“작가 님, 데브레터에 실을 <혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝> 개정판 코멘터리 좀 써 주세요~”

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      “네? @.@”
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안녕하세요. <혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝> 쓴 박해선입니다. 갑자기 데브레터에 실을 코멘터리를 써 달라는 요청에 대답은 했지만 막상 키보드 앞에 앉으니 막막하네요. 독자들은 무엇이 궁금할까 잠시 생각해 보았습니다. 부디 이 이야기가 조금 흥미롭고 재미있기를 바라면서 이 책을 쓰게 된 동기부터 시작해서 개정판에 달라진 점을 주절 주절 읊어 보겠습니다. :)
 

〈혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝〉 개정판 뒷이야기: 이 책이 다시 나오기까지

다시 쓰기 시작한 이유, 그리고 다음 이야기를 위하여

“어쩌다 머신러닝 책을 쓰게 되었냐 하면요”

정말 우연입니다. 아마 제가 사석이나 다른 지면을 통해서도 여러 번 언급했을 거에요. 2014년에 몸이 아파서 회사를 그만 두고 "혼자" 머신러닝을 공부하기 시작했어요. 오래전부터 컴퓨터 과학에서 비교적 이론적인 분야인 머신러닝이 공학도의 궁금증을 계속 자극했거든요. 그리고 오래지 않아 잘 아시는 텐서플로가 나오고, 알파고와 이세돌 프로의 바둑 대국이 있었죠. 그때 온라인에 공개된 텐서플로 책을 번역해서 블로그에 올린 게 계기가 되어 "텐서플로 첫걸음" 책이 한빛미디어를 통해 나오게 되었습니다.

그 다음부터 (한빛미디어 이복연 님이 던져 주신) 머신러닝 책을 한 권, 두 권 번역하다 보니 여기까지 왔네요. 그런데 글쓰는 일이 저한테 잘 맞는지 정말 몰랐어요. 칭찬도 고래를 춤추게 한다고 했던가요? 저의 첫 편집자 님이 "글 잘 쓰시는데요"라고 했던 말 덕분에 흥이 났던 것 같습니다.

회사를 그만 두고 소프트웨어 개발 일을 조금씩 하면서 겸업으로 책을 번역했습니다. 그런데 점점 책을 쓰는 게 더 재미있고 좋았습니다. 글을 쓰는 건 정말 시간이 많이 소모됩니다(LLM이 창궐하고 있는 현재도 이건 바뀌지 않네요). 두 일을 모두 할 수는 없었고 하나를 선택하는게 맞겠다는 생각이 들었어요. 그때 즈음에 한빛미디어의 "혼자 공부하는" 시리즈가 번쩍하고 나타났습니다.

이 시리즈가 나올 때 직감적으로 이 시리즈에 들어 갈 머신러닝 책은 내가 써야겠다고 느꼈어요. 왜냐하면 진짜 "혼자" 머신러닝, 딥러닝을 공부한게 바로 저였으니까요. 그때부터 더이상 다른 일은 하지 않고 집필에만 전념하였고 2020년에 <혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝>이 출간되었습니다. 정말 다행히도 이 책이 많은 분들에게 사랑을 받아 지금까지 저에게 큰 도움이 되고 있습니다. 이 자리를 빌어 정말 깊이 감사드리고 싶습니다.
 

“첫 출간 이후 시간이 많이 흘렀습니다”

2020년에 출간한 후로 머신러닝과 딥러닝 분야가 정말 많이 바뀌었습니다. 거의 지각 변동에 가까운 일들이 많이 일어났죠. 예를 들어, 멀티백엔드였던 케라스는 텐서플로 전용 패키지로 바뀌었다가 다시 케라스 3.0이 되면서 파이토치와 JAX를 백엔드로 사용하는 방식으로 바뀌었습니다. 파치토치는 점점 인기를 얻더니 이제는 텐서플로와 어깨를 나란히 하게 되었습니다. 학계와 연구 분야에서는 파이토치가 텐서플로를 앞서고 있다는 사실을 부정하기 힘들게 되었죠.

2022년에 공개된 챗GPT는 그야말로 혁명이었습니다. 사람의 언어를 이렇게 잘 처리하고 생성하는 모델이 곧 나오리라고 아무도 생각치 못하던 시절이었습니다. 챗GPT와 같은 LLM이 점점 더 영향력을 발휘하면서 transformers 같은 라이브러리도 인기가 높아졌고, 이제는 언어 모델을 훈련하고 사용하기 위해서 꼭 배워야 할 라이브러리 중 하나가 되었습니다.

다행히 머신러닝과 딥러닝의 기본 아이디어와 개념은 변하지 않았기 때문에 <혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝>에 담긴 내용은 언제나 독자들에게 도움이 되었습니다. 하지만 조금씩 독자들이 파이토치 책은 안내는지 LLM은 다루지 않는지 묻기 시작했어요. 자연스럽게 개정판을 내야 되겠구나 하고 마음을 먹게 되었습니다.
 

“그래서 개정판이 준비되기 시작했어요”

개정판을 내려면 출판사와 편집자의 일정이 서로 잘 맞아야 합니다. 제가 빨리 글을 쓴다고 해도 다른 책의 출간 일정이 꽉 차 있다면 제때 나오기 힘듭니다. 반대로 편집자가 애가 닳도록 기다려도 저자에게 다른 일이 생겨서 글을 못쓴다면 개정판이 세상에 나오기 힘들겠죠. 한빛미디어 1팀의 권소정 선임과 저는 개정판 일정을 협의해서 2025년 초를 목표로 삼았습니다. 이런 저런 사정을 고려했을 때 이때 쯤이 가장 좋겠다고 생각했어요.

