머신러닝과 딥러닝에 대해 배우고 싶을 때 가장 좋은 방법은 강의에서 설명하는 내용을 따라가는 방법도 있지만, 책 한권의 내용을 따라가면서 익히는 방법을 가장 추천한다. 딥러닝의 기초를 익히는데 참고할만한 많은 도서들이 있지만, 그중에서도 '밑바닥부터 시작하는 딥러닝'이 참고도서로 가장 적합한 것 같다.
이 책은 밴디트 알고리즘을 구현하는 것부터 시작해서, 마르코프 결정과정, 벨만 방정식, 몬테카를로법 등 수학적 알고리즘을 구현하는 이유와 방법에 대해서 차근차근 설명한다. 각각의 개념들에 대해서 딥러닝 문외한도 쉽게 이해할 수 있도록 구성되어있다.
"밴디트 알고리즘이란?"
밴디트 문제에 대해서 설명할 때, 일반적인 방식으로는 손잡이 하나짜리 슬롯머신 여러대인 상황을 가정하고 이야기를 풀어 나간다. 강화학습의 용어로 설명할 때는 전에 가정한 슬롯머신을 환경으로, 플레이어를 에이전트로 가정하고 둘 간의 상호작용이라고 말한다. 즉, 이 책의 문장을 하나씩 따라가면 아무리 어려운 개념이라도 이해할 수 있다.
예를 들면, 밴디트 알고리즘을 쉽게 이해하기 위해 상황을 가정한다. 슬롯머신에서 가장 중요한 특성이 무작위성이고, 이 무작위성을 반박하기 위해 '확률'을 사용한다. 슬롯머신의 우열은 기댓값으로 판단하고, 이 값을 기준으로 큰 쪽이 좋은 슬롯머신이라고 판단한다.
밴디트 알고리즘을 이해하기 위해서는 슬롯머신 a와 b를 총 3번 플레이한 결과를 표로 보여주고, 슬롯머신의 가치를 추정하는 코드, 그리고 수식을 통해 플레이어가 어떤 전략을 취해야 하는지 '강화학습'에서 쓰는 용어 '탐욕 정책'을 가지고 설명한다. 이렇게 보면 정말 쉬워 보이지만, 누군가에게 '밴디트 알고리즘'과 '비정상 문제'를 말로 풀어 설명하기에 이보다 좋은 설명은 없다.
"수식과 코드를 한눈에"
특히, 수식에 약한 사람은 수학책만 보면 덮는 경향이 있는데, 이 책에 제시된 그림은 복잡한 수식을 직관적으로 이해가 가능하도록 한다. 또한, 기초 알고리즘을 구현하는 코드를 함께 제시하고 있어 수학과 코드를 한번에 보면서 이해할 수 있을 것이다.
이와 같이 책에서 설명하는 내용을 천천히 따라가면 딥러닝의 기초를 정복하고, 다양한 딥러닝 알고리즘을 사용하여 프로젝트에 적용이 가능하다. 밑바닥부터 시작하는 딥러닝 시리즈는 4권까지 나올 정도로 유명한 책이라서 집에 한권 있다면 딥러닝 원리를 참고할 때에 활용하기 정말 좋을 것이다.
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