국내 첫 '텐서플로우.js(TensorFlow.js) 자바스크립트' 책이 나왔다.
새 책 <머신러닝 TensorFlow.js Java-Script >은 자바스크립트와 TensorFlow.js 환경에서 머신러닝 구현을 담은 책이다. 특히 머신러닝에 필요한 수학식을 단계적으로 설명한다.
저자 김영보 개발자는 공부하면서 관련 도서가 없어 힘들었던 경험을 후배들에게도 물려주고 싶지 않아 최초의 TensorFlow.js 분야 책을 집필했다.
서버와 웹은 환경과 대상이 다릅니다. 항공모함과 전투기의 목적은 같지만 바다와 하늘이라는 환경, 사람, 기술 등에서 차이가 나는 것과 같습니다. 웹 개발자 관점에서 보면 머신러닝은 목적을 달성하기 위한 도구이며, 도구를 사용하여 사용자에게 서비스를 제공하는 것이 목적입니다. 이렇게 하려면 서버와 웹이 통합된 환경에서 머신러닝이 실행되어야 합니다. 이것은 매우 중요한 기준입니다. 자바스크립트와 TensorFlow.js는 이를 위한 환경을 제공합니다. - 저자 머리말 중에서
저자는 개발자로서, 개발자를 가르치는 선생님으로서 항상 개발 현장에 있었다. 개발과 강의 경험을 통해 개발자가 필요로 하는 핵심을 정리해 이 책에 담았다.
저자는 "서버 환경(파이썬+TensorFlow)와 웹/모바일 환경(자바스크립트+TensorFlow.js)의 융합을 통해 보다 더 사용자에게 다가가는 서비스와 생태계 확산의 모멘텀이 되는 것이 궁극적인 목적"이라고 강조했다.
이 책은 머신러닝 개념서가 아니다. 자바스크립트와 TensorFlow.js 환경에서 머신러닝 구현을 위한 책이다.
기초부터 하나씩 다져가면서 점진적으로 머신러닝을 구현하는 시나리오를 갖고 있다. 소스 코드 한 줄마다 목적과 기능이 상세하게 설명되어 있다. 책을 따라가면 어렵지 않게 머신러닝을 단계적으로 이해하게 된다. 어렵고 멀게만 느껴졌던 머신러닝을 내 것으로 만들 수 있다.
수학의 이해는 반드시 필요하지만, 머신러닝 구현에 필요한 범위가 있다. 이 책은 예제 코드를 통해 필요한 범위를 제시하며, 머신러닝 구현에 필요한 수학을 처음부터 단계적으로 다룬다.
머신러닝 구현에 필요한 수학 알고리즘을 TensorFlow.js에서 함수로 제공하므로 jQuery 함수를 호출하듯 TensorFlow.js 함수를 호출하면 된다. 이 범위의 수학 지식이 있으면 머신러닝을 구현할 수 있다.
<머신러닝 TensorFlow.js Java-Script>는 머신러닝에 대한 단계적이고 자세한 설명을 통해 따라 하기만 하면 지식이 축적되도록 구성했다. 또한, 방대한 수학 지식 중 웹 개발자가 이해해야 하는 범위를 알려주는 등 많은 개발자의 고민을 쉽게 해결할 수 있는 길도 알려준다.
이 책을 통해 △머신러닝을 배우려는 사람, △자바스크립트, △Node.js 개발자, △파이썬+TensorFlow 환경과 자바스크립트+TensorFlow.js 환경을 통합하려는 개발자 등 누구든지 목표를 이루고자 하는 의지만 가지고 책이 이끄는 대로 따라가다 보면 어느새 머신러닝을 내 것으로 만들 수 있다.
<머신러닝 TensorFlow.js Java-Script>를 통해 새로운 기회를 선점할 수 있을 것이다.
KPI뉴스 / 김들풀 전문기자 itnews@kpinews.kr
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