인공지능에 대한 관심이 높습니다.

그래서 이를 구현하기 위한 머신러닝, 딥러닝, 강화학습에 대한 열기도 뜨겁습니다.

이를 구현하기 위한 가장 많이 사용하는 프로그래밍 언어로 파이썬이 있습니다.

장점도 많지만, 느린 속도가 그 장점을 상쇄할 정도입니다.

대안으로 ‘줄리아’는 어떨까요?

‘줄리아'는 이름만 들어봤을 뿐 코드나 강의를 접해보지 못했습니다.

동적 타입 언어로 C에 버금가는 속도를 보이는 고수준의 문법을 가지고 있음에도 아직까지 대중화되지는 않았습니다.

그럼에도 수치 연산을 필요로 하는 곳에서는 빠르게 보급되고 있는 것 같습니다.

책은 문법으로 시작하고 있습니다.

대부분 프로그래밍 언어들은 환경 설정이나 설치부터 시작하는데, 이 책은 그렇지 않습니다.

줄리아에 대한 관심을 가지고 있는 독자라면 줄리아 개발환경에 대한 세팅은 혼자서도 할 수 있다는 독자에 대한 믿음을 보여주는 것 같습니다.

줄리아에 관심이 있다는 것은 머신러닝에 대한 어느 정도의 지식과 적절한 프로그래밍이 가능한 분일 것입니다.

프로그래밍을 처음 접하는 분들에게 줄리아는 결코 쉽지 않습니다.

앞부분에서는 줄리아의 문법에 대한 설명을 하고, 뒷부분에 머신러닝, 딥러닝, 강화학습에서 어떻게 사용되는지를 보여주고 있습니다.

너무 간결한 코드에 깜짝 놀랐습니다.

속도 또한 기대 이상으로 좋습니다.

원하는 모든 것을 줄리아로 해결할 수는 없을 것 같지만, 상당 부분은 줄리아로 이전하면 좋겠다는 생각이 듭니다.

줄리아에 대한 국내 자료는 찾아보기 함듭니다.

그렇기에 이 책은 더욱 가치가 있습니다.

이 책으로 줄리아에 도전해 보시길~

[이 서평은 출판사로부터 책을 제공받고 작성되었습니다]

줄리아는 기존 파이썬의 가진 한계를 벗어나기 위한 언어로 주목을 받고 있습니다. 프로그래밍 언어 지수를 보여주는 티오베(Tiobe)에서 줄리아는 현재(2023.10.24) 28위를 했습니다. (참고로, 파이썬이 1등으로 14.82%이고 C, C++, 자바, C#이 뒤를 이었다.) 비록 파이썬이나 R에 비해 적은 사용자 수로 인해 패키지를 비롯해 개발 생태계가 부족하지만, 주피터 노트북과 비주얼 스튜디오 코드에서 모두 사용이 가능한 확장성과 뛰어난 성능이 뒷받침해주니 앞으로 더 인기가 상승할 언어로 보입니다.

『줄리아 머신러닝, 딥러닝, 강화학습』의 구성을 보면 1장에서는 줄리아가 가진 장점과 문법을 설명하고, 2장에서는 데이터 분석에 필요한 환경 설정과 도구들을 소개합니다. 

3장에서는 줄리아의 패키지인 MLJ를 이용해 머신러닝을 수행하면서 파이썬의 사이킷런과의 차이, 줄리아가 가진 타입 시스템과 범주형 변수의 장점을 알아봅니다.

4장에서는 파이토치와 텐서플로에 비해 코드베이스가 단순한 딥러닝 패키지인 플럭스를 활용하여 컴퓨터 비전, 자연어 처리를 실습합니다. 

5장에서는 정책 기반 알고리즘과 가치 기반 알고리즘을 다루며, 줄리아로 심층 강화학습을 활용하면서 줄리아의 빠른 실행 성능을 확인합니다.

줄리아는 파이썬과 같이 동적인 언어이면서 C와 같은 정적 언어에 가까운 실행 속도를 보여준다. 굳이 빠른 실행을 위해 벡터화를 하거나, 병목 코드를 C와 같은 언어로 짜는 등의 수고를 덜 수 있다. 또한 멀티스레딩, 분산 컴퓨팅 등을 이용하여 병렬 연산을 쉽게 할 수 있다.

