저자 후지타 타케시 역자 김성훈 역 / 출판사 (주)성안당

인공지능을 구현하기 위해서는 머신러닝, 좀 더 세부적으로는 딥러닝으로 범위를 좁혀서 딥러닝의 기초가 되는 신경망을 공부해야 한다. 집안에서 “기가지니, TV 좀 켜줘!”하고 인공지능 스피커에서 말하면 TV를 켜주거나 꺼주기도 하지만 아직은 친구처럼 느껴질 정도로 진화된 단계는 아니다. 익사이트 주식회사의 기술 전략실 이사로 머신러닝 기반 제품 개발에 종사 중인 저자 후지타 타케시는 이러한 딥러닝에 대한 갈증을 이 책을 통해 확실하게 풀어 준다.

딥러닝의 기초가 되는 신경망(뉴럴 네트워크)은 뇌신경 세포의 전기적인 행동에서 영감을 얻어 단순화한 구조를 컴퓨터로 재현 가능한 알고리즘으로 정의한 것으로, 최근에는 딥러닝 전용 프레임워크가 개발되어 구글 사의 텐서플로(TensorFlow)를 비롯, UC버클리의 카페(Caffe), 몬트리올 대학의 테아노(Theano), 프리퍼드네트웍 사의 체이너(Chainer) 등을 이용해 일반 사용자도 딥러닝을 이용한 서비스 구축이 가능해졌다.

이 책은 1장에서는 신경망 구축에 필요한 최소한의 C++ 프로그래밍 지식을, 2장에서는 병렬 프로그래밍의 중요성과 그에 관한 지식과 행렬 연산을 설명한 뒤 3장 이후부터 신경망에 관한 깊이 있는 내용으로 이어지고 있다. 또 3장에서는 퍼셉트론이라는 신경망의 최소 단위가 되는 유닛과 퍼셉트론을 중첩한 신경망의 기본형인 다층 퍼셉트론(MLP)를 설명한다. 4장에서는 신경망의 매개변수 학습법인 오차역전파법을, 5장에서는 다층 퍼셉트론을 이용해 손글씨 숫자 이미지를 인식해 본다. 6장에서는 머신러닝 전반에서 발생하는 오버피팅(Overfitting, 과적합)을 신경망에서 억제하는 방법을, 7장에서는 딥러닝이 주목받는 계기가 된 기술 중 하나인 오토인코더(Autoencoder)를, 8장에서는 현재 딥러닝의 대표 주자로 불리는 합성곱 신경망(CNN)을, 9장에서는 재귀형 신경망으로 불리는 자기 출력을 입력으로 하는 재귀 구조로 된 신경망을 이용해 자연 언어 처리에 응용하는 예를 소개한다.

이향선기자 hslee@nextdaily.co.kr