이 책의 번역을 시작한지 벌써 6개월이 훌쩍 넘어가 버렸습니다. 개인적인 핑계가 없는 것은 아니지만, 그럼에도 불구하고 이렇게 오랜 시간이 걸린 것은 번역 작업이 어떤 병렬화도 불가능한 노동 집약적인 일이기 때문일 것입니다 🙂 작업이 거의 마무리되어 가는 시점에 원서 전체에 대한 리뷰와 작업에 대한 기록을 위해 글을 남깁니다.

이 책은 500페이지가 넘어 두툼한 편이고, Scikit-Learn 라이브러리를 사용한 머신러닝^{Machine Learning}과 텐서플로^TensorFlow를 사용한 딥러닝^{Deep Learning} 파트 두 부분으로 크게 나누어 집니다(실제 최근 프랑스어 판은 두 권의 책으로 출판되었다고 합니다). 분량만으로 비교했을 때에도 약간 딥러닝 쪽에 더 무게를 두고 있습니다. 간간히 Scikit-Learn과 텐서플로를 함께 다루고 있는 책들이 있는데, 아마도 딥러닝만을 설명하기엔 머신러닝 개념이 꼭 필요하기 때문인 것 같습니다. 물론 텐서플로만 다루는 책이더라도 도입부에 회귀와 분류 모델을 간단히 텐서플로로 만들어 봄으로써 머신러닝에 대한 개념을 다루고 진행하는 것이 일반적입니다. 이 책은 두 라이브러리를 모두 다루고 있으며 유사한 책 중에서는 가장 포괄적이고 세세한 내용을 담고 있습니다. 또 이론서와 실용서의 중간 형태라고 볼 수 있습니다. 수식없이 코드만 있지 않고, 코드는 없고 이론만 늘어 놓지도 않습니다.

작업을 시작하고 나서 7월, 10월에 원서의 내용이 크게 개정되었습니다. 주로 딥러닝 파트였으며, 원서의 여러가지 오류 때문이기도 하지만 아마도 이 분야의 변화가 빠른 것도 한 몫 했을 것입니다. 바뀐 부분을 PDF로 받았는데 책으로 옮겨 적기에는 너무 양이 많아 출력해서 책에 오려 붙이고 작업을 진행했습니다. 그 외에도 괴장히 많은 에러타가 있고, 아직 컨펌되지 않은 에러타도 남아 있습니다(에러타가 많이 발견되었다는 것은 그 만큼 높은 인기를 반증합니다). 최근에는 에러타와 개정판에도 언급되지 않은 변경사항이 사파리온라인에서 발견되어 저의 멘탈을 붕괴 직전까지 몰고 가기도 했습니다. 😦

이 책이 다른 책과 구별되는 한 장을 고르라고 한다면 저는 2장을 선택할 것 같습니다. 2장은 회귀 모델을 사용해 머신러닝 프로젝트의 준비에서부터 런칭까지 모든 단계를 짚어가고 있습니다. 이 책에는 특성 공학^{feature engineering}에 대한 장을 따로 할당하지 않았는데 2장에서 이런 부분이 다소 해소됩니다. 다른 책에서도 프로젝트 운영에 대한 가이드라인이 다소 포함되어 있기도 하지만, 여기에서처럼 실제 프로젝트를 진행하듯이 자세히 기술되어 있지는 않습니다. 이런 부분은 저자의 프로젝트 경험을 엿볼 수 있는 좋은 사례인 것 같습니다.

