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아주 긴밀한 연결 | 기본 카테고리 2022-03-13 09:03
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[도서]아주 긴밀한 연결

곽민준 저
생각의힘 | 2022년 01월

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넓고 깊고 젊다

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이 책을 왜 샀는지 정확히 기억 나지 않지만, 아마도 누가 유튜브나 책에서 추천을 했거나, 사이트에 추천이 떠서 장바구니에 넣었을 것이다. 대학교에 들어가는 딸에게 먼저 읽히고 한동안 묵혀 뒀다가, 휴일 아침에 일어나서 읽을 거리로 집어 들었다.

부제가 책이 다루는 주제를 잘 요약하고 있는데, 다시 요약해서 단 하나의 키워드로 압축하면 마지막에 ‘뇌’가 남는다. 하지만 그렇게 요약해버리면 표현하지 못하고 내다 버리는 정보가 너무 많아진다. 《대지》의 작가 펄 벅부터 고등학생 래퍼까지, 그리스 시대 학자부터 현대의 과학자까지, 또한 영화 〈토탈 리콜〉의 원작 소설까지 두루 끌어와서 이야기를 풀어내기 때문이다.

책에 대한 자세한 소개는 아마도 여러 사람이 잘 해두었을 터이므로, 내가 주목한 점만 기록해 둔다(책을 덮고 기억나는 대로 쓰는 것이므로 오류가 있을 수 있다).

1. 최근에 찰스 다윈과 진화론에 관해 책을 몇 권 읽었는데, 여기서도 또 진화론 얘기가 나와서 반갑기도 하고 의아하기도 했다. 알고 보니 진화론은 뇌과학의 발전과 뗄 수 없는 관계였다.

2. 통계학이라는 학문이 발전하는 계기를 마련해 준 것이 바로 우생학이었다.

3. 병명을 분류하는 기준으로 삼는 책자에서 1980년대에 아스퍼거 증후군이 독립적으로 분류되었다가, 2010년대에 다시 자폐 스펙트럼으로 통합됐다. 오래 전에 감명 깊게 읽었던 《나를 똑바로 봐》가 떠올랐는데, 그 책이 바로 2009년 출간되었으므로 통합이 이뤄지기 전의 이야기였을 것이다(어쩌면 그보다 더 전의 이야기였을지도). 이번에 책을 읽지 않았더라면 나는 여전히 아스퍼거 증후군과 자폐가 별개라고 생각했을 텐데, 우연찮게 ‘최신화’를 했다.

4. 리처드 도킨스의 책들을 재미있게 읽었던 것이 20년 가까이 되었는데(책꽂이에서 《확장된 표현형》을 꺼내 판권지를 확인해 보니 2004년에 나온 초판 1쇄다), 요즘 들어 그에 대한 평가가 좋지 못한 것에 의아해 하던 첨이었다. 어떤 점이 문제인지는 정확히 얘기를 듣지 못했고, 내가 스스로 판단할 능력은 부족하다보니 결론을 내리지 못한 채 물음표를 지니고 있었다. 그래서 딸에게도 선뜻 읽어보라고 건네주지 못하고 있었다. 그런데 뜻하지 않게 《아주 긴밀한 연결》에서 도킨스를 이제는 놓아줘야 한다는 얘기를 해줘서 궁금증이 얼마간 풀렸다.

 

 

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프로그래머의 뇌 | 기본 카테고리 2022-02-14 06:53
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[도서]프로그래머의 뇌

펠리너 헤르만스 저/차건희 역
제이펍 | 2022년 01월

내용     편집/구성     구매하기

1장만 읽어도 책값을 뽑는다.

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호기심에 산 책인데, 호기심을 채워줄 뿐 아니라 의외로 매우 실용적이다. 아직 절반 밖에 읽지 않았는데도 배운 것이 너무 많아서 여기에 다 쓸 수가 없다. 아래 내용은 각 장의 요약이 아니다. 또한, 내가 이해한 대로 쓴 것이므로 오류가 있을 수 있다.

