이 책에서 다루는 내용

-텐서플로로 보편적인 GNN을 사용한 그래프 마이닝 과제 해결 방법
-사전 학습 단계부터 평가하는 미세-튜닝 단계까지 트랜스포머의 세계 탐구
-자기-지도학습을 적용한 자연어 처리, 컴퓨터 비전, 자동 신호 처리 방법
-확률과 딥러닝 모델을 TensorFlow Probability를 이용해 병합
-클라우드에서 모델을 훈련하고 텐서플로를 실제 환경에서 작동시키는 방법
-텐서플로 2.x와 케라스 API를 통한 머신러닝과 딥러닝 모델 구축

이 책의 대상 독자

머신러닝 경험이 있는 데이터 과학자이거나 신경망에 어느 정도 익숙한 AI 프로그래머라면 이 책이 텐서플로를 사용한 딥러닝에 대한 유용한 시작점임을 알게 될 것이다. 딥러닝 쓰나미에 대한 관심이 커지고 있는 소프트웨어 엔지니어라면 이 책이 해당 주제에 대한 지식을 넓힐 수 있는 기초 플랫폼이 될 것이다. 파이썬에 대한 기본 지식이 있는 독자를 대상으로 한다.

이 책의 구성

1장은 머신러닝 및 딥러닝을 위해 Google에서 개발한 오픈 소스 라이브러리인 텐서플로의 기본 사항을 배운다. 또한 지난 몇 년 동안 놀라운 성장을 이룬 머신러닝의 두 가지 영역인 신경망과 딥러닝의 기초를 소개한다. 1장의 기본 목적은 기본적이지만 완전한 딥러닝 실습을 수행하는 데 필요한 모든 도구를 소개하는 것이다.

2장은 머신러닝 기술의 기본 작업인 회귀와 분류에 중점을 둔다. 텐서플로를 사용해 단순, 다중 및 다변량 회귀 모델을 구축하는 방법을 배운다. 또한 다중 클래스 분류 문제를 해결하기 위해 로지스틱 회귀를 사용한다.

3장은 MNIST 필기 문자를 높은 정확도로 인식하기 위해 딥러닝 ConvNet을 사용하는 방법을 다룬다. CIFAR 10 데이터셋을 사용해 10개의 카테고리로 딥러닝 분류기를 구축하고 ImageNet 데이터셋으로 1,000개의 카테고리로 정확한 분류기를 구축할 것이다. 또한 VGG16과 같은 대규모 딥러닝 네트워크와 InceptionV3와 같은 매우 깊은 네트워크를 사용하는 방법을 조사한다. 아울러 전이학습에 대한 논의로 마무리한다.

4장은 분산 표현과 단어 임베딩의 기원과 이론을 소개한다. 그다음 문장과 단락을 기반으로 하는 정적 단어 기반 임베딩보다 더 역동적이고 표현적인 단어 임베딩의 진행 상황을 차트로 설명한다. 또한 그래프의 노드 또는 웹 애플리케이션의 사용자 세션과 같이 단어가 아닌 시퀀스도 포함하도록 단어 임베딩의 아이디어를 확장할 수 있는 방법을 살펴본다. 다양한 종류의 단어 임베딩을 사용하는 여러 예 역시 포함한다.

5장에서는 순환 신경망을 다루며, 자연어 또는 시계열과 같은 시퀀스 데이터를 처리하는 데 최적화된 신경망의 중요한 아키텍처 하위 부류에 대해 설명한다. LSTM(Long Short-Term Memory) 및 GRU(Gated Recurrent Unit)와 같은 중요한 아키텍처를 설명하고 양방향 상태 및 일괄 처리 상태를 처리하도록 확장할 수 있는 방법을 보여준다. 또한 텍스트 생성, 감정 분석 및 품사 태깅과 같은 특정 작업에 대한 다양한 토폴로지와 함께 RNN을 사용하는 예를 소개한다. 또한 인코더-디코더 파이프라인에서 한 쌍의 RNN을 사용해 다양한 NLP 작업을 해결하는 인기 있는 seq2seq 아키텍처에 대해서도 설명한다.