이 책은 구성상 독특한 점이 두 가지가 있습니다. 첫째는 다른 책들과는 달리 샘플 코드 전체를 싣지 않고 있는 것입니다. 비교적 많은 주제에 대해 상세히 논하고 있기 때문에 만약 코드를 모두 썼다면 이보다 훨씬 더 두꺼운 책이 되었을 것입니다. 설명을 위해 꼭 필요한 코드 부분만 실었으며 전체 코드는 깃허브^github.com의 주피터 노트북^{Jupyter Notebook}을 참고하도록 안내하고 있습니다. 둘째, 각 장의 끝에 연습문제를 포함하고 있습니다. 그렇다고 이 책이 대학 교재스러운 편집 구성을 가지는 것은 아닙니다. 일반 컴퓨터 과학 도서에서 연습문제를 가진 경우는 드물기 때문에 신선하기도 하고 저자의 노력을 느낄 수 있습니다. 연습문제는 크게 본문의 내용을 질문하는 것과 실습을 하는 것, 두 종류로 나누어 집니다. 내용에 대한 질문의 답은 책의 부록에 실려 있습니다. 실습 문제는 깃허브의 장별 주피터 노트북 말미에 포함되어 있습니다. 다만 아직 모든 연습문제의 답이 올려져 있지 않고 점진적으로 추가되고 있습니다. 번역서가 출간될 쯤에는 깃허브의 주피터 노트북의 내용도 모두 한글로 번역되어 제공됩니다. 추후 업데이트되는 연습문제도 함께 번역이 될 것입니다.

Scikit-Learn을 이용해서는 회귀, 분류에 대한 기본 내용으로 시작해서 서포트 벡터 머신^{Support Vector Machine}, 결정 트리^{Decision Tree}, 앙상블^emsemble, 차원 축소^{Dimensionality Reduction}까지 다룹니다. 아무래도 ‘파이썬 라이브러리를 활용한 머신러닝‘처럼 머신러닝 파이프라인의 모든 부분을 다루기엔 지면이 부족합니다. 하지만 다루는 모델의 이론(수식)을 충분히 설명하고 예제 코드를 병행하고 있습니다. 텐서플로를 사용해서는 기본 인공 신경망과 텐서플로에 대한 소개를 먼저 시작합니다. 그리고 심층 신경망을 학습하기 위해 당면한 문제들을 해결하는 여러가지 방법을 소개합니다. 모델 재사용, 여러가지 최적화 알고리즘, 초기화, 규제 등입니다. 보통 GPU나 분산처리 부분은 딥러닝 책의 말미에 나오는 경우가 많은데 이 책에서는 합성곱^Convolution 신경망 보다도 먼저 나오고 비중이 비교적 큽니다. 그 다음 합성곱 신경망^{Convolution Neural Networks}에서 합성곱, 패딩, 스트라이딩에 대한 설명 뿐만 아니라 LeNet-5, AlexNet, GooLeNet, ResNet 구조를 상세히 설명하고 있습니다. 순환 신경망^{Recurrent Neural Networks}에서는 직접 간단한 RNN 연산을 만들어 보면서 순환 신경망에 대한 이해를 돕고 있으며, LSTM, GRU와 기본적인 기계번역 RNN 구조까지 설명하고 있습니다. 그 다음 오토인코더^Autoencoder, 강화학습^{Reinforcement Learning}을 다루는 장으로 이어집니다.

아래 장별 제목을 옮겨 놓았습니다. 책에 관련하여 궁금한 점이나 리뷰, 추천사에 의향이 있으시면 언제든지 댓글이나 메일 주세요. 앗 그리고 새해 복 많이 받으세요! 🙂

1. 한눈에 보는 머신러닝
2. 머신러닝 프로젝트 시작부터 끝까지
3. 분류
4. 모델 훈련
5. 서포트 벡터 머신
6. 결정 트리
7. 앙상블 학습과 랜덤 포레스트
8. 차원 축소
9. 텐서플로 시작하기
10. 인공 신경망 소개
11. 심층 신경망 훈련
12. 다중 머신과 장치를 위한 분산 텐서플로
13. 합성곱 신경망
14. 순환 신경망
15. 오토인코더
16. 강화학습

• 연습문제 정답
• 머신러닝 프로젝트 체크 리스트
• SVM 쌍대 문제
• 자동 미분
• 인기 있는 다른 인공 신경망 구조