프로그래머가 업무 시간에 가장 많은 시간을 쏟는 일은 코드 작성이 아니라 코드 읽기다. 따라서 코드를 더 빨리 읽는다면(주어진 시간 내에 더 잘 이해한다면), 생산성은 당연히 높아진다. 또한 잘 이해되는 코드를 작성한다면 그 코드를 읽는 사람(자기 자신도 포함)의 생산성을 높여줄 수 있다. 코드를 읽을 때 머릿속에서 어떤 일이 일어나는지 알면, 코드를 더 잘 이해하고, 나아가서 더 이해하기 쉬운 코드를 작성하는 데 도움이 된다.

프로그래밍 언어의 문법이나 디자인 패턴 같은 배경지식을 뇌의 장기 기억 공간(Long-Term Memory)에 미리 넣어두면 코드를 더 잘 이해할 수 있고(2장), 잘 모르는 것을 매번 검색하려고 하기보다는 기억해내려고 노력함으로써 외우는 것이 낫다는 것을 배웠다(3장).

이해하기 쉬운 코드를 작성하다보면 때로는 중복이 발생하기도 하는데, 이러한 점에 대해서도 언급한다. 또한 작업 기억 공간(working memory)을 돕는 앱으로 파이썬 튜터(Python Tutor)를 소개하는데, 나도 파이썬의 for 문을 설명할 때 활용한 적이 있어 반가웠다.(4장)

사람이 코드를 처리할 때 활성화되는 뇌의 영역은 자연어를 구사할 때 활성화되는 영역과 겹친다(5장).

프로그래밍 언어의 ‘변수’를 ‘상자’에 비유하기도 하고 ‘이름표’에 비유하기도 하는데, 이런 것을 정신 모델(mental model)이라고 한다. 개인적으로 전자의 정신 모델을 따르다가 나중에 깨달을 바가 있어서 후자로 바꾼 경험이 있는데, 이 책의 6장에서 바로 그 점을 거론해서 반갑기도 하고 과거에 올바른 결정을 했음을 확인해서 기쁘다.

나는 개발 관련 콘텐츠를 만드는 일을 ‘프로그래머를 프로그래밍’하는 일이라고 생각하는데, 사람이 정보를 어떻게 처리하는지를 이해하는 것이 중요함을 깨달은 것이 이 책에서 얻은 가장 직접적인 소득이라 하겠다.

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업스트림 | 기본 카테고리 2022-01-20 17:50
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예스24X문화일보 국민서평프로젝트 참여

[도서]업스트림

댄 히스 저/박선령 역
웅진지식하우스 | 2021년 06월

내용     편집/구성     구매하기

"영웅이 필요하다는 건 대개 시스템이 실패했다는 증거다."

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아이젠하워 매트릭스와 긴급성 중독의 개념을 알고 있다면 이 책의 일부는 그리 새롭지 않을 수 있다.

아이젠하워 매트릭스는 처리해야 할 일을 중요도와 완급에 따라 사분면에 나눠 배치한 것으로, 제1 사분면에는 긴급한 일, 제2 사분면에는 중요하되 급하지 않은 일, 제3 사분면에는 중요하지도 급하지도 않은 일, 제4 사분면에는 급하지만 중요하지는 않은 일을 나열한다. (‘긴급’은 ‘긴요하고도 급함’을 뜻한다. 따라서 제4 사분면의 활동을 ‘긴급하되 중요하지 않다’라고 표현한다면 자기모순이 된다.) 《업스트림》에서 정의한 ‘업스트림’과 ‘다운스트림’ 활동을 아이젠하워 매트릭스에 비춰보면, 업스트림은 제2 사분면, 다운스트림은 제1 사분면에 해당하는 듯하다.

그리고 《업스트림》의 ‘터널링’은 스티븐 코비가 말한 ‘긴급성 중독’과 통하는 데가 있어 보인다.

그렇다고 해서 이 책의 가치가 크게 떨어지지는 않는다. ‘과연 내가 나서도 될까?’라는 의문을 다루는 2장이 와닿았는데, 그 이유는 스티븐 코비를 읽었을 때 ‘영향력의 범위’ 내에서 할 수 있는 일에 집중하라는 메시지를 받았다면, 댄 히스는 ‘누군가가 그 일을 하겠다고 선택하지 않는 한 근본적인 문제는 해결되지 않는다’는 점을 일깨우기 때문이다. 스티븐 코비의 표현 방식을 빌자면, 영향력의 범위를 확대할 방법을 어떻게든 찾아내서 실행하라는 뜻으로 읽힌다.

