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품목정보
| 발행일 | 2022년 07월 29일 |
|---|---|
| 쪽수, 무게, 크기 | 258쪽 | 188*235*20mm |
| ISBN13 | 9791161756325 |
| ISBN10 | 1161756329 |
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책소개
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목차
상세 이미지
출판사 리뷰
◈ 이 책에서 다루는 내용 ◈
◆ N-gram을 이용한 자연어 처리 기법
◆ 자연어 처리를 위한 RNN 기반의 AI 모델 구조 및 장단점
◆ 어텐션 네트워크의 탄생 배경과 핵심 원리
◆ 어텐션 네트워크를 활용한 트랜스포머의 구조
◆ BERT의 구조 및 사전학습/파인튜닝 방법
◆ BERT 이후의 AI 모델들
◆ 자연어 처리에 대한 메타러닝 방법
◈ 이 책의 대상 독자 ◈
어느 정도 파이썬 코드를 읽고 구현할 수 있으며 머신러닝에 대한 기초 역량이 있는 독자를 대상으로 저술했다. 파이썬을 접해본 적 없거나 머신러닝에 입문하는 독자가 공부하기에 어려울 수 있다.
◈ 이 책의 구성 ◈
1장에서는 언어 모델에 관한 내용을 다뤘다. 언어 모델이 무엇인지 확률적으로 정의한 후, N-gram 기법을 이용해서 언어 모델을 설명하고 그 과정을 코드를 통해 구현했다. 또한 N-gram 이후에 오랫동안 사용됐던 인공지능 모델인 RNN 계열의 인공지능 모델도 설명했다. RNN 계열의 언어 모델도 간단하게 학습해볼 수 있도록 샘플 코드를 구현했다.
2장에서는 어텐션에 대해서 자세하게 다뤘다. 어텐션은 트랜스포머의 핵심을 이루는 연산이다. 어텐션 연산을 RNN 계열에 추가했을 때 어떠한 장점이 있는지 설명했\하고 관련된 샘플 코드도 공부해볼 수 있도록 구현했다.
3장부터 본격적으로 트랜스포머의 구조를 다뤘다. 2장에서 다룬 어텐션을 기반으로 트랜스포머를 어떻게 구현했는지 구조적으로 설명했다.
4장에서는 BERT 모델에 대해서 설명했다. BERT를 사전 학습하는 방법에 대해서 소개했고, 사전학습된 모델을 파인튜닝하는 방법에 대해서도 소개하며 또한 BERT 이후에 발표된 개선된 모델도 몇 가지 소개했다.
5장에서는 GPT 계열의 모델을 설명했다. GPT2에서부터는 메타러닝의 개념이 추가된다. 자연어 처리에서 메타러닝이 왜 필요하고 어떤 방법으로 학습되는지 소개했다. 다만 GPT2/GPT3의 정확한 학습 방법은 공개되지 않았기 때문에 학습 과정은 코드로 구현하지 못했다.
마지막으로 부록에서는 딥러닝 모델의 양자화에 대해서 살펴본다. 딥러닝 모델의 성능이 비약적으로 발전했지만 그와 동시에 모델의 연산량과 파라미터 수도 굉장히 많아졌다. 큰 모델을 간단하게 경량화할 수 있는 방법으로 양자화가 있다. 부록에서는 양자화의 기본 원리에 대해서 다루고 4장에서 살펴본 BERT를 파인 튜닝해서 학습한 분류 모델을 경량화하는 내용을 다룬다.
◈ 지은이의 말 ◈
2015년 전까지도 AI라는 용어는 IT 전문직에 종사하는 소수만이 알고 있는 전문 용어였습니다. 사람들은 이세돌 9단을 이긴 알파고의 바둑 실력에 놀라움을 감추지 못했고 실제 기자가 쓴 기사와 비슷한 수준의 가짜 기사문을 보고 기계가 정말 사람과 같이 말하고 생각할 수 있다는 것을 알게 됐습니다. 그로부터 7년이 지난 지금 AI는 누구나 상식으로 알고 있는 용어가 됐고, AI는 더욱 발전해서 특정 영역에서는 이미 사람을 뛰어넘는 성능을 보이고 있습니다. 2015년부터 2022년 현재까지 수많은 글로벌 대기업과 해외 유명대학에서 AI에 대해 수많은 연구가 이뤄졌습니다. 그 연구의 성과는 여러 가지가 있겠지만, 제가 가장 높이 평가하는 것은 AI 기술에 대한 접근성이 대중에게 조금 더 가까워졌다는 것입니다. 모델을 개발할 때 사용하는 플랫폼도 사용하기 쉽게 바뀌었고, 모델을 학습할 때 사용하는 데이터 역시 여러 기관에서 오픈 데이터 형태로 다운로드할 수 있게 됐습니다. 또한 AI 기술에 대한 블로그나 영상도 많아서 혼자 AI 공부를 시작하는 것도 훨씬 수월해졌습니다.
이 책을 통해서 AI가 예전처럼 그렇게 진입장벽이 높은 학문이 아니라는 것을 알려주고 싶습니다. 수많은 대기업과 연구 기관에서 핵심 알고리즘을 오픈소스로 공개했고, 그 알고리즘으로 학습한 모델을 다운로드해서 사용할 수 있도록 공개했습니다. AI 기술, 특히 자연어 처리를 위한 AI를 공부하고자 하는 사람들에게 이 책이 디딤돌 역할을 할 수 있었으면 좋겠습니다.