6장에서는 전통적인 자연어 처리 분야를 혁신한 딥러닝 아키텍처인 트랜스포머를 다룬다. 먼저 가장 인기 있는 모델에 대한 심층 분석과 함께 아키텍처 및 다양한 범주의 트랜스포머에 대한 핵심 직관을 검토하는 것으로 시작한다. 그런 다음 Hugging Face 및 TensorFlow Hub와 같은 인기 있는 라이브러리와 바닐라 아키텍처를 기반으로 하는 구현에 중점을 둔다. 그다음 평가, 최적화 및 트랜스포머를 사용할 때 일반적으로 채택되는 몇 가지 모범 사례에 대해 간략하게 설명한다. 마지막 절은 트랜스포머를 사용해 NLP와 완전히 다른 영역인 컴퓨터 비전 작업을 수행하는 방법을 검토하는 데 전념한다. 이를 위해서는 어텐션(attention) 메커니즘에 대한 신중한 정의가 필요하다. 결국, “필요한 것은 어텐션이 전부다”. 그리고 관심의 핵심에는 벡터 간의 코사인 유사성 외에는 아무것도 없다.

7장에서는 비지도학습 모델에 대해 자세히 설명한다. PCA, k-평균 및 자체 구성 맵과 같은 클러스터링 및 차원 감소에 필요한 기술을 다룬다. 볼츠만(Boltzmann) 머신과 텐서플로를 사용한 구현에 대해 자세히 설명한다. 다루는 개념은 RBM(Restricted Boltzmann Machines) 구축으로 확장된다.

8장에서는 입력을 대상으로 재생성하려는 신경망 부류인 오토인코더에 대해 설명한다. 희소 오토인코더, 컨볼루션 오토인코더, 디노이징(denosing) 오토인코더와 같은 다양한 종류의 오토인코더를 다룰 것이다. 여기서는 잡음 제거 자동 인코더를 훈련해 입력 이미지에서 잡음을 제거한다. 오토인코더를 사용해 MNIST 숫자를 생성하는 방법을 보여준다. 또한 문장 벡터를 생성하기 위해 LSTM 자동 인코더를 구축하는 것과 관련된 단계도 다룬다. 마지막으로, 이미지를 생성하기 위해 가변 오토인코더를 구축하는 방법을 배운다.

9장에서는 생성적 적대 신경망(GAN)에 중점을 둔다. 먼저 첫 번째 제안된 GAN 모델로 시작해 MNIST 문자를 위조하는 데 사용한다. 또한 심층 컨볼루션 GAN을 사용해 유명인 이미지를 만드는 방법을 보여준다. 그리고 SRGAN, InfoGAN 및 CycleGAN과 같은 다양한 GAN 아키텍처에 대해 설명한다. 다양하고 멋진 GAN 애플리케이션도 다룬다. 마지막으로 겨울-여름 이미지를 변환하기 위해 CycleGAN의 텐서플로 구현으로 결론을 내린다.

10장에서는 컴퓨터 비전, 오디오 및 자연어 처리에서 자기-지도학습에 사용되는 다양한 전략에 대한 개요를 제공한다. 자기회귀 생성, 마스킹된 생성, 관계 예측 및 이러한 접근 방식의 하이브리드와 같은 전략을 통한 자기 예측을 다룬다. 또한 자기-지도학습을 위한 인기 있는 기술인 대조학습과 다양한 응용 분야의 다양한 구실 작업에 대한 응용을 다룬다.

11장에서는 Q-러닝 알고리듬과 벨만(Bellman) 방정식을 다루는 강화학습에 중점을 둔다. 할인된 보상, 탐색 및 활용, 할인 요소를 다룬다. 또한 정책 기반 및 모델 기반 강화학습에 대해 설명한다. 아타리(Atari) 게임을 플레이하기 위해 DQN(Deep Q-Learning Network)을 구축할 것이다. 마지막으로 정책 기울기 알고리듬을 사용해 에이전트를 교육하는 방법을 배운다.

