Do it! (GPT-2부터 자동 신경만 구성까지) 강화학습 입문 서평

 역시 Do it! 시리즈!

Do it 시리즈로 하둡을 처음 접하고, 오랜만에 접한 Do it 시리즈는 그간 관심이 있었던, 강화학습이었다.

 

1. 인공지능 입문(X) → 강화학습 인문(O)

책의 제목은 강화학습 입문이지만, 완전 인공지능 분야 입문자에게는 이 책이 조금 많이 어려울 수 있을 것으로 생각된다. 만약 강화학습을 제외한 다른 딥러닝 분야를 많이 접해본 사람이라면 이 책의 독자로서 가장 적합하다고 할 수 있다. CNN 기반으로 모델도 만들어보고, BERT나 NLP 모델 기반으로 자연어 문제도 해결해 보는 등, 강화학습을 제외한 인공지능 타 분야에 대해서 깊이 알고 있으면 알고 있을수록 이책을 빛을 바란다. 나 또한 이미지, 텍스트 분야에 지도학습, 비지도학습 여러 딥러닝 모델을 개발하고 연구한 경험은 있지만, 강화학습을 거의 처음이었다. 여러 워크샵에서 강화학습 이론을 간단히 접했던 적은 있지만, 익숙하지 않은 이론과 수식의 압박에 포기하고만 말았다. 하지만 이 책은 쉽게 예제를 통해 개념은 쉽게 설명하고, 실제 예제를 통해서 강화학습을 쉽게 접할 수 있게 하였다.

 

2. 강화학습 인문서(X) → 강화학습 쿡북(O)

GPT-2기반 응답봇, 자율 주행 자동차, NAS 등 강화학습이 적용된 다양한 분야별로 실제 예제를 접할 수 있다. 각 분야별로 깊은 이해보다는 실제로 코드를 돌려보면서 강화학습을 실행해 볼 수 있다. 나는 입문서라기보다는 쿡북 개념인 듯하다. 이 책을 읽으면서 모르는 개념은 구글링을 통해 이론이 잘 정리된 블로그나 논문을 참고하면 더 큰 도움이 될 듯하다. Do it 시리즈 하둡을 할 때도 미리 간단한 개념을 공부하고 Do it 시리즈로 실습을 했던 기억이 있다. 이 책도 강화학습에 대한 간단한 개념을 미리 익히고 이 책을 읽으면서 실습을 한다면 더 큰 도움이 될 듯하다.

 

3. NAS에 대한 완전 친절한 실습서

AutoML을 공부하면서, NAS를 제대로 정리한 자료나, 특히 튜토리얼을 잘 접할 수가 없었다. 하지만 이 책에서는 가벼운(?) NAS에 속하는 ENAS 실습을 통해서, NAS에 대해서 친절하게 실습할 수 있도록 하였다. 이 책을 읽고나면 ENAS를 활용해서 내 데이터에 가장 적합한 딥러닝 모델을 찾을 수 있게 될 것이다. 이 책을 읽기 전에 대략적으로나마 NAS, AutoML 관련 개념을 알고 있었기에, 이 부분을 쉽게 읽을 수 있었다. 인공지능 분야 초급자라면 이책은 어려울 수 있으나, 인공지능 분야 배경지식이 있는 사람에게 바로 NAS를 자신의 문제 해결에 적용할 수 있게 만들어 주는 책이다.

 

세줄 요약

- 인공지능 입문자가 아닌 (인공지능에 익숙하지만 강화학습은) 입문인 사람들에게 적합

- 강화학습 이론 관련 블로그나 논문을 함께 보면서 이 책을 읽으면 실력이 향상되면서 실습도 할 수 있는 책

- 자기 원하는 분야에 강화학습을 적용하고 싶을 때, 이 책의 특정 챕터만 봐도 도움이 되는 책