◆ N-gram을 이용한 자연어 처리 기법
◆ 자연어 처리를 위한 RNN 기반의 AI 모델 구조 및 장단점
◆ 어텐션 네트워크의 탄생 배경과 핵심 원리
◆ 어텐션 네트워크를 활용한 트랜스포머의 구조
◆ BERT의 구조 및 사전학습/파인튜닝 방법
◆ BERT 이후의 AI 모델들
◆ 자연어 처리에 대한 메타러닝 방법
◈ 이 책의 대상 독자 ◈
어느 정도 파이썬 코드를 읽고 구현할 수 있으며 머신러닝에 대한 기초 역량이 있는 독자를 대상으로 저술했다. 파이썬을 접해본 적 없거나 머신러닝에 입문하는 독자가 공부하기에 어려울 수 있다.
◈ 이 책의 구성 ◈
1장에서는 언어 모델에 관한 내용을 다뤘다. 언어 모델이 무엇인지 확률적으로 정의한 후, N-gram 기법을 이용해서 언어 모델을 설명하고 그 과정을 코드를 통해 구현했다. 또한 N-gram 이후에 오랫동안 사용됐던 인공지능 모델인 RNN 계열의 인공지능 모델도 설명했다. RNN 계열의 언어 모델도 간단하게 학습해볼 수 있도록 샘플 코드를 구현했다.
2장에서는 어텐션에 대해서 자세하게 다뤘다. 어텐션은 트랜스포머의 핵심을 이루는 연산이다. 어텐션 연산을 RNN 계열에 추가했을 때 어떠한 장점이 있는지 설명했\하고 관련된 샘플 코드도 공부해볼 수 있도록 구현했다.
3장부터 본격적으로 트랜스포머의 구조를 다뤘다. 2장에서 다룬 어텐션을 기반으로 트랜스포머를 어떻게 구현했는지 구조적으로 설명했다.
4장에서는 BERT 모델에 대해서 설명했다. BERT를 사전 학습하는 방법에 대해서 소개했고, 사전학습된 모델을 파인튜닝하는 방법에 대해서도 소개하며 또한 BERT 이후에 발표된 개선된 모델도 몇 가지 소개했다.
5장에서는 GPT 계열의 모델을 설명했다. GPT2에서부터는 메타러닝의 개념이 추가된다. 자연어 처리에서 메타러닝이 왜 필요하고 어떤 방법으로 학습되는지 소개했다. 다만 GPT2/GPT3의 정확한 학습 방법은 공개되지 않았기 때문에 학습 과정은 코드로 구현하지 못했다.
마지막으로 부록에서는 딥러닝 모델의 양자화에 대해서 살펴본다. 딥러닝 모델의 성능이 비약적으로 발전했지만 그와 동시에 모델의 연산량과 파라미터 수도 굉장히 많아졌다. 큰 모델을 간단하게 경량화할 수 있는 방법으로 양자화가 있다. 부록에서는 양자화의 기본 원리에 대해서 다루고 4장에서 살펴본 BERT를 파인 튜닝해서 학습한 분류 모델을 경량화하는 내용을 다룬다.
◈ 지은이의 말 ◈
2015년 전까지도 AI라는 용어는 IT 전문직에 종사하는 소수만이 알고 있는 전문 용어였습니다. 사람들은 이세돌 9단을 이긴 알파고의 바둑 실력에 놀라움을 감추지 못했고 실제 기자가 쓴 기사와 비슷한 수준의 가짜 기사문을 보고 기계가 정말 사람과 같이 말하고 생각할 수 있다는 것을 알게 됐습니다. 그로부터 7년이 지난 지금 AI는 누구나 상식으로 알고 있는 용어가 됐고, AI는 더욱 발전해서 특정 영역에서는 이미 사람을 뛰어넘는 성능을 보이고 있습니다. 2015년부터 2022년 현재까지 수많은 글로벌 대기업과 해외 유명대학에서 AI에 대해 수많은 연구가 이뤄졌습니다. 그 연구의 성과는 여러 가지가 있겠지만, 제가 가장 높이 평가하는 것은 AI 기술에 대한 접근성이 대중에게 조금 더 가까워졌다는 것입니다. 모델을 개발할 때 사용하는 플랫폼도 사용하기 쉽게 바뀌었고, 모델을 학습할 때 사용하는 데이터 역시 여러 기관에서 오픈 데이터 형태로 다운로드할 수 있게 됐습니다. 또한 AI 기술에 대한 블로그나 영상도 많아서 혼자 AI 공부를 시작하는 것도 훨씬 수월해졌습니다.
이 책을 통해서 AI가 예전처럼 그렇게 진입장벽이 높은 학문이 아니라는 것을 알려주고 싶습니다. 수많은 대기업과 연구 기관에서 핵심 알고리즘을 오픈소스로 공개했고, 그 알고리즘으로 학습한 모델을 다운로드해서 사용할 수 있도록 공개했습니다. AI 기술, 특히 자연어 처리를 위한 AI를 공부하고자 하는 사람들에게 이 책이 디딤돌 역할을 할 수 있었으면 좋겠습니다.
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