[도서 리뷰] 혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝(개정판)

** 한빛미디어 서평단 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 협찬받아 작성된 서평입니다.

 

모든 산업분야에 AI가 포함되는 시대가 되었다.

아직은 그 발전 범위가 점차 넓혀지는 중이기 때문에 이것이 크게 와닿지 않는 분야도 있겠지만, 자신의 삶 어느 부분이건 조금이라도 AI를 사용하지 않은 사람은 아마 없을 정도로 대중화 되어 있다.

지금은 AI라는 이름으로 정리되어 서비스를 사용중이지만(특히 생성형AI)

이전에는 머신러닝, 딥러닝에 대한 학습이 주를 이루었던 때가 있었다.

이렇게 빠르게 발전할 줄은 미처 몰랐지만, 필요성은 느꼈던 시절이다.

그래서 공부를 하고 싶다는 생각이 들었지만 아무래도 난이도가 높아서 계속 좌절함을 느끼곤 했다.

그렇게 시간이 빠르게 지나가서 응용에 관한 책만 읽었는데, 이러던 중 다시 머신러닝과 딥러닝에 대한 관심을 갖고 책을 보기 시작했다.

관심있게 보던 이 책에 대해 개정판이 나온 것이다.

 

책 정보

코랩을 통한 실습을 기반으로 하기 때문에 환경 구축에 대해 부담이 없다.

1:1 과외하듯 배우는 느낌이 들도록 한다는 것이 인상적이다.

 

이 책을 읽으면서 나만 알기에는 너무 좋다는 생각을 많이 하게 되었는데, 아래의 후기를 적은 독자와 의견을 같이 하게 되었다.

 

'2천만 원짜리 국비 교육보다 더 효과적으로 머신러닝과 딥러닝의 기본 원리를 알 수 있었습니다.'

 

 

- 정가: 32,000원

- 분량: 747쪽

- 저자: 박해선

 

인상받은 부분

끌리는 목표가 눈에 띄었다.

LLM으로 텍스트를 생성하는 것을 내가 직접 구현한다니. 머신러닝을 공부하려는 사람에게 이 얼마나 구미가 당기는 목표인가.

물론 이곳까지 이르기엔 장장 700쪽이 넘는 분량을 읽고 이해하는 것이 필요하다.

하지만 당연히 지식의 축적이 필요한 부분이기 때문에 이것은 피할수가 없다.

어쩌면 내용의 깊이에 비해 700쪽이면 상대적으로 저렴하게 느껴질 정도이다.

그렇다고 시작하는 챕터가 그렇게 높은 난이도를 요구하지도 않는다. 아주 기초부터 차근히 밟아나가게 한다.

 

이 책에서 눈에 띄는 부분은 도입부 부분에서 다루고 있는 비유로 현재의 개념을 설명한 부분들이다.

사실 머신러닝을 학습하기 위해서는 많은 개념과 용어를 공부해야 한다.

그렇기 때문에 하나씩 학습할 때마다 그 높은 산을 넘어야 하는데, 그것으로 인해 포기하기 쉽다.

하지만, 이 비유는 그것을 쉽게 넘도록 도와준다.

그리고 중간에 이해가 어려운 부분은 가급적 그림을 넣어서 이해를 쉽게 도와준다. 상당히 친절하게 느껴졌다.

 

실습이 쉬운것도 마음에 들었다.

사실 이런 실습이 중요한 책은 환경 구축에서 먼저 어려움을 느끼는 경우가 적지 않았다.

로컬 환경에서 각자 환경을 구축하다보면, 특히 파이썬의 경우 버전이나 플랫폼의 영향을 많이 받기도 해서 venv를 이용하기도 하지만, 이 책은 아예 google의 colab(https://colab.research.google.com/)을 이용해서 그마저도 없애주었다.

그리고 가독성이 높은 것은 물론이거니와 여러 데이터를 타이핑하게 되는 시점에서는 적절하게 bit.ly 숏링크를 제공해서 굳이 타이핑하며 오타를 유발하지 않도록 도와주었다. 사실 데이터는 일일히 입력한다고 실력에 도움이 되는 것도 아니기 때문에 적절했다고 생각한다. 오히려 그 데이터를 기반으로 함수 호출에 집중하게 함으로써 불필요한 곳에 에너지를 낭비하지 않도록 하였다.

그리고 그 출력된 데이터도 보여줌으로써 실제 실습하기 어렵다면 이것만으로도 이해가 되도록 하였다.(물론 실습하면 당연히 더 좋다.)

 

 

서두에서 언급했다시피 LLM에 대한 학습 부분이 인상적이었다.

그것도 수박 겉핥기 식으로 대충 한 것이 아닌, 스텝바이스텝으로 차근차근 알려준다.

텍스트를 토큰화해서 다뤄야 하는 이유를 말해주고, 그것을 실제 손과 눈으로 경험하게 해준다.

그리고, 출력물이 다듬어지지 않았을 시점에서는 이렇게 중간에 나올 수 있음을 이야기 하고 이것을 정리하는 방법도 알려준다.

실제 내가 LLM으로 데이터를 뽑아내는 과정에서도 유용하게 사용될 수 있을 듯 하다.

 

그리고, 모든 학습에는 확인문제가 존재한다. 이것으로 스터디 교재로 삼거나, 누군가를 가르쳐줄 때 유용한 도구가 될 것이다. 정답도 맨 뒤에 몰아있기 때문에 의지가 굳건하다면 컨닝하기도 쉽지 않다.

 

마지막으로 이곳에 있는 작은 옥의티가 있어서 이 부분을 언급하자면, 저자의 이력에서 Google AI GED로 활동한다고 적혀있는데, GED가 아닌 GDE(Google Developer Experts, https://developers.google.com/community/experts)이다. 혹 나중에 다시 인쇄할 일이 있다면 고쳐졌으면 좋겠다.

 

 

이 책을 추천하고 싶은 독자

AI 자체에 관심이 있다면 그런 사람들에게 추천하고 싶다.

특히 기술부분에서 접근하고 싶었으나 높은 난이도로 인해 포기했다면 이 책으로 다시 시작하기를 권하고 싶다.

머신러닝과 딥러닝. 이것은 AI 분야에서 빼놓을 수 없는데, 이 책을 제대로 통달하고 난 뒤라면 아마도 다른 산들을 정복할 준비가 된 상태가 될 것이다.

 

 

총평

이 책은 난이도가 높게 시작하지는 않지만, 독자를 크게 성장시켜 줄 것이다.

AI 분야에 문외한이라 할지라도 말이다.

다양한 프로그래밍 분야에 관심이 있는 사람이라면 당연히 딥러닝 머신러닝에 대해 관심을 가졌을 것이다.

이 책으로 학습을 해도 좋고, 어느정도 지식이 있는 사람이라면 본인의 실력을 점검하기에도 좋다.

둘 다 만족한 상태라면, 누군가를 가르치기에도 좋다.

그리고 책의 정성과 퀄리티가 상당하며, 그에 비해 비용은 매우 저렴하다. 다소 두꺼워서 짧은 기간에 다 읽기는 어렵지만 그정도는 단점이라고 보기엔 매우 사소하다.

 

 

AI 시대에 관련 기술자로 먹고 사는 사람이 아니더라도, 대화를 할 수 있는 지식을 만들어 주는 책