[나는 리뷰어다] 개발자를 위한 머신러닝&딥러닝

이번 추석 연휴에 좋은 책을 읽게 되어 소개해 봅니다.

개발자를 위한 머신러닝&딥러닝 책은 인공지능 4대 석학인 앤드루 응이 추천한 추천도서 입니다.

이 책에서는 아일랜드 전통 노래 가사로 LSTM을 훈련시켜 

Andrew sang a sad old song

fainted through miss milliner

[...]

이러한 가사를 만들어 보기도 하는데요~

실제로 머신러닝 딥러닝 관련한 서적들을 살펴 보면 머신러닝 딥러닝을 배워서 응용할수 있는 분야에 초점이 맞춰 있는 책은 많지 않은 것 같아요.

대부분의 서적들은 머신러닝 딥러닝이 무엇인지 분석하고 어떻게 하면 좀 더 분석을 잘 할 수 있을까? 라는 것에 초점이 맞춰 있다면 이 책은 이렇게 훈련 된 모델을 어떻게 활용할 수 있는지에 대해 초점이 맞춰 있습니다.

이 책의 구성을 살펴 보면 다음과 같습니다.

 

구성

Part I. 모델구축

모델구축 편에서는 모델을 만들 수 있는 도구인 텐서플로에 대한 소개와 패션 MNIST 데이터셋을 기반으로 컴퓨터 비전을 위한 신경망설계,훈련,모델 출력하는 방법등을 살펴 봅니다. 또한 이미지에서 특징 감지하기 위한 방법인 합성곱을 살펴보고 사람과 말을 구별하는 CNN을 만들어 보면서 좀더 정확한 훈련을 위한 이미지 증식과 전이학습 등에 대해 살펴 봅니다.

이러한 모델을 구축하기 위해서 텐서플로에서는 데이터셋을 공개하고 있는데 이러한 공개데이터 셋을 사용하기 위한 방법으로 텐서플로 애드온을 사용하는 방법 및 훈련속도 향상을 위한 ETL 병렬화 하는 방법을 살펴 보고,

자연어 처리를 위한 임베딩 감성 프로그래밍, 순환신경망 등을 살펴 보고 처음에 소개했던 것과 같이 아일랜드 전통 노래를 훈련하여 텍스트를 생성해 봅니다.

이렇게 이미지 처리,자연어 처리, 시퀀스 처리등과 같은 모델의 구축 방법등을 살펴 보고 있는데요~ 아무래도 어느정도 개념은 이해 하시고 계시는 분들에게 정리 하는 차원으로 모델 구축 방법을 다루고 있다고 보시면 될 것 같습니다. 

Part II. 모델사용

모델구축편에서 만들어 본 모델을 실제로 응용프로그램에서 어떻게 구현이 되는지 살펴 봅니다.

안드로이드/IOS 에서 사용할 수 있는 텐서플로 라이트를 이용해서 고양이와 강아지를 분류하는 App을 만들어 봅니다.

또한 브라우저에서 직접 사용할 수 있는 TensorFlow.js 를 이용해서 브라우저에서 손글씨를 분석하여 분류하는 프로그래밍을 구현해 봅니다.

그 외에도 MobileNet을 이용해 브라우저에서 이미지 분류,PosNet을 이용하여 사람의 코,눈,귀,어깨,팔꿈치,손목,엉덩이,무릎,발목 과 같은 특징을 찾아내는 프로그래밍을 구현해 보면서 구축된 모델을 실제 응용 프로그램에서 어떻게 사용할 수 있는지 살펴 보고 있습니다.

마지막으로 텐서플로 서빙을 설치하고 텐서플로 서빙으로 모델을 배포하고 추론을 관리하는 방법을 살펴 봅니다.

 

서평

텐서플로 팀에서는 이미지분류,객체탐지,자세추정,음성인식,제스처인식,스마트답장,이미지분할,스타일 트랜스퍼,숫자분류,텍스트분류,질문 응답 등의 다양한 샘플앱을 오픈 소스로 제공(https://oreil.ly/Rxpbx)하고 있고 이러한 샘플 앱을 분석 하여 자신에게 맞는 다양한 앱을 만들어 볼 수가 있습니다.

따라서 안드로이드/IOS 개발자나 혹은 자바스크립트 개발자 분들이 인공지능을 접목하여 프로그래밍을 구현하고 싶어 하는 분들에게 머신러닝에서 훈련된 모델을 어떻게 접목하는지에 대한 해결 방법을 알려 주고 있습니다.

만약 머신러닝 딥러닝의 개념이 약하신 분들은 이 책을 번역한 박해선님이 쓴 "혼자공부하는 머신러닝.딥러닝"을 추천 드립니다.

이러한 개념을 이해하고 실제로 App 또는 Web 에서 훈련된 모델을 응용해 보고 싶다면 이 책으로 개념을 정리 하신 후 응용 프로그램을 연습하신다면 원하는 멋진 인공지능 프로그래밍을 하실 수 있을 것 같네요~

 

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