한빛미디어에서 제공받는 책으로 해당 리뷰를 작성하였습니다.

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이 책을 처음 선택할 때 ‘안전한’이란 단어가 ‘코드’를 잘 만든어서 안전하게 한다는고 생각했는데, 경기도 오산이었다. ‘안전한’이란 인공지능 모델 자체의 안정성을 확보하는데 중점을 둔다는 것으로, 모델의 안전성을 확보하고 높이기 위해서 어떤 어떻게 해야하는지 설명한다. 예를 들어, 이미지나 음성에서 발생하는 다양한 문제를 어떻게 대처할 수 있으며, 이러한 데이터를 사용해서 모델의 성능을 개선하고 안전하게 학습하는지 도움이 되는 이론과 방법을 소개한다.

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요즘은 ***으로 시작하는 머신러닝과 같은 책이 다양하게 출판되었고, 심지어 YouTube나 블로그등에 많은 기사를 접할 수 있다. PyTorch와 Scikit-learn을 필두로 우리의 슈퍼스타 Tensorflow 등을 기반으로 다양한 책과 기사가 출판되었고, 이제는 어떤 책으로 시작할지 걱정해야 할 정도가 되었다. 대부분의 교재나 출판물은 *** 머신러닝 시작하기를 기반으로 다양한 알고리즘을 설명하는 것이 대부분이다.

하지만, 이 책은 방향성이 전혀 다르다. “전혀”라는 단어에서 알 수 있듯이 이 교재는 그 흔한 딥러닝 모델을 “구현”하고 “평가”하는 것을 다루지 않는다. 이 책은 딥러닝 모델의 안전성(혹은 강건성)에 대한 “이론”적인 내용을 다루는 교재다. 심지어 교재에서 다르는 예제가 ‘Fashion-MNIST’가 대부분이라서 많은 분들이 딥러닝의 심화버전을 생각했다면 실망하겠지만, 어쩌면 새로운 도전이 될 것이다.

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머신러닝 초보자가 보기엔 조금 부담스러운 책일 수 있지만, 머신러닝을 배우고 해당 분야에서 다양한 경험이나 이론을 배워보고 싶은 분들에게 적합하다. 초급 알고리즘을 배웠다면 충분히 도전해볼만하다. 교재에서 다루는 예시가 매우 제한적이라는 점이 단점이라 생각했는데, 책을 다 읽어보니 장점이었다. 모델을 안전하게 하는 이론과 방법만 다루기 때문에 제한적인 예제 덕분에 난이도가 대폭 낮아졌기 때문이다. 초급자가 다루긴 어렵지만, 다음 단계를 고민하는 분들에게 좋은 도전 과제가 될 것이라 생각한다.

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머신러닝 초급 그 다음을 고민한다면 이 교재는 좋은 선택이 될 것이다.