[Book] 머신 러닝 Q&AI

(해당 포스트에서 소개하고 있는 "머신 러닝 Q&AI" 책은 길벗 출판사로부터 제공받았음을 알려드립니다.)

머신 러닝 Q & AI

 오래 전부터 가지고 있던 개인적인 소망이긴 했지만, 내가 바라던 것 중 하나는 내가 궁금한 부분에 있어서 바로 질문을 하면 답을 해주는 뭔가가 있으면 좋겠다 싶었다. 물론 요새는 ChatGPT가 워낙 잘 되어 있어서 내가 이상하게 질문해도 글의 의도를 파악하고 원하는 바를 알려주고 있고, 예전에는 stack overflow나 지식인의 도움을 많이 받았다. 하지만 한창 인공지능 관련 공부를 하고, 새로운 주제에 대한 질문을 하고자 할때 뭐라고 질문을 해야할 지가 진짜 막막했다. 어떻게 보면 인공지능을 전공하고 전문적으로 공부하던 사람에게는 당연한 내용일지라도, 나한테는 어떤 것을 물어야 할지 모르던 부분이 있었다. 예를 들어서 통계에 나오는 신뢰 구간에 대한 내용도 이론 서적을 읽어도 잘 이해가 되지 않고, 실제적으로 어떻게 활용되는지도 조금 궁금한 부분이 있었다. (물론 통계 전공한 사람은 엄청 간단한 내용이겠지만..) 

 이 책은 어떻게 보면 시중에 나온 여타 인공지능 관련 서적과는 조금 다른 유형으로 기술이 된다. 바로 인공지능의 다양한 분야, 머신러닝이나 딥러닝, 생성형 AI, 컴퓨터 비전 등에서 나올 수 있을 법한 질문을 던지고, 이에 대한 답변을 쭉 기술하는 방식으로 책의 내용이 구성되어 있다. 그래서 책에서 다루는 주제들이 다양하고, 뭔가 심오하지는 않으면서 간단하게 핵심만 읽을 수 있도록 되어 있다. 딱 책의 제목이 전체 주제와 연관되어 있는 것을 잘 모사하고 있는데, AI와 관련된 Q&A 기술서라고 보면 좋을 것 같다. 

그래서 실제 읽어보면 알겠지만, 각 주제와 질문, 그리고 이에 대한 답변이 그렇게 길게 기술되어 있지 않다. 그런데 각 주제로 선정한 질문들을 곱씹어 보면 정말 인공지능을 공부하는 사람이라면 한번쯤 궁금하게 여겨졌을법한 내용들로 구성되어 있다. 그래서 뭔가 머리를 꽁꽁 싸메고 보지않아도 관심이 있는 사람이라면 술술 읽어보면서 그 궁금증을 해소할 법하다.특히 요즘에 핫한 트랜스포머에 대한 내용은 핵심 알고리즘이라고 할 수 있는 어텐션 메카니즘부터 인코더-디코더 구조, 그리고 더 나아가 fine-tune 하는 것에 대한 내용까지 적절한 질문과 답으로 설명이 잘 되어 있다. 추가로 딱 이론적인 내용뿐만 아니라 모델 성능 향상이나 GPU 활용과 같이 실용적으로 인공지능 기술을 접목하려는 사람에게도 도움이 될만한 주제들도 담겨져 있어서 정말 다양한 분야를 커버하려 시도했다는 느낌이 들었다.

 물론 정해진 책 분량에 다양한 인공지능 주제를 담다보니 각 주제에서 커버하는 내용이 간략하게 요약이 되어 있다. 그래서 뭔가 깊게 이해하려는 사람보다는 현재의 궁금함을 금방 해소하고, 조금 더 깊게 고민해보려는 사람에게 책의 내용이 적절할 것 같다. 그래도 각 절 마지막마다 해당 주제에 대해서 추가로 참고할만한 문헌들이 소개되어 있어, 조금 더 공부해보려는 독자한테도 가이드가 될 듯 하다.