2024년 말부터 개정판에 실을 내용을 검토했습니다. 책 전체에서 덜어 낼 부분은 없다고 생각했어요. 오히려 추가하고 싶은 것만 잔뜩 생각났죠. 먼저 머신러닝 부분에 서포트 벡터 머신(support vector machine)을 넣고 싶었어요. 대표적인 머신러닝 알고리즘이지만 이 책에 빠진 것이 아쉬웠거든요. 인기가 많은 앙상블 알고리즘도 조금 더 보강하고 싶었고, 비지도 학습 알고리즘도 더 소개하고 싶었어요.

하지만 더 중요한 내용이 많았습니다. 무엇보다도 (현재 대세인) 대규모 언어 모델에 대한 장이 추가되어야 했습니다. 그리고 많은 독자들의 요구 사항이었던 파이토치에 대한 소개가 필요했습니다. 사실 쓰기 전에는 이 두 가지로 인해 얼마나 책의 분량이 늘어날지 확실히 가늠하기 어려웠습니다. 그래서 먼저 가장 중요한 두 내용을 집필하기 시작했죠.

파이토치에 대해 소개하기 위해서 7~9장의 예제를 파이토치로 바꾸는 것도 하나의 방법이었지만 저는 텐서플로와 파이토치를 모두 배울 필요가 있다고 생각했어요. 이 책으로 배운 독자가 나중에 어떤 환경에서 일하게 될지 모르기 때문이에요. 대신 기존의 예제를 텐서플로의 고수준 라이브러리인 케라스에 초점을 맞추도록 조금 수정하고 파이토치로 바꾼 예제와 설명을 7, 8, 9장의 각 절에 모두 추가했습니다. 덕분에 인공 신경망의 개념에 대해 배울 때 케라스를 사용하고 나중에 절 끝에서 파이토치로 반복 학습을 할 수 있게 되었습니다.

이렇게 추가하고 나니 페이지 수가 무려 150페이지 이상 늘어나게 생겼습니다. 책이 두꺼워지면 제작 비용이 상승하기 때문에 저자가 넣고 싶은 내용을 무작정 추가할 수는 없습니다. 초기에 개정판을 계획하면서 생각했던 내용을 모두 넣지 못해 아쉽지만 그래도 꼭 필요한 부분을 추가했다는 것으로 위안을 삼아야죠. 다행히 책 전체적으로 내용을 다듬고 이해하기 쉽도록 곳곳에 설명을 보완했고 각 절의 끝에 있는 확인 문제도 더 추가할 수 있었습니다.

물론 이번에도 책에 들어가는 그림은 제가 모두 직접 그렸습니다. 일러스트 작가 님이 예쁘게 다시 그려주시기는 하지만 밑 그림을 저자가 직접 그리면 오해를 일으킬만한 삽화가 들어갈 가능성이 크게 줄거든요. 특히 10장으로 추가된 대규모 언어 모델의 구조를 이해할 때 이런 삽화가 큰 도움이 되리라 생각합니다.

아 그리고 또 중요한 내용이 추가되었습니다. 지난 5년간 독자들이 자주 하는 질문들이 있었어요. 몇몇 질문은 다른 독자들에게도 도움이 된다고 생각해서 이번 개정판에 각 장의 끝에 추가했습니다. 공부를 하면서 만나게 되는 궁금증을 이 코너를 통해 어느 정도 해소할 수 있었으면 좋겠습니다.

“이 개정판이 끝이 아닙니다”

2020년에 <혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝>을 출간하고 나서 많은 분들이 "작가님"으로 불러 주시기 시작했습니다. 물론 진짜 문학 "작가님"과는 비교할 수 없는 쪼랩이지만 내 손으로 책을 썼다는 건 정말 큰 기쁨이고 보람찬 일입니다. 그런데 이 책이 잠깐 나타났다 사라지지 않고 계속 사랑을 받고, 드디어 개정판을 냈다는 건 말로 다 할 수 없는 기쁨이고 영광입니다.

이제 조금 더 용기를 내 보려고 합니다. 이 개정판에서 끝나는 것이 아니라 3판, 4판으로 계속 더 발전하도록 노력하겠습니다. 누구나 쉽게 읽을 수 있고, 배우고 나서 시간 낭비했다는 소리를 듣지 않을 책을 만들겠습니다. 잡풀 속에서 뒹굴던 개발자를 끄집어 내어 이런 자리에 오기까지 멍석을 깔아 주신 한빛미디어의 도움이 없었다면 불가능했을 거에요. 한빛미디어도 저도 여러분께 더 좋은 책을 전해드리겠다고 약속드립니다.

그리고 곧 또 다른 혼공 시리즈인 <혼자 만들면서 공부하는 딥러닝>이 출간됩니다. 이 책은 유명한 합성곱 신경망과 대규모 언어 모델을 직접 파이썬 코드로 구현해 보면서 작동 원리와 기술을 배우도록 돕습니다. <혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝>을 읽고 나서 고급 모델에 대해 알고 싶다면 선택하기 딱 좋은 책이죠. 열심히 마무리 작업을 진행 중이니 곧 만나 보실 수 있을 거에요. 

또 제이 알아마르(Jay Alammar)가 쓴 오라일리의 <Hands-On Large Language Models>의 번역서도 곧 나올거에요. 대규모 언어 모델을 구성하는 다양한 기술과 애플리케이션에 대해 엄청난 인사이트를 얻을 수 있는 책입니다. 많은 기대 부탁드립니다!

저는 앞으로도 더 좋은 책으로 만나 뵙겠습니다. 감사합니다!
 

케라스와 파이토치로 1:1 과외하듯 배우는 인공지능 자습서
『혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝(개정판)』