「그로킹 딥러닝」 - 앤드루 트라스크

간단한 수학만으로 딥러닝을 익혀보기

 딥러닝은 인공지능의 한 분야로, 구체적으로는 인공신경망을 통해 데이터를 학습하고 분류, 분석하는 기술을 말한다. 그럼 인공신경망이 뭐냐 하면, 동물의 뇌에서 뉴런이 연결된 구조를 전산상에서 유사하게 구현한 알고리즘으로, 겉으로 드러나지 않는 다수의 은닉층으로 이루어진 노드에서 가중치에 따라 데이터를 처리하고, 그 결과와 입력 데이터의 오차를 바탕으로 가중치를 조정해 가며 정확도를 높인다. 이렇게 말해도 은닉층이니 가중치니 잘 와닿지 않을 텐데, 이런 딥러닝을 최대한 간단하게 설명하는 책이「그로킹 딥러닝」이다. Grok이라는 단어는 로버트 하인라인의 소설에서 유래한 표현으로, 무언가를 이해한다는 의미를 갖는데, 머신 러닝 과정에서 과적합된 모델이 갑자기 일반화를 이루어내는 현상을 grokking이라 말하기도 하고, 일론 머스크의 주도로 개발된 생성형 AI Grok의 이름으로도 쓰이는 등 인공지능 분야에서 종종 사용되는 단어다. 책 제목을 그로킹 딥러닝이라고 지은 것은 딥러닝을 가능한 한 쉽게 소개하고자 하는 의미라고 볼 수 있겠다. 전반적인 표현이 이해하기 쉽게 쓰이기도 했지만, 난이도를 낮추기 위해 수학의 비중을 크게 줄였다는 게 특징이다. 프로그래밍에 있어 수학은 필수불가결하나, 딥러닝의 기초를 이해하는 데 필요한 아주 기초적인 수학만 남겨 두었다. 오히려 기본적으로 요구하는 파이썬 소양이 수학에 대한 요구치보다 높을 정도다. 어느 정도의 파이썬 능력만 있다면 딥러닝에 대한 교과서처럼 입문서로 읽음직하다.