텐서플로를 활용한 머신러닝
저자 | 니샨트 수클라
초판 | 2019년 2월 1일
이 책은 구글이 처음 '텐서플로'라는 새로운 머신러닝 라이브러리를 선보였을 때, 저자가 공식문서를 읽으며 작성한 메모를 바탕으로 출간 되었습니다. 원서는 2017년, 번역은 2019년에 되었고요. 여전히 최신이라고 할 수 있는 분야이자 도서입니다.
1부
- 머신러닝의 개념과 텐서플로의 주요 역할
- 머신러닝의 용어와 이론, 텐서플로 개발 시작을 위한 모든 것
머신러닝의 기초를 설명하는 부분에서 저자는 이렇게 말합니다.
"여러분은 자신이 유클리드 시대의 기하학자이며 새롭게 발견된 분야의 선구자라고 생각해도 됩니다."
저자는 컴퓨터사이언스와 수학을 전공했고 머신러닝 엔지니어관련 분야에서 업을 남겼는데, 데이터 사이언스 혹은 분석 분야에서도 이제 많이 사용되는 기술이 되었습니다. 많이 사용된다고는 하지만 그래도 여전히 활용 가능성이 무궁무진한 기술입니다.
저자가 텐서플로를 처음 사용했을 때의 감동이 더해져서인지, 이전에 이게 없었다면, 과 비교해주기 때문에 아 이럴 때 사용되는 구나 느끼고 읽기 시작하기 좋습니다.
이어서 주피터노트북을 활용해서 텐서플로를 바로 사용할 수 있도록 세팅하는 과정이 포함됩니다. 텐서플로는 근본적으로 파이썬 라이브러리이기 때문에 파이썬 기초 정도는 아는 상태에서 읽는 것이 더 유용합니다.
2부
- 그동안 검증된 기본적인 알고리즘
- 회귀, 분류, 군집, 은닉 마르코프 모델 학습
- 머신러닝의 거의 전 분야에 걸쳐 접할 내용
개요만 보아도 알 수 있듯이 통계 베이스가 전혀 없다면 책의 내용을 충분히 이해하며 읽기는 조금 무리가 있습니다. 간단하게 '회귀란 ~~입니다'라고 메모해주기는 하지만, 수학적-통계적 용어를 일일이 설명하면서 넘어가지는 않습니다. 쉽게 말해서 이런 거 손으로 or 하드코딩으로 구현하셨나요? 텐서플로를 사용하면 이렇게 됩니다!
큰 장점은 코드와 실행결과를 매우 읽기 쉽게 포함시킨 점입니다. 이때 코드 한 줄 한 줄 주석을 굉장히 상세하게 달아주었습니다. 당장 따라서 실습이 가능합니다. 예시도 실제 있을 법한 내용을 담고 있어서 재미있게 따라해볼 수도 있습니다. 또한 예제와 해설을 포함한 부분도 있고요.
작지만 큰 장점 중 하나는 '컬러'라는 점. 가독성이 매우 뛰어나고, 읽고 싶어지는 효과가 대단합니다. 코드 결과 뿐 아니라 설명을 위해 들어간 이미지도 컬러로 되어있어서 내용 이해에 매우 큰 도움이 됩니다.
3부
- 텐서플로의 진정한 가치인 신경망 소개
- 오토인코더, 강화학습, 합성곱 신경망, 순환 신경망, 시퀀스2시퀀스 모델, 유틸리티 학습
네, 머신러닝-딥러닝 하면 떠오르는 그것들을 다루고 있는 부분입니다. 사실 한 번 읽는다고 완벽하게 알 수 있는 부분은 아닙니다. 저자 역시 1,2부는 머신러닝과 텐서플로 이해를 위해서 필수로 읽기는 권하고, 3부는 선택적으로 읽도록 하고 있습니다. 코드도 확실히 복잡해지고요.
하지만 1,2부를 완전히 이해하고 난 뒤에는 3부 내용의 필요성을 느낄 거라고 생각합니다. 2부까지는 어떻게든 다른 방법으로 해낼 수 있는 부분을 더 쉽고 유용하게 했다면, 3부는 정말 텐서플로를 써먹는 부분입니다.
두루두루 다루고 있기 때문에, 이 책을 읽고, 따라해보고, 부족하거나 더 궁금한 부분은 더 심화된 책을 찾아보는 것도 도움이 되겠습니다. 책의 두께가 두껍지 않아서 언제든 편하게 읽기도 좋고요. 그만큼 아주 기본적인 내용이나 아주 심화된 내용을 다루지는 않지만 한 권을 가지고 전반을 파악하기에는 매우 좋은 책입니다.
* "한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."
