인공지능의 가능성이 급격히 부상한 2016년 이래로, 점점 더 인간의 상상을 초월하는 능력을 갖춘 인공지능 모델에 대한 연구가 매일 새롭게 경신되고 있습니다. 이렇게 사람의 이목을 집중시키는 수많은 연구와 결과는 이미지, 영상, 텍스트, 오디오 등 비정형 데이터에만 기반한 경우가 대부분입니다.
하지만 사람이 매일 생산하는 데이터 중 큰 부분은 비정형 데이터보다는 정형 데이터가 차지하고 있습니다. 정형 데이터 자체만 놓고 봤을 때는 전통적인 머신러닝 기법만으로도 유의미한 예측 능력을 확보하는 것이 가능했습니다. 물론 딥러닝을 적용하면 조금 더 뛰어난 결과를 얻을 수도 있습니다. 하지만 앞으로 정형 데이터에 딥러닝을 고려해야만 하는 가장 중요한 이유가 있습니다. 비정형과 정형 데이터를 모두 결합해 시너지를 낼 수 있는 기술이 바로 딥러닝이기 때문입니다. 한마디로 비정형 데이터와 정형 데이터를 융합하여 지금까지 얻을 수 없던 통찰을 얻고, 새로운 방향성을 만들어낼 수 있게 됐다는 것이죠.
이 책은 실전 데이터셋을 활용해 그 방법의 기초를 다질 수 있는 기회를 제공합니다. 이 책의 가장 큰 장점은 처음부터 끝까지 딥러닝 모델로 완전한 서비스를 만들어내는 전 과정을 다룬다는 점입니다. 특히 처음에는 두서없는 형태를 띤 데이터셋을 판다스, 사이킷런 등의 라이브러리로 가공하는 전처리 작업, 텐서플로/케라스 라이브러리로 손쉽게 딥러닝 모델을 정의하고 훈련시키는 작업, 플라스크를 통한 단순 웹을 포함해 라사(Rasa)와 페이스북 메신저로 모델을 배포해 실제 사용자와 상호작용하는 방법을 다룹니다.
머신러닝으로 가치를 창출할 수 있는 가장 좋은 방법은 처음부터 끝까지의 엔드투엔드 과정을 항상 머릿속에 새긴 채 각 단계를 완성해나가는 것입니다. 사실상 여러 과정이 복잡하게 얽혀 있지만, 불행히도 그중 데이터 또는 모델을 훈련시키는 부분에만 집중한 책이 대부분입니다. 이 책을 통해 실제 구현 능력뿐만 아니라, 정형 데이터에 딥러닝을 적용해 얻을 수 있는 통찰, 실제 가치를 창출할 수 있는 엔드투엔드 과정을 모두 얻어갈 수 있기를 바랍니다.