12장에서는 확률론적 추론과 통계 분석을 수행하기 위해 텐서플로 위에 구축된 라이브러리인 텐서플로 확률을 소개한다. TensorFlow Probability를 사용해 합성 데이터를 생성하는 방법을 보여준다. 베이즈 네트워크를 구축하고 추론을 수행한다. 12장에서는 또한 불확실성, 우발적 및 인식적 개념과 훈련된 모델의 불확실성을 계산하는 방법을 소개한다.

13장에서는 기계학습 기술에 익숙하지 않은 도메인 전문가가 머신러닝 기술을 쉽게 사용할 수 있도록 하는 것을 목표로 하는 AutoML을 소개한다. 먼저 Google Cloud Platform을 사용해 실습을 진행하고 기본 사항에 대해 간략히 논의한 후 실질적인 실습 작업을 수행한다. 자동 데이터 준비, 자동 기능 엔지니어링 및 자동 모델 생성을 다룬다. 그런 다음 테이블, 비전, 텍스트, 번역 및 비디오 처리를 위한 여러 솔루션과 함께 오토케라스 및 Google Cloud AutoML을 소개한다.

14장에서는 딥러닝의 이면의 수학을 다룬다. 이 주제는 상당히 고급 과정이므로 실무자에게 반드시 필요하진 않다. 그러나 신경망을 다룰 때 “내부적으로” 어떤 일이 일어나고 있는지 이해하고자 한다면 읽어보길 권한다. 역사적 소개부터 시작해 미분과 그래디언트의 고등학교 수준의 개념을 검토하고 딥러닝 네트워크를 최적화하는 데 일반적으로 사용되는 그래디언트 디센트 및 역전파 알고리듬을 소개한다.

15장에서는 TPU에 대해 설명한다. TPU는 초고속 방식으로 신경망 수학 연산을 실행하기 위해 Google에서 개발한 매우 특별한 ASIC 칩이다. 연산의 핵심은 여러 내적(행*열)을 병렬로 계산하는 수축기 승수이므로 기본 딥러닝 작업의 계산을 가속화한다. TPU를 행렬 또는 텐서 작업에 초점을 맞춘 딥러닝을 위한 특수 목적의 보조 프로세서로 생각하라. 지금까지의 4세대 TPU와 추가 IoT용 Edge TPU를 검토할 것이다.

16장에서는 다른 딥러닝 프레임워크를 소개한다. Hugging Face, OpenAI의 GPT3 및 DALL-E 2를 살펴본다. 또 다른 인기 있는 딥러닝 프레임워크인 PyTorch를 소개한다. 또한 H2O.ai와 AutoML 모듈도 다룬다. 아울러 딥러닝 모델을 위한 ONNX 오픈 소스 형식에 대해서도 간략하게 설명한다.

17장에서는 그래프 신경망과 인기 있는 딥 그래프 라이브러리(DGL)를 특히 강조하면서 그래프와 그래프 기계학습을 소개한다. 먼저 GNN(및 DGL에서 사용 가능)에서 사용되는 일반적으로 사용되는 다양한 그래프 계층의 이론을 설명하고 노드 분류, 링크 예측 및 그래프 분류에 사용되는 GNN의 예를 제공한다. 또한 고유한 그래프 데이터셋으로 작업하고 그래프 계층을 사용자 지정해 새로운 GNN 아키텍처를 생성하는 방법도 보여준다. 그다음 이기종 그래프 및 시간 그래프와 같은 Graph ML 분야의 최첨단 발전을 다룬다.

18장에서는 훈련과 제품에서 최상의 모델을 얻기 위해 따라야 할 전략과 사례에 중점을 둔다. 여기서는 데이터 관련 사례와 모델 관련 사례라는 두 가지 관점에서 모범 사례를 설명한다.

19장에서는 텐서플로 생태계의 다양한 구성 요소를 설명한다. 사전 학습된 딥러닝 모델의 저장소인 TensorFlow Hub를 소개한다. 여기서는 바로 사용할 수 있는 데이터셋 모음인 텐서플로 데이터셋에 관해 설명한다. 또한 모바일 및 임베디드 시스템과 웹을 위한 프레임워크인 TensorFlow Lite 및 TensorFlow JS에 대해서도 이야기할 것이다. 마지막으로 분산형 기계학습 프레임워크인 연합 학습에 대해 설명한다.