이 책에 대하여

파이썬은 GIL(Global Interpreter Lock)로 인해 멀티스레딩 시 다수의 코어를 충분히 활용하는 이점을 누리지 못하여 멀티프로세싱을 해야하지만, 줄리아는 그런 제약이 없어 멀티스레딩만으로 쉽게 멀티코어를 활용한 병렬 연산이 가능하다.

p.87

프로젝트별로 격리된 환경을 만들수 있어야 프로젝트 간 충돌을 피할 수 있고, 다른 연구자가 재현할 수 있는 환경 정보를 제공할 수 있다. 파이썬에서 가상 환경을 사용하는 이유도 이 때문이다. 줄리아에서는 패키지 관리자를 통하여 쉽게 프로젝트별 환경을 관리할 수 있다.

p.106

책의 장점으로는 첫째, 줄리아가 가진 장점을 잘 설명했습니다. 줄리아 기본 문법부터 시작하여 줄리아의 특징인 동적 언어의 생산성과 정적 타입의 성능을 동시에 가질 수 있는 타입 시스템과 다중 디스패치(Multiple Dispatch), 코드 특화, 라이브러리, GPU를 활용한 CUDA 프로그래밍에 대해 자세히 알려줍니다.

둘째, 머신러닝·딥러닝·강화학습을 실습하며 배울 수 있습니다. 줄리아의 MLJ 패키지를 사용한 머신러닝부터 딥러닝에서 자연어 처리와 이미지 처리, 강화 학습에서 DQN, A2C 등 강화 학습 알고리즘을 직접 구현하면서 머신러닝, 딥러닝, 강화학습에 대해 깊고 넓게 배울 수 있었습니다. 또한 기존의 머신러닝, 딥러닝 학습자와 실무자를 배려한 친숙한 데이터셋을 사용했습니다.

셋째, AI 실무를 직접 실습하면서 익힐 수 있었습니다. 데이터와 모델을 준비하고 학습·예측·평가·튜닝에 이르는 워크플로와 함께, 직접 파이프라인을 구축하고, 앙상블 기법을 통해 모델을 결합하면서 AI 실무를 배울 수 있었습니다. 

마지막으로 저자의 경험에서 비롯한 해결방법을 알려줍니다. 공식적으로 파이썬만 지원하는 구글 코랩에서 줄리아를 사용하는 방법, 윈도우에 트랜스포머를 설치하는 법, 도커를 이용한 환경설정 등 실습을 하다가 막힐 때 유용했습니다. 

아쉬운 점은 모델 배포를 다루지 않았다는 점이었습니다. 책에서 제시한 HTTPjl, Genie.jl에 대해 문서 정리가 잘 되어있기는 하였지만, 상세한 배포 과정까지 알려 주지않아 아쉬웠습니다. 

추천 도서로는 『머신 러닝 교과서 with 파이썬, 사이킷런, 텐서플로』 개정 3판입니다. 이 책은 줄리아 머신러닝, 딥러닝, 강화학습에 부족한 이론적 설명이 쉽게 설명하고, 적당한 실습으로 이해를 도와주는 책입니다. 머신러닝과 딥러닝의 기본기를 다지고 싶은 분에게 추천합니다.

『줄리아 머신러닝, 딥러닝, 강화학습』은 줄리아의 기초부터 데이터 분석, 머신러닝, 딥러닝, 컴퓨터 비전, 자연어 처리, 심층 강화학습까지 폭넓게 다룬 책입니다. 줄리아의 특징과 MLj, 플럭스 패키지를 활용하면서 파이토치와 케라스의 차이점을 확인하고 실습을 진행하면서 줄리아가 가진 강점을 확인할 수 있었습니다. 딥러닝에서 문제가 되는 병목현상을 해결하고 강화학습에서는 메서드 최적화로 인해 빠른 속도로 동적인 환경을 예측하는데 탁월하였습니다. 

이 책은 AI 실무자를 겨냥한 책으로 머신러닝, 딥러닝, 강화학습의 기초적인 내용을 설명하지 않기 때문에 인공지능을 처음 배우는 사람에게 어려운 책이었습니다. 머신러닝, 딥러닝, 강화학습을 이해한 후 읽는 것을 추천드립니다. 

머신러닝 프로젝트를 경험해 본 적이 있거나 기존의 파이썬 환경에서 더 나은 성능을 원하시는 분들에게 알맞은 책입니다. 학계에 계신 분들에게 특히 유용해 보이는데 자연, 과학 분야에 패키지가 잘 발달되어 있었습니다.

저자가 줄리아를 사용하면서 우아함을 느꼈듯이 많은 사람들이 줄리아를 점차 활용하면서 우아함을 느낄 수 있기를 바랍니다.

