한빛미디어 '나는 리뷰어다' 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다. 0. 소개 2012년에 CNN 구조를 사용한 AlexNet이 ImageNet에서 지난 대회 우승 Model보다 압도적인 성능으로 우승을 차지하면서 Deep Learning에 대한 관심은 비약적으로 높아졌습니다. 그 이후로 Image 분야에 Deep Learning을 응용하는 분야는 비교적(?) 접근이 쉽고 이해하기 쉬운 CNN구조를 바탕으로 널리 보급되고 누구나 쉽게 사용할 수 있었습니다. 하지만, NLP(Natural Language Processing)분야는 상대적으로 접근이 어려웠고 실제 업무 / 제품에 응요하기가 용이하지 않다는 분위기가 팽배했습니다. NLP 초창기에는 다양한 기법(말뭉치 , Wordvec, Word Em..

한빛미디어 '나는 리뷰어다' 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다. 0. 소개 우리는 대학에서 프로그래밍 언어를 배우고 작게나마 SW를 만들줄 알게 되고, 졸업을 하고 취업을 하여 조금 더 규모의 SW의 일부 혹은 혼자서 개별 SW를 만들게 되는 일반적인 Path를 걷게 됩니다. 오랫동안 반복적인 SW 개발을 하면서 소프트웨어 엔지니어링이라는 말을 자주 듣게 되지만, 뭔가 전혀 다른 세상의 뜬구름 잡는 듯한 느낌만 들고 구체적으로 어떤 일을 하는지에 대해서는 잘 알지 못합니다. 물론 주위에 소프트웨어 엔지니어라고 말하는 사람도 보기 힘듭니다. 곰곰히 생각해 보면 소프트웨어 엔지니어링이라는 말에 대한 약간의 거부감(?)같은 것도 가지고 있는 것 같습니다. 소프트웨어 개발만 빠르고 버그없이 하면 되..

한빛미디어 '나는 리뷰어다' 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다. 0. 소개 이제는 전공자가 아니어도 뉴스나 방송을 통해 Machine Learning / Deep Learning이라는 말을 너무 흔하게 들을 수 있는 상황이 되었다. 음성인식 , 추천 시스템 , 이미지 생성 등은 이미 우리의 일상에서 너무나 흔한 일이고, Tensorflw / PyTorch / Scikit-learn같은 우수하고 훌륭한 Framework은 너무나 쉽게 우리들을 AI의 세계로 발을 들여놓게 만들어 준다. 하지만, 이렇게 현실속에 깊게 들어와 있는 Machine Learning / Deep Learning이지만, 정작 내가 하는 일에 이 기술을 적용하려고 하면 관련 전공자라고 해도 절대 쉬운 일이 아니다. '우리 ..

한빛미디어 '나는 리뷰어다' 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다. 0. 소개 만약 여러분이 직접 만든 추천 시스템 Machine Learning Model을 여러 사람들에게 서비스하고 싶다면 ? 여러분들은 다양한 Dataset으로 훌륭한 Data Preprocessing을 할 수 있고, 훌륭한 직감을 가지고 있으며 훌륭하게 여러분의 Model을 Tuning 할 수 습니다. 수 없이 많은 .fit()을 호출하면서 Accuracy / ROC-AUC 등의 지표를 보면서 더욱 나은 성능이 나올 수 있도록 Model을 만들 수 있는 능력이 있습니다. 하지만, 여러분들이 훌륭하게 동작하는 Model을 만들 수 있는 능력이 있다고 하더라도, 그 Model을 이용하여 실제 서비스를 구축하는 것은 완전히 다른..

한빛미디어 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다. Deep Learning이 대중들에게 이름을 알리기 시작한 것은 무엇보다도 Image Data를 처리하는 데에 있어서 인간에 버금가는 능력을 보여주면서부터라고 생각합니다. 그 이후로 Deep Learning / AI가 우리가 알게 모르게 일상생활에 깊숙이 파고들고 있는 것이 사실입니다. 하지만, Python을 익히고 Deep Learning에 자주 사용되는 Package들의 사용법을 익힌 후에 실제로 간단한 Image Classification 작업을 해보는 것은 생각만큼 쉽지 않습니다. 다양한 예제들이 많지만 대부분 수학적인 원리나 해당 Code가 어떤 일을 하는지 그리고 왜 필요한지에 대해서는 자세히 설명되어 있지 않거나 알 수 없는 수학 기..