20장에서는 CNN(컨볼루션 신경망)의 고급 사용법을 보여준다. CNN이 컴퓨터 비전, 비디오, 텍스트 문서, 오디오 및 음악 영역 내에서 어떻게 적용될 수 있는지 탐구할 것이다. 그리고 컨볼루션 연산을 요약하는 절로 마무리한다.

지은이의 말

『텐서플로와 케라스로 구현하는 딥러닝 3/e』은 소프트웨어 엔지니어와 데이터 과학자를 위해 특별히 설계된 최신 신경망, 인공지능 및 딥러닝 기술에 대한 간결하면서도 알찬 소개서다. 이 책은 같은 저자가 쓴 『텐서플로 2와 케라스로 구현하는 딥러닝 2/e』(에이콘, 2020) 및 『TensorFlow 1.x Deep Learning Cookbook』(Packt, 2017)의 후속작이다.
지난 6년 동안 학습 기술이 어떻게 진화했는지 매우 상세한 파노라마를 보여준다. 아울러 케라스와 유사한 API를 기반으로 하는 모듈식 네트워크 라이브러리인 텐서플로 2.x를 사용해 파이썬으로 코딩된 수십 개의 작동하는 심층 신경망을 제시한다.
인공지능(AI)은 이 책에서 논의하는 모든 것의 토대다. 머신러닝(ML, Machine Learning)은 AI의 한 부류이며 딥러닝(DL, Deep Learning)은 머신러닝의 하위 집합이다. 이 절에서는 이 책의 나머지 부분에서 정기적으로 접하게 될 세 가지 개념에 대해 간략하게 설명한다.
AI는 일반적으로 인간이 보여주는 지능형 행동을 기계가 모방하는 모든 활동을 나타낸다. 보다 형식적으로는 기계가 학습 행동, 환경과의 능동적 상호 작용, 추론 및 추측, 컴퓨터 비전, 음성 인식, 문제 해결, 지식 표현 및 인식과 같은 인지 기능을 복제하는 것을 목표로 하는 연구 분야다. AI는 인간 행동을 연구하는 심리학 및 기타 과학뿐만 아니라 컴퓨터 과학, 수학 및 통계의 요소를 기반으로 한다. AI를 구축하기 위한 전략은 여러 가지가 있다. 1970년대와 1980년대에 “전문가” 시스템은 엄청난 인기를 끌었다. 이러한 시스템의 목표는 수동으로 정의된 많은 수의 if-then 규칙으로 지식을 표현해 복잡한 문제를 해결하는 것이었다. 이 접근 방식은 매우 구체적인 도메인의 작은 문제에는 효과가 있었지만 더 큰 문제와 복합적인 도메인까지 확장할 수는 없었다. 나중에 AI는 머신러닝의 일부인 통계 방법을 기반으로 하는 노하우에 점점 더 집중했다.
머신러닝은 특정 작업을 위해 프로그래밍할 필요 없이 컴퓨터에게 학습 방법을 가르치는 데 중점을 둔 AI의 하위 분야다. 머신러닝의 핵심 아이디어는 데이터에서 학습하고 예측하는 알고리듬을 만들 수 있다는 것이다. 머신러닝에는 크게 세 가지 범주가 있다.

-지도학습은 기계에 입력 데이터와 원하는 출력이 제공되는 것으로서, 목표는 기계가 교육 예제를 통해 이전에 관찰한 적이 없는 데이터에 대해 의미 있는 예측을 할 수 있는 방식으로 학습하는 것이다.
-비지도학습은 기계에 입력 데이터만 제공되고 이후에 기계가 외부 지도나 입력 없이 자체적으로 의미 있는 구조를 찾는다.
-강화학습은 기계가 환경과 상호 작용하는 에이전트 역할을 한다. 기계는 원하는 방식으로 행동하면 “보상”을, 원하지 않는 방식으로 행동하면 “처벌”을 받는다. 기계는 그에 따라 행동을 개발하는 방법을 학습해 보상을 극대화하려고 시도한다.