장밋빛 환상을 주입하지는 않는다. ‘업스트림’ 활동을 실천하려면 수많은 이해당사자를 설득해야 하고, 비용이 들며, 선의로 행한 활동이 뜻밖의 좋지 못한 결과를 가져올 수 있고, 성공하더라도 평가절하되기 십상이라는 점을 주지시킨다.

빅데이터와 AI의 시대에 걸맞게, 데이터를 어떻게 활용해야 하는지도 알려준다. Y2K의 사례도 재미있었다. 2000년을 한두 해 앞두고 대혼란을 헤쳐 갈 서바이벌 가이드를 읽었던 기억이 어렴풋이 났다.

“영웅이 필요하다는 건 대개 시스템이 실패했다는 증거다.”라는 말에 동의하는 한편, 눈에 띄지 않지만 각자의 방식으로 세상의 문제를 해결해 가는 이들을 숨은 ‘영웅’이라고 부르고 싶다.

 

옥의 티: 만듬으로써 → 만듦으로써 (77페이지)

 

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생활코딩 머신러닝 이론편 | 기본 카테고리 2021-10-28 11:00
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[도서]생활코딩 머신러닝 이론편

이고잉,이숙번,오픈튜토리얼스 저
위키북스 | 2021년 07월

내용     편집/구성     구매하기

less is more

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(글쓴이는 이 책의 편집자입니다.)

인쇄되어 나온 책을 받아들고, 판형이 작고 얇은 것에 놀랐다. 지금까지 접한 IT 분야 서적 중 가장 작은 것 같다. 어떤 판형으로 나오는지 이미 알고 있었고 편집 과정에서 원고를 여러 번 봤지만, 막상 실물을 보니 느낌이 새롭다.

 

(내가 20년 전에 저자로서 처음으로 썼던 파이썬 책을 바로 이렇게 작은 책으로 내고 싶었던 것이 떠올랐다. 두툼하고 무거운 책이 아니라 가볍고 부담 없이 읽을 수 있는 책. 그렇지만 결국 통상적인 IT 서적의 판형과 구성에 맞춰야 한다는 출판사의 입장에 따랐다. 당시로서는 옳은 결정이었고, 분량을 맞추기 위해 열심히 집필했던 내게도 많은 도움이 됐다고 생각한다.)

책을 펼쳐 보고서는 예쁨에 놀랐다. 맨들맨들한 종이에 컬러로 인쇄되었는데, 그렇다고 온갖 색상이 과하게 들어간 것은 아니다. 그러고 보니, 표지도 파스텔 톤으로 예쁘게 잘 나왔다.

 

 

각 장에는 동영상 강의를 쉽게 찾을 수 있게 QR 코드가 있다.

 

 

이 책은 오픈튜토리얼스의 《Machine learning 1》 강좌를 책으로 엮은 책으로, 인공지능/머신러닝이 무엇인지 궁금한 사람이라면 초등학생부터 어르신까지 누구나 쉽게 읽을 수 있다.

IT 업계에는 ‘백문불여일견(백 번 듣는 것보다 한 번 보는 것이 낫다.)’이라는 속담에 빗댄 ‘백견불여일타(백 번 보는 것보다 한 번 타이핑해보는 것이 낫다.)’가 전해내려온다.

인공지능도 마찬가지다. 인공지능이 무엇인지 설명을 듣는 것으로는 부족하다. 직접 경험해봐야만 알 수 있는 것이 있다. 그렇다고 해서 온갖 이론과 프로그램 코드가 난무하는 어려운 인공지능 책을 누구에게나 권할 수는 없다.

《생활코딩 머신러닝 이론편》은 일반인이 인공지능을 직접 체험하도록 길잡이가 되어준다. 또한 이 책에서 다룬 내용은 《생활코딩 머신러닝 실습편 with 오렌지 3》로 자연스럽게 이어진다.

