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누구나 쉽게 따라하는 인공지능 | 나의 리뷰 2021-09-21 14:34
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[도서]누구나 쉽게 따라하는 인공지능 (feat. 파이썬)

이용권 저
씨마스21 | 2021년 08월

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글로벌 컨설팅 기업 맥킨지(Mckinsey)는 최근 '글로벌 AI 실태조사' 결과를 발표하며, 적어도 하나 이상의 기능별 조직에 AI를 도입한 기업은 약 48% 이며, 하이테크, 정보통신 분야의 AI 도입 비율이 높고, 주요 활용 업무는 제품 서비스 개발, 서비스 운영 관련의 비중이 높은 것으로 나타났습니다.

 

특히 신규 조사 항목인 '딥러닝(Deep Learning) 기술'은 응답자의 16%가 파일럿 테스트 이상으로 도입하고 있으며, AI 도입 기업의 ^^%가 영업이익(EBIT) 개선에 도움이 되었다고 응답하였습니다.

 

이처럼 인공지능(AI) 기술은 전 산업을 변화시키고, 포스트 코로나 시대를 주도해 나갈 기술 패러다임 체인저로 부각되고 있습니다. 그래서 일까요? 많은 분들이 이런 AI기술에 관심을 가지고, 기술을 익혀 취업이나 승진 혹은 스타트업 창업을 계획하시는 분들이 많아졌습니다.

 

특히 정부가 주도하는 디지털 뉴딜 사업의 핵심인 '데이터 댐' 사업과 'AI 고도화' 사업이 함께 맞물리다 보니 이 분야에 수요가 몰리는 것도 그 주된 원인 중 하나라 하겠습니다.

오늘 소개해 드리는 <누구나 쉽게 따라하는 인공지능>에서는 대세로 자리잡은 인공신경망 학습을 통해 인공지능 모델을 쉽게 개발하기 위해 쓰여진 인공지능 학습서입니다.

 

아시다시피 인공지능 학습의 첫 걸음은 바로 인공신경망을 제대로 이해하고 활용하는 것이라 할 수 있습니다. 기계를 분해하고 그 안의 구조와 부품을 직접 눈으로 보면서 이해하듯, 다양한 인공신경망 예제를 통해 그 작동 원리와 모델의 수학적 표현에 대해 누구나 쉽게 이해할 수 있도록 알기 쉬운 본서만의 독창적인 사례가 많이 눈에 띄는 것이 특징입니다.

 

특히 인공 지능 학습에 있어 중요한 사실은...

가장 기본이 되는 기초 원리에서 부터 최상위의 응용 및 실용 분야까지 폭넓게 다루면서 '응용력'을 극대화하는 것이라 할 수 있습니다. 본서는 기본 원리를 한 눈에 쉽게 파악하고, 바로 실전에 응용할 수 있는 저자의 현실적인 노하우가 잘 스며들어 있다고 생각합니다.

 

저자는 본서의 차별화 포인트로 콘텐츠의 차별화와 실습 환경의 차별화를 이야기 합니다. 다야한 신경망 모델과 실용성에 초점을 맞춤 쉬운 사례 제시, 그리고 최신 딥러닝 트렌드까지 폭넓은 내용을 다루는 것이 '콘텐츠의 차별화'라면, 실용 프로그램 개발을 위해 MS의 '비주얼 스튜디오 코드'를 사용하고 있다는 점이 '실습환경의 차별화' 포인트라 하겠습니다.

 

본서의 예제소스는 비주얼 스튜디오 코드로 작성되었습니다. 버전 관리나 코딩 환경의 완벽성을 위해 실전용으로 많이 사용하는 '비주얼 스튜디오'를 개발환경으로 사용하고 있는 점이 특징입니다. 또한 파이썬과 텐서플로의 예제의 경우 각각의 버전의 상이에 따른 오류 발생이 높기 때문에 각 모듈의 버전 맞추기와 같은 실용적 노하우 전수가 초심자에게 큰 도움이 됩니다.

 

총 3부로 구성된 본서는 아래와 같이 구성되어 있습니다.

 

1. 인공지능, 어떻게 진화할까 ?

인공지능 개념과 3초 공학이론 & 인공신경망, 머신러닝, 딥러닝의 학습과정을 순차적으로 설명

 

2. 신경망 완전 정복

신경망 첫걸음, 신경망 본격 해부, 신경망으로 인공지능 설계하기, 신경망의 일반화

기본인 '퍼셉트론' 개념과 초간단 신경망 적용원리 부터 활성화 함수와 신경망의 구조, 인공신경망 학습의 핵심인 경사하강법과 오차역전파법

현실 생활을 인공지능 모델로 바꿔 직접 코딩 학습

 

3. 딥러닝 맛보기

이미지 학습(CNN을 이용한 다양한 이미지 학습 및 예측/분석 학습)

다양한 딥러닝 기법들(GAN, YOLO, U-GAT-IT 등 쵷신 딥러닝 기법과 사례 소개)

본서에서 강조하는 '인공신경망의 작동 프로세스'를 간단히 요약하면 아래와 같습니다.

y = Wx + b (y=output, W=가중치, x=input, b=bias)

 

1. 임의의 가중치와 기준치를 가지고 신경망 위에서 계산함.

2. 계산되어 나온 출력과 정답을 비교하여 손실함수(오차함수)를 계산함.

3. 오차를 최소화하기 위해 가중치와 기준치 값을 계속 조절해 나감.

4. 오차가 0에 가까워지거나, 더 이상 가중치, 기준치 값이 변하지 않으면 학습을 종료함.

5. 학습이 종료되면 더 이상 정답을 가르쳐 주지 않아도 올바른 출력값을 계산해 냄.

 

그러므로, 인공신경망 학습은 data를 계속 feed 하면서 output을 활용해 정의한 loss가 최소화 되도록 W에 있는 값들을 '오차역전파법'을 통해 수정하게 됩니다. 즉, 이렇게 data에 맞게 오차를 최소화하는(data에 최적화된) W를 찾아가는 과정이라 할 수 있습니다.

 

특히, 경사면을 따라 가면서 오차가 최소인 지점을 찾는 최적화 방법인 '경사하강법'과 경사하강법에서 구하기 어려운 기울기를 구하는 방법인 '오차역전파법'에 대한 소개와 설명은 타의 추종을 불허할 만큼 그림을 통해 쉽게 설명하고 있으며, 관련 수식과 예제가 함께 제공되어 이해를 돕고 있습니다.

 

함수와 미분 그리고 최적화 과정을 통해 수학이 인공지능에 어떻게 쓰이는지 궁금한 학습자들에게 도움이 되는 책으로 평가합니다. 본서에서 설명되는 기초이론 습득을 위해서는 고등학교 수학 정도면 충분할 겁니다. 또한 파이썬의 기초적인 지식만 있으면 누구든 본서를 통해 본격적인 인공지능 학습이 가능한 점도 큰 메리트로 작용합니다.

 

인공지능 특히 딥러닝 학습에 관심있는 분들의 일독을 추천합니다.

 

* 출판사로부터 도서를 제공받아 주관적으로 작성한 리뷰입니다.

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