딥러닝은 2012년에 전 세계를 강타했다. 그해에 ImageNet 2012 챌린지는 손으로 레이블을 붙인 대규모 데이터셋의 하위 집합을 사용해 사진의 내용을 예측하는 것을 목표로 시작됐다. AlexNet이라는 딥러닝 모델은 상위 5개 오류율 15.3%를 달성했으며, 이는 이전의 최신 결과에 비해 크게 개선된 것이다. 「이코노미스트」에 따르면 갑자기 사람들이 AI 커뮤니티뿐만 아니라 기술 산업 전반에 걸쳐 관심을 갖기 시작했다.
이는 시작에 불과했다. 오늘날 딥러닝 기술은 의료, 환경, 녹색 에너지, 컴퓨터 비전, 텍스트 분석, 멀티미디어, 금융, 소매, 게임, 시뮬레이션, 산업, 로봇 공학 및 자율주행 자동차와 함께 그보다 더 많은 여러 종류로 이뤄진 영역에 성공적으로 적용된다. 이러한 각 영역에서 딥러닝 기술은 이전 방법으로는 불가능했던 정확도 수준으로 문제를 해결할 수 있다.
지난 8년간 딥러닝이 과학과 산업에 기여한 범위를 돌이켜보면 흥미진진하다. 향후 8년 동안 기여도가 줄어들 것이라고 믿을 이유가 없다. 실제로 딥러닝 분야가 계속 발전함에 따라 딥러닝은 제공하는 훨씬 더 흥미롭고 매력적인 기여를 보게 될 것으로 기대한다.
이 책은 딥러닝의 마법을 소개한다. 먼저 간단한 모델로 시작해 점진적으로 더 정교한 모델을 도입할 것이다. 접근 방식은 작업하기 적절한 양의 코드를 사용해 항상 직접 손으로 작업할 것이다.

옮긴이의 말

딥러닝에 대한 기초부터 최신 기술 동향까지 한눈에 쉽게 파악할 수 있도록 구성돼 있으며, 전작을 증보한 3판이다. 특히 케라스를 완전 통합한 텐서플로 2.0에 대한 풍부한 예제와 함께 현재 활발히 연구가 진행 중인 AutoML까지 다루고 있던 2판에서 4개의 장이 더 늘어나면서 그래프 신경망의 소개, 최신 TPU version 4.0의 소개, 확률적 텐서플로의 소개가 늘어났고, 2판에 있던 여러 예제도 최신 내용으로 많이 갱신됐다. 또한 2판에 다소 산재해 있던 몇 가지 개념은 독립시키거나 다시 정리해, 한결 더 쉽게 다가오도록 했다. 새로 생긴 6장의 ‘트랜스포머’ 등을 통해 ChatGPT처럼 최근 가장 주목받고 있는 개념도 더욱 확실히 이해할 수 있을 것이다. 또한 그래프 신경망도 별도의 장으로 추가돼 여러 예제와 함께 소개된다.
딥러닝을 처음으로 시작하는 사람에게도 어렵지 않을 정도로 친절히 안내하는 책이다. 동시에 딥러닝의 핵심인 역전파의 이면에서 벌어지는 수학적 의미에 대한 해부에 한 장을 할애할 정도로 전문적인 설명도 빠트리지 않는다. 편안한 마음으로 책을 따라가다 보면 어느새 텐서플로에 대한 최신 전문가가 돼 있을 것이다.

1장. 텐서플로와 신경망 기초
2장. 회귀와 분류
3장. 컨볼루션 신경망
4장. 단어 임베딩
5장. 순환 신경망
6장. 트랜스포머
7장. 비지도학습
8장. 오토인코더
9장. 생성 모델
10장. 자기-지도학습
11장. 강화학습
12장. 확률적 텐서플로
13장. AutoML 소개
14장. 딥러닝 배경 수학
15장. TPU
16장. 기타 유용한 딥러닝 라이브러리
17장. 그래프 신경망
18장. 기계학습 모범 사례
19장. 텐서플로 2 생태계
20장. 고급 컨볼루션 신경망