인공지능을 공부하려다가 너무 어려워서 포기했던 경험이 있는 내 입장에서, 누구나 쉽게 접할 수 있는 자료가 소중하게 느껴진다. 또한, 다양한 난이도의 인공지능과 데이터 분석 관련 서적을 계속 접하고 있지만 생활코딩 머신러닝 시리즈(이론편 → 오렌지 3 → 텐서플로)를 통해서도 많은 것을 배웠다.

리뷰 초반에 책 내용보다 겉모습 위주로 글을 쓰게 되었는데, 사실 책이라는 것도 제품이고 그것을 사용하는 사람이 겪는 총체적인 경험을 기술함에 있어 외형을 간과할 수 없는 것 같다. 소프트웨어 업계에서 ‘UI(사용자 인터페이스)’와 ‘UX(사용자 경험)’를 중시하는 것과 마찬가지다.

특히 이 책은 오픈튜토리얼스의 퍼블릭 도메인 강좌를 바탕으로 제작한 것이므로, 영상만으로 정보를 습득할 수 있는데 굳이 돈을 주고 책을 사야 하는가를 생각할 때, 책이라는 매체만이 제공할 수 있는 차별점에 집중하는 것이 옳은 것 같기도 하다.

책, 유튜브 영상, 실습이 어우러진 총체적 ‘경험’을 음미하시기를 바란다.

 

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수학으로 풀어보는 강화학습 원리와 알고리즘 개정판 | 기본 카테고리 2021-09-27 14:29
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[도서]수학으로 풀어보는 강화학습 원리와 알고리즘

박성수 저
위키북스 | 2021년 09월

내용     편집/구성     구매하기

수학 공부 좀 해놓을 걸 ㅠ

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(글쓴이는 본서의 편집자입니다.)

강화학습(reinforcement learning)은 인공지능의 한 갈래로, 《PyTorch를 활용한 강화학습/심층강화학습 실전 입문》의 표현을 빌리면 “자전거 타는 방법을 배울 때처럼 대상의 거동을 결정하는 물리법칙을 모르는 상태에서 시행착오를 반복하며 바람직한 제어 방법을 익히는 학습기법”이다.

《강화학습/심층강화학습 특강》처럼 인공지능 입문자에게 바로 강화학습을 가르치는 경우도 있지만 이는 예외적이고, 보통은 지도학습 → 비지도학습 → 강화학습의 순서로 배우게 되며, 강화학습을 아예 다루지 않는 책도 많다. 강화학습도 세부적으로 들어가면 여러 가지가 있다.

 

그림 출처: 《PyTorch를 활용한 강화학습/심층강화학습 실전 입문》

 

《수학으로 풀어보는 강화학습 원리와 알고리즘》 개정판에서는 강화학습을 크게 세 가지로 분류한다.

1. DQN과 같은 가치 기반 학습 방법

2. 액터-크리틱(actor-critic) 구조를 사용해 직접 정책을 유도하는 정책 그래디언트(policy gradient) 방법

3. 환경 모델을 추정해 사용하는 모델 기반 강화학습

 

이 책에서 다루는 방법은 정책 그래디언트(3~8장)와 모델 기반 강화학습(9~10장)이다. REINFORCE(3장), A2C(4장), A3C(5장), PPO(6장), DDPG(7장), SAC(8장)은 정책 그래디언트에 해당한다.

 

개정판과 초판의 가장 큰 차이는, 초판에서 텐서플로 1.X로 구현했던 코드가 개정판에서 2.X로 바뀌었고, SAC를 다루는 8장이 추가됐다는 점이다.

 

뒤표지의 책 소개에 “수학의 선수 지식으로 대학 2학년 때 배우는 공업수학을 이수한 정도면 충분하고, 딥러닝의 선수 지식으로는 텐서플로 또는 파이토치를 사용하여 MNIST와 같은 간단한 딥러닝 예제를 따라해 본 정도면 충분하다.”고 되어 있는데, 책을 읽고 최대한의 소득을 얻으려면 그 정도의 지식이 필요하겠지만, 수학에 자신이 없더라도 한번쯤 읽어보면 시야를 넓히는 데 도움이 되지 않을까 한다. 수학을 공부한 지 오래되어 잊어버렸다면 1장에서 복습할 기회가 있다.

 

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