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[책리뷰] 온디바이스 AI 본문
[책리뷰] 온디바이스 AI - AI and Machine Learning for On-Device Development
책 내용은 군더더기 없으며 모바일에 머신러닝을 접목시키고 싶은 개발자들을 위한 기초 책입니다.
다만 아쉬운 점이라고 하면 철저하게 구글 TF에 치중되었다고 생각하시면 되겠습니다.
2019년 10월에 PyTorch 1.3이 출시되며 모바일을 지원한다고는 했지만, 책의 저자 로런스 모로니는 구글 AI Advocacy를 리딩하고 있기 때문에 당연히 경쟁사 모델인 파이토치를 다룰 필요가 없기는 합니다. 그래서인지 추천사를 보면 전부 구글 관련 개발자들로만 구성되어있는 것을 볼 수 있습니다. 단순히 임베디드 기계에 접목시키기 위해서 어쩔 수 없이 TF Lite를 써야한다고 하기에 아쉬운 것은 2020년 2월 3일 일론 머스크가 트위터로 테슬라에서는 파이토치를 가장 많이 쓴다고 했기 때문입니다.
최근 연구 논문 경향을 보더라도 텐서플로우보다 파이토치를 이용한 연구 결과가 훨씬 더 많다는 점에서 책이 다루는 머신러닝 키트는 아쉽지만, 머신러닝 모바일을 처음 접하는 사람들에게는 나쁘지 않은 책입니다. 게다가 안드로이드 스튜디오라던가 파이썬, 스위프트와 같은 기초 사용법을 알려주지 않습니다. 이 점은 굉장히 좋았습니다. 안드로이드 뿐만 아니라 iOS에서도 어떻게 적용시킬 수 있는지를 각각 자세하게 알려줍니다. 따라서 본인의 개발 환경에 맞춰서 챕터를 선택해서 읽으면 됩니다.
ML Kit를 사용하여 안드로이드와 iOS에서 각각 컴퓨터 비전 앱과 자연어 처리(텍스트 처리) 앱을 만들어봅니다. 책의 후반부에서는 TF Lite 라는 딥러닝 프레임워크를 좀 더 심도있게 다루고 이를 활용하여 본인만의 모델을 만들고 사용하는 법을 가르쳐줍니다. 안드로이드와 iOS에서 각각 커스텀 모델 사용하는 방법을 익힙니다. 추가적으로 firebase, Create ML, Core ML 를 소개해주면서 마치 텐서플로우를 알면 이런 것들도 가능하고 이런 라이브러리들도 있어요! 라고 알려줍니다.
모바일 애플리케이션의 윤리, 공정성, 개인정보보호 챕터를 마지막으로 '구글에서는 인공지능 기술에 있어서 모든 사회적, 경제적, 윤리적 요인들을 고려하며 안전하게 사용할 수 있도록 이런 원칙을 가지고 개발합니다'라고 소개합니다.
머신러닝 프레임워크 대세가 파이토치로 옮겨가는 과정에서 이 책의 위치는 애매하다고 볼 수 있습니다. 그러나 특정한 프레임워크에 귀속되지 않고 여러 업계에서 표준으로 사용되는 기술을 익히고 싶다면 텐서플로우가 나은 선택일 수 있습니다. 또한 모바일뿐만 아니라 다양한 환경(클라우드, 서버, 모바일, IotT, 임베디드 등)에서 동작하는 머신러닝이 필요하다면 이 책이 적합할 것입니다.
"한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."
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