인공지능을 활용하는 다양한 분야를 만날 수 있습니다. 이론적인 수식보다 코드를 보여줍니다. 길지 않은 코드로 결과를 확인할 수 있습니다.
기본 개념부터 시작하여 다양한 영역으로 범위를 넓혀갑니다.
다양한 기술과 코드를 통한 실습을 겸하고 있습니다.
프로그래밍과 관련된 기술을 배울 때 큰 도움을 받는 부분 가운데 한 가지는 앉은 자리에서 확인해 볼 수 있다는 점입니다.
이론과 현장이 같이 있다는 건 굉장한 이점이라 생각합니다.
이론을 배운 뒤 현장으로 이동하여 배운 내용을 다시 떠올리며 연습하거나, 현장에서 따라 하며 하나씩 배우고 돌아와 실행했던 내용을 기억하며 복습하는 방식은 배움을 놓치기 쉬울 수 있습니다. 한 곳에서 이론과 실습을 같이 하는 재미를 느낄 수 있기를 바랍니다.
아이디어는 어렵지 않습니다. 어찌 보면 간단하기까지 해서 이 정도로 머신러닝을 구현한다는데 의구심이 들 정도인 경우도 있습니다. 아이디어를 구현해놓은 프로그램도 이미 존재합니다.
하지만 아이디어를 정제하여 프로그램으로 구현하고 사용하기 쉽게 인터페이스를 만들기까지 숨겨진 이야기를 책에서 알 수는 없습니다.
이렇게 다듬어진 프로그램을 잘 활용하면 됩니다.
모델을 구축한다. 데이터를 구한다. 데이터로 모델을 훈련한다. 훈련한 모델로 결과를 예측한다.
각각의 단계는 짧은 문장입니다.
하지만 짧은 한 문장을 완성하기까지 들인 시간과 노력이 어느 정도인지 책을 보는 시점에는 알기 힘듭니다.
책의 마지막 페이지를 읽고 나서 소감을 떠올릴 때, 짧은 문장 뒤에 무엇이 있는지 이제는 안다는 의미심장한 미소를 지을 수 있을 거라 생각합니다.
다양한 영역에서 사용하고 있는 모델, 알고리즘을 알려줍니다.
문제를 정의하고 전략을 세우고 적절한 알고리즘을 적용하여 해결해 나가는 큰 틀은 그대로입니다.
머신러닝으로 알고리즘의 범위가 넓어졌으니 보다 다양한 전략을 구사할 수 있습니다.
머신러닝 이전에는 전략에 맞춰 알고리즘을 구현하였다면 머신러닝의 등장으로 알고리즘이 전략에 영향을 미칠 수 있을 만큼 위상이 높아지고 있음을 볼 수 있습니다.
인공지능 시스템의 일부, 인공지능 시스템을 활용.
시스템과 관련되어 있는 이가 자신이 어디쯤 위치하는지 명확하게 구분하는 게 어려울 수 있습니다. 자칫하면 주객이 전도되어 버릴 수 있습니다. 인공지능을 알아가는데 괜찮은 시작점이라 생각합니다.
"한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."
