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fastai, 모두를 위한 딥러닝으로 향하는 여정

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2021-08-31

by 제러미 하워드 외

 

딥러닝은 강력한 신기술이며, 여러 분야에 걸쳐 적용되어야 한다고 생각합니다. 각 분야의 전문가가 해당 분야에서의 새로운 활용법을 찾을 가능성이 가장 높으며, 딥러닝을 잘 사용하려면 학문적 배경이 다양한 더 많은 인력이 필요합니다.

- 제러미 하워드(Jeremy Howard) 

 

 

다양한 분야에서 더 많은 이들이 활용하는 딥러닝, 그러니까 모두를 위한 딥러닝을 위해 제러미 하워드(Jeremy Howard)는 비영리 딥러닝 및 인공지능 연구 그룹 fast.ai를 공동설립했습니다. 그리고 모두가 쉽게 딥러닝에 접근하고 경험해 볼 수 있도록 fastai 라이브러리를 만들었습니다. 

 

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[fast.ai] https://www.fast.ai/

 

파이토치를 벡엔드로 사용하는 고수준 서드파티 API

fast.ai는 쉽고 빠르게 인공지능을 시작할 수 있는 교육과 함께 학습 내용을 빠르게 프로토타이핑해 볼 수 있는 fastai 라이브러리를 제공합니다. 파이썬 프로그래밍 경험이 있다면, 이미 보유한 전문 지식에 인공지능을 융합하여 새로운 가능성을 직접 파악하고 각각의 전문 분야를 팽창시킬 기회를 찾을 수 있습니다.

fastai 라이브러리를 사용해 딥러닝을 경험하고 활용할 수 있지만, 이는 하나의 도구에 불과합니다. 꼭 특정 라이브러리 사용법에 얽매일 필요는 없습니다. 단지 fastai는 딥러닝의 개념을 효과적으로 설명하려고 사용한 라이브러리로 생각하면 됩니다. 

 

그러나 fastai는 매우 잘 설계된 라이브러리이니, 사용자와 잘 맞는다면 계속해서 사용하는 것도 괜찮은 선택입니다. 또한 라이브러리 내부를 들여다보면서 고급 파이썬과 기반이 되는 파이토치 라이브러리까지 깊이 이해하는 기회도 얻을 수 있습니다. 

- TensorFlow KR 및 fast.ai KR 커뮤니티 운영자, 박찬성 

 

 

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[제러미 하워드] https://en.wikipedia.org/wiki/Jeremy_Howard_(entrepreneur)

 

fastai와 제러미 하워드

이런 fastai를 다루는 서적이 최근 국내에 출간되었습니다. 무려 fast.ai를 설립한 제러미가 직접 쓴 <fastai와 파이토치가 만나 꽃피운 딥러닝>이 그것입니다. 이 책의 역자인 김지은 님의 말을 빌려 제러미 하워드에 대해 알아보겠습니다. 

 

제러미 하워드는 기술 교육 분야에서 많은 활동을 해왔습니다. 전 세계에서 수천 명이 참여하는 딥러닝 교육 과정을 만들고, 주기적으로 fast.ai 스터디를 운영하고 있습니다. 데이터 과학에 관심 있는 이라면 알만한 '캐글'에서 회장과 수석 연구원을 맡기도 했습니다. 제러미는 기술에 능통하지만 놀랍게도 철학 전공자입니다. 

 

개발과 데이터에 관심을 가지기 시작한 이들 중에는 전산 전공자가 아니고, 개발자 출신이 아니기 때문에 코드가 나오는 일을 잘할 수 있을지 걱정하는 이들이 있습니다. 당연히 그럴 수 있고, 기술 관련 업계에서도 데이터와 인공지능 기술을 이해하고 사용하려면 오랜 시간의 기초 정규 교육 과정이 필요하다는 의견이 남아있기도 합니다. 

 

기술을 처음 접할 때는 문제를 풀려면 무엇을 알아야 하는지 몰라서 좌절하기 쉽습니다. 그런 이들이 fastai를 활용한다면 딥러닝 엔지니어링을 향한 호기심을 충족할 수 있으리라 생각합니다. 

 

우리는 엔지니어나 전산 전공자가 아니어도 기술 문해력을 갖춘 사람이 되어야 하는 시대에 살고 있습니다. 학문적, 경험적 배경과 상관없이 세상에 기술이 어떻게 쓰일 것인지 논의할 때, 같이 참여할 수 있다는 뜻입니다. 기술을 이해하고 잘 다룰 수 있다면 작게는 일상에서 소비자로서 현명하게 제품을 활용하는 지혜를 갖출 수 있습니다. 크게는 사회 담론 안에서 인공지능의 위험성과 같은 건설적인 의견과 아이디어를 제시하고 의사결정을 할 수 있겠죠. 

 

- <fastai와 파이토치가 만나 꽃피운 딥러닝> 역자, 김지은

 

모두를 위한 딥러닝을 표방하는 fast.ai가 인공지능과 딥러닝을 해결하는 데 만능은 아닐겁니다. 시간이 흐르면 fast.ai보다 더 나은 도구가 나올 수도 있습니다. 그렇다 하더라도 딥러닝을 보편적인 기술로 만들자는 fast.ai의 철학을 이해하고, 이어나가는 의지가 생태계에 오랫동안 지속되었으면 하는 바람입니다.

 


 

이 글은 <fastai와 파이토치가 만나 꽃피운 딥러닝> 도서 내용 일부를 발췌 편집하여 작성되었습니다. 이와 관련하여 보다 자세한 정보는 하기 책에서 만나볼 수 있습니다. 

 

 

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fastai와 파이토치가 만나 꽃피운 딥러닝』

 

제러미 하워드가 말하는 이 책은...

이 책은 딥러닝과 머신러닝을 처음 시작하는 독자에게 가장 적합합니다. 파이썬 코딩 경험이 있으면 더 좋습니다. 코딩 경험이 없어도 괜찮습니다! 처음 세 장은 경영진, 제품 관리자 등이 딥러닝에 관해 알아야 할 중요한 사항을 이해할 수 있도록 명시적으로 작성했습니다. 

 

딥러닝 실무자에게 도움이 되는 내용도 담았습니다. 최신 연구에서 다룬 기술을 포함하여 세계적 수준의 결과를 달성하는 방법을 소개합니다. 이 과정에는 높은 수준의 수학 교육이나 수년간의 공부가 필요하지 않습니다. 그저 약간의 상식과 끈기가 필요합니다. 

 

앞서 말씀드렸듯이, 코딩하는 법을 알고(1년 정도의 경험이면 충분합니다) 고등학교 이상의 수학 과정을 마친 분을 대상으로 이 책을 썼습니다.

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