[나는 리뷰어다]텐서플로 라이트를 활용한 안드로이드 딥러닝

소개

모바일 분야에서 딥러닝을 구현하기 위해서는 모바일 앱 프로그래밍은 클라이언트로 구현 하고 서버에 처리 요청 후 응답 데이터를 받아서 화면에 출력하는 형태로 이루어져 있습니다.

이 것은 딥러닝 모델이 강력한 컴퓨팅 자원을 필요로 하기 때문에 이러한 모델을 만들 수 밖에 없었습니다.

하지만 서버에 데이터를 보내고 받는 과정에서 정보보안이 취약해 짐에 따라 모바일의 자원을 활용하여 딥러닝 모델을 동작시키는 온디바이스 AI 환경의 필요성이 대두 되었고 텐서플로는 텐서플로 라이트를 공개하며 안드로이드 On-Device AI 개발 환경을 지원하고 있습니다.

이러한 온디바이스 AI 프로그래밍은 다음과 같은 절차로 이루어 집니다.

• PC에서 딥러닝모델개발
  • 훈련데이터를 준비
  • 텐서플로 모델 생성
  • tflite 파일로 모델 변환
• 안드로이드 앱 개발
  • 텐서플로 라이트 모델을 이용해서 PC에서 개발된 모델을 안드로이드 앱에서 사용

이 책은 이러한 On-Device AI 프로그래밍을 하는 방법에 대해 자세히 다루고 있습니다.

 

특징

1. 이 책은 안드로이드프로그래밍 구조 부터 설치까지 실습환경을 하나하나 설명해 주고 있습니다.

2. 텐서플로와 텐서플로 라이트의 비교를 통해 임베디드 기기의 컴퓨팅 자원에 맞춘 텐서플로 라이트의 구성 및 경량화에 따른 기술적 제약 등에 대해 설명하고 모델 생성시 주의점들을 확인합니다.

3. 텐스플로 라이트 개발 환경 구축 부터 코랩을 사용한 환경까지 실습환경 구축을 위한 배려가 돋보입니다.

4. 2장~3장을 통해서 안드로이드 프로그래밍을 처음 해 보는 독자라고 해도 충분히 안드로이드 프로그래밍을 따라 해 볼 수 있도록 친절히 안드로이드 프로그래밍의 기본을 차근차근 설명해 주고 있습니다.

5. 4장 에서는 딥러닝 모델을 직접 만들어 보지 않은 사용자도 충분히 코드에 대한 이해가 이루어 지도록 케라스에서 제공해 주는 mnist 데이터를 이용한 딥러닝 모델을 만들어 보면서 각각의 코드 라인별로 자세한 설명을 해 놓았습니다.

코드에 대해 상세하게 설명을 하고 있다.

6. 5장에서는 4장에서 만든 딥러닝모델을 이용하여 안드로이드에 탑재해서 다음과 같이 손글씨를 분류하는 안드로이드 프로그램을 만들어 봅니다.

손글씨를 체크해 보면 8이라는 숫자로 분류를 하는 모습

7. 6장에서는 ImageNet 데이터를 사용해서 학습한 모델 중 MobileNet V2 모델을 로드하여 이미지를 분류하는 안드로이드 앱을 만들어 봅니다.

고양이 사진을 선택하면 tabby 로 분류하는 모습

- 이러한 이미지 분류앱을 사용하면 사진을 이용한 백과사전과 연결하는 앱도 만들 수 있을것 같네요.

8. 이러한 제 마음을 읽었는지 바로 7장에서 카메라로 실시간 사진을 찍어서 분류하는 분류 방법에 대해 설명을 하고 있습니다.^^

9. 8장과 9장에서는 약간은 미흡한 모델에 대해서 모델의 성능 개선방법과 최적화 방법에 대해 다루고 있습니다.

또한 https://github.com/dualcoder-pe/android_tflite/issues 에서 궁금한점을 문의 하시면 저자님이 직접 답변을 달아 주시네요^^

 

서평

딥러닝을 배우기만 해서 활용을 하지 않는다고 하면 아마도 무용지물 일 것입니다.

이 책은 딥러닝을 가장 활용하기 좋은 스마트폰 앱에 적용시키는 방법에 대해서 다루고 있습니다.

딥러닝을 이용한 모델을 생성해서 고객에게 서비스를 제공해 주고 싶은 데이터과학자, 혹은 앞으로 딥러닝을 배우게 되면 어떤 식으로 활용하지? 라고 궁금한 학생들~

안드로이드 앱 프로그래밍을 좀더 지능적으로 만들어 보고 싶은 앱개발자 분들에게도 정말 많은 도움이 될것 같네요.^^

이 책을 읽고 코드를 따라 하면서 한줄 한줄 친절하게 설명되어 있는 내용들을 읽다 보면 딥러닝/안드로이드 앱 프로그래밍을 전혀 해 보지 않았다고 해도 사진을 찍은 이미지가 어떤 분류에 속하는지 찾아내는 인공지능 프로그램을 만들 수 있게 됩니다.

 

 "한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."