[서평] 수학 통계를 몰라도 이해할 수 있는 쉬운 딥러닝

쉬운 딥러닝 - 수학·통계를 몰라도 이해할 수 있는
반병현 지음 / 생능북스 / 2021년 4월

인간과의 바둑시합에서 이세돌 9단을 이겼던 알파고를 통해 인공지능과 스스로 학습하는 딥러닝에 대해 처음 알게 되었습니다. 단순한 연산이나 프로그램을 수행하는 것이 아닌, 스스로 학습한다는 것 자체가 신기했습니다. 이후로도 딥러닝이란 말이 자주 들리면서 이제는 익숙한 시사 용어가 되었지만, 이 분야는 컴퓨터 공학을 전공하거나 프로그램을 잘 다루는 전문가들의 영역이라는 선입견을 가지고 있었습니다. 이 책을 통해 수학과 통계를 모르는 비 전공자도 딥러닝을 이해할 수 있기를 기대해 봅니다.

먼저 저자는 서두에서 자동차를 공부할 때 만드는 기술이 아니라 운전하는 방법을 공부하듯이, 이 책에서는 딥러닝을 사용자의 눈높이에 맞추어 체험하고 제작해 보는 과정을 제공한다고 합니다. 따라서, 제목처럼 어려운 학문이나 원리 보다는 큰 그림에서 딥러닝을 설계하는 방법을 배울 수 있습니다. 책에서는 파이썬이라는 프로그램을 사용하였으며, FNN, CNN, LSTM이라는 세 개의 인공지능에 대해서 다루고 있습니다. 파이썬 프로그램의 변종 중의 하나인 아나콘다와 함께 파이참과 Git을 설치하고 사용하는 방법을 먼저 설명하고 있으니, 책의 설명에 따라, 설치하고 연습해 보시기 바랍니다. 그리고, GPU를 활용하기 위한 NVIDIA사의 그래픽카드와 텐서플로 호환 소프트웨어에 대한 내용도 설명되어 있습니다.

수 많은 카메라를 통해 사물을 인지하고 자율주행차 때문에 이미지 분류기법이 궁금했습니다. 책에서는 FNN을 활용하여 손글씨를 인식하는 인공지능과정을 설명하고 있습니다. 전문적인 용어에 대해서도 설명이 함께 되어 있어서, 어려움 없이 읽어 가며 이해할 수 있었습니다. 아주 기본이 되는 숫자 손글씨와 같은 2차원 데이터를 1차원으로 만들어 주는 Flatten 과정부터 시작하여 사물이 있는 데이터의 컬러를 인식하여 학습하는 과정을 설명합니다. 실제 정확도 확인을 통해 데이터 학습의 성공 유무를 판단할 수 있고, 정확도를 높일 수 있도록 정보를 처리하는 다른 계산 방법을 통해 딥러닝의 원리를 좀 더 깊이 이해할 수 있었습니다.

어떤 인공지능을 만들것인지에 대한 목표에 따라, 코딩의 접근방식이 크게 달라진다는 것과 정확도를 높이기 위한 여러 단계의 방법들이 필요하다는 것을 알 수 있었습니다. 책에서처럼 고정되었고, 일정한 크기이면서 하나의 사물에 대해서만 판단하는 딥러닝은 현실에서 사용이 어렵겠지만, 딥러닝의 원리를 이해하는데 매우 도움이 되었습니다. 4차 산업혁명 시대의 핵심 기술중의 하나인 딥러닝을 공부하고자 하시는 분이라면 이 책을 통해 큰 그림을 이해하실 수 있을 것으로 생각됩니다. :D

(출판사로부터 도서를 제공받아 작성한 리뷰입니다.)