[리뷰] 머신러닝 교과서: 파이토치 편

이번에도 운이 좋게 길벗 개발자 리뷰어에 선정되어, 머신 러닝 교과서 : 파이토치 편 리뷰를 작성하게 되었다.

 

머신 러닝 교과서 : 파이토치 편

 

생각외로 방대한 내용을 담고 있어 놀랐고, 단순히 파이토치만을 다루는 서적이 아닌 머신러닝과 관련하여 기초부터 최신 트렌드 까지 모든 내용을 담으려는 저자의 의도를 확인할 수 있었다.

 

 

머신 러닝 분야와 이 책에 대해

본인은 대학원을 통해 인공지능과 머신 러닝 전반에 대한 내용을 조금이나마 배울 수 있었는데, 단순히 수업의 내용을 따라가서 활용하기에는 조금 버거웠다. (수업했던 내용들 조차 아직 내것으로 흡수하지 못한 것 같다.) 물론 추천 시스템 같은 실무에 바로 적용할 수 있는 기술을 배우기도 했지만 인공지능의 역사와도 같은 지식들을 배우기엔 많은 시간을 필요로 했다. 거기에 LLM 서비스(e.g. Chat-GPT) 를 활용하기 까지 적지 않은 시간을 요구하고 있다고 생각한다.

 

그럼에도 이 책에서는 정말 포괄적인 내용을 담으려는 노력이 보였다. 책 한권으로 모든 지식을 습득하기엔 어렵겠지만, 적어도 내가 대학원에서 배운 대부분의 내용들을 목차에서 확인할 수 있었다. 특히 15장에서 순환 신경망인 RNN 을 설명하면서, 16장에서 GPT 와 BERT 같은 최신 트랜스포머 모델을 설명하는 것도 인상깊었다. 책의 내용도 정확한 정보를 전달하기 위해 노력했다고 보여진다. 정말 교과서라고 할 만한 부분이다.

 

 

책의 활용

이 책에선 정말 교과서 적으로 머신 러닝의 설명과 더불어 (어렵지만) 기초적인 내용을 같이 다루고 있다. 퍼셉트론의 구현을 시작으로 책의 중반부에서 부터 파이토치에 대한 내용이 나오고 있다. 단순히 파이토치 편이라고 해서 파이토치만을 다루지 않는 부분이 좋은 점도 있지만, 반대로 파이토치 내용만을 가볍게 볼 수 있는 책은 아니었던 것 같다.

 

그럼에도 해당 책을 추천할 만한 부분은, 최신 트렌드 까지도 담으려는 점을 높게 사고 싶다. 그리고 본인이 가지고 있는 책 보다는 조금 딱딱하게 내용을 전달하고 있어서, 실습에 익숙치 않은 입문자들에겐 꽤 고생을 할 수도 있지 않을까 생각을 했다.

 

물론 책에선 소스코드를 제공하고 있어, 해당 부분을 적절히 잘 활용해서 적용하면 좋을 것이라 생각한다. 머신 러닝이라면 뗄레야 뗄 수 없는 조금 어려운 수학적 공식도 나오지만 설명이 아주 상세해서 이해하는데 도움이 되었다.

 

인공 지능의 첫 단추, 선형 분류기

 

이미지 분류 모델 만들기

 

이미지 생성을 위한 적대적 생성 신경망인 GAN 까지! (신기하다)

 

마지막으로

머신 러닝을 접하면서, 많은 부분들이 연계 되어 있긴 하지만 가령, '나는 자연어 처리를 하고 싶어!', '이미지 생성이나 분류 모델을 더 잘 만들어보고 싶어', '데이터를 예측해보고 싶어' 등등 다양한 분야로 세밀하게 나눠질거라고 생각한다.

 

이 책에는 많은 내용이 담겨 있음에도 불구하고, 시중의 입문 책들과 대비해 심화된 내용을 다루고 있다. 조금 어렵지만, 이해 못할 수준은 아닌 중급자 레벨의 책이었다. 시중에 많이 나와있는 기초 서적들을 해치우고 나서 기초 내용을 통해 배웠던 내용들을 복기하는 것도 좋을 것 같고, 해당 서적을 접하고 머신 러닝 엔지니어의 꿈을 좇아보는 것도 좋지 않을까 싶었다.

 

 

해당 리뷰는 길벗 개발자 리뷰어 활동의 일환으로 작성되었습니다.