빅 데이터, 인공지능을 만나다

빅데이터, 인공지능을 만나다 ㅣ KBI 디지털금융시리즈
심준식.우재현 지음 / 한국금융연수원 / 2020년 4월

이 서적은 빅 데이터의 기초부터 빅 데이터 분석의 AI적용에 대한 가장 기본적인 내용을 다룬 서적으로 빅 데이터를 도입하고자 하는 기업 담당자의 기초 교육을 위한 서적으로 평하고 싶다.

서적은 2개의 장으로 나누어져 있다. 파트1은 빅 데이터 프로세스와 거버넌스에 대한 이론적인 설명, 파트2는 인공지능 시대의 빅 데이터 분석기술로서 분석 실습의 내용을 담고 있다.

파트1은 디지털 트랜스포메이션, 빅 데이터의 개요를 비롯해 빅 데이터 거버넌스, 컴플라이언스, 프라이버시에 대한 빅 데이터의 가장 기초적인 내용을 설명한다. 특히 초등학교 교과서의 글자만큼 큰 활자에 그림을 통한 flow chart와 표를 통해 고등학생도 이해 가능하도록 설명하고 있는 부분이 초보자를 위한 배려로 느껴져 눈길을 끄는 부분이라 하겠다. 파트 1의 내용은 여러 가지 다양한 매체를 통해 이미 널리 알려진 빅 데이터에 관한 기본적인 내용을 복습하는 차원에서 설명하고 있어 이해하는 데 큰 어려움은 없을 내용이라 하겠다.

파트2는 가장 먼저 데이터 분석을 위한 프로그래밍에 대한 내용으로 유명한 파이썬을 통한 실습을 가장 먼저 소개하고 라이브러리 설치와 예제를 통한 실습 방법을 단계별로 설명하면서 데이터 분석의 종류와 kaggle을 소개한다.

2장은 파트2에서 가장 많은 부분을 차지하는 내요으로 빅 데이터 분석의 이론과 프로그래밍에 대한 내용으로 로지스틱 함수, decision tree, Naive Bayes, 군집화 알고리즘, 정확도, 호울성 개선방법을 설명한다. 특히 알고리즘을 수정하기 위해 약간의 파라미터 조절과 앙상블 기법을 활용해 프로그램을 개선하는 설명을 상세하게 한 내용이 독자들의 이해를 돕고 있으며 소개한 국내외 데이터 공유 사이트에서 공개한 데이터를 로 데이터 분석을 실습해 볼 수 있다는 정보가 큰 도움을 주는 부분이라 하겠다.

3장은 인공지능 프로그래밍에 대한 설명으로 퍼셉트론, 오류의 정의, batch size, 활성화 함수 시그모이드 함수, 경사하강법, 순전파와 역전파, XOR 게이트, 이미지 처리등에 대한 내용을 설명한다. 가장 놀란 내용은 CNN(합성곱 알고리즘)에 대한 설명에서 2018년 3월 고등학교 2학년 모의고사의 문제가 CNN구조에 대한 것이었다. 요즘 고교생의 학습범위가 원하는 출력을 얻기 위한 impulse의 filtering 개념을 이미지에 도입한 CNN까지라는 사실에 충격을 받았다.

이 서적에서는 인공지능 프로그래밍은 서적 마지막 부분에 그냥 맛보기 정도만 설명하고 시리즈의 다음 편에서 상세한 사례를 통해 다룰 것으로 기대된다.

이 서적은 빅 데이터를 도입하고자 하는 기업의 실무자나 그 분야로 취업하길 희망하는 취업 준비생을 위한 빅 데이터 관련 교육 도서로 빅 데이터의 가장 기초적 내용부터 빅 데이터를 활용하는 인공지능 프로그래밍까지의 내용을 설명한다. 빅 데이터를 전혀 모르는 독자들에게는 어려울 수 있지만 관련 교육을 받거나 받을 독자들에게는 참고서로 활용할 유익한 서적으로 추천하고 싶다.