해당 서평은 출판사로부터 책을 제공받아 작성했습니다.

?? 차세대 인공지능AI 개발언어 : 줄리아

줄리아Julia는 고성능의 수치 계산을 위해 설계된 고급 프로그래밍 언어예요. 줄리아는 데이터 분석과 컴퓨터 과학 연구에 특화되어 있는 언어인데요. 때문에 기계 학습 및 인공지능(AI) 개발에 유용하게 사용되고 있어요. 범용 프로그래밍 언어인 파이썬, 통계분석 패키지 R이 여전히 대중적이지만 성능면에서는 줄리아가 잠재력이 더 크거든요.

?? 줄리아 머신러닝, 딥러닝, 강화학습

제이펍의 줄리아 머신러닝, 딥러닝, 강화학습은 인공지능 시리즈 43편으로 줄리아를 통해서 인공지능AI 모델링과 데이터분석을 진행하는 분들에게 실무적인 도움을 주는 책이에요.

파이썬이나 R로 데이터분석과 머신러닝을 이용해보신 적 있으시다면, 줄리아를 통한 과정도 큰 틀과 프로세스에서는 차이가 없어서 금방금방 이해하실 수 있게 구성되어 있다는 점이 장점이예요.

줄리아 언어에 대한 이해가 필요하기에 책의 전반부에는 줄리아 기본문법과 함수, 메서드를 학습하고 이어서 데이터 분석과 머신러닝을 다루는 방법에 대한 학습으로 이어나갈 수 있어요.

실습예제와 설명을 중심으로 바로 활용할 수 있는 컨셉의 책이라서 AI인공지능 언어로 줄리아를 학습하고자 하는 분들께 많은 도움을 주고 있다는 생각이 들더라고요. 머신러닝과 딥러닝, 데이터분석에 관심이 있은 분이시라면 꼭 읽어보시길 바라요.

출판사를 통해 도서를 제공받아 직접 읽고 작성한 후기예요.

그동안 직장 ERP 시스템에 없는 기능과 데이터분석에 파이썬을 이용하여 처리하는 몇가지 프로그램을 작성해봤었다.

이제 파이썬에는 익숙해져서 컴퓨터비전과 AI에 관심이 있어 아름아름 관련서적을 모으고 공부하던 중 이었는데 줄리아라는 언어가 파이썬보다 속도도 빠르고 데이터분석처리, 인공지능분야에 탁월한 프로그랭언어라고 해서 호기심에 이 책에 도전하였다.

개인 적인 경험이지만 C를 공부하고 OOP개념만 잘 적용하면 C++에 접근하기 쉬웠다. 파이썬을 공부한 경험이 줄리아 언어의 문법이 어렵지는 않았다.

이 책은 줄리아 언어의 입문서도 머신러닝, 딥러닝, 강화학습관련 이론서적도 아니다.  하지만 줄리아 언어 기본 문법 소개와 줄리아 패캐지들을 이용한 데이터 처리등은 줄리아언어의 공부에 좋은 참고가 되고,  각각의 패키지를 이용한 머신러닝, 딥러닝, 강화학습 프로그램을 구현하는데 좋은 길라잡이가 될 것 같다.  

주피트노트를 사용하지 않고 비주얼 스튜디오 코드를 사용하는 본인과 같은 이들은 예제 실행에 조금은 별도의 노력이 필요하다. 

줄리아 관련 국내서적이 흔하지 않는 상황에서 단순 번역서적이 아닌 순수 저작물이라 이 책은 좋은 가이드라고 생각한다.

 이 책을 읽고 나서 '줄리아에 반하다'라는 줄리아 언어 서적을 쓰고 싶다는 생각이 들 정도로 줄리아 언어는 매력적이었다. 그리고 컴퓨터비전을 줄리아 언어로 이용하여 도전해 보고 싶다. 아직 머신러닝, 딥러닝 분야는 기존 구입한 책들을 참조하여 심층있게 공부할 예정이다.

* 이 서평은 출판사로부터 책을 제공받고 작성되었습니다
#줄리아 #머신러닝 #딥러닝 #강화학습 #제이펍  

현재 기계학습 분야는 텐서플로우, 파이토치같은 라이브러리의 위상이 대단하기에 파이쎤이 주로 많이 사용되고 있다. 하지만 파이썬의 속도가 느려 문제가 되는 경우가 있기에 파이썬을 대체할수 있는 언어에 대한 수요도 꾸준하다. 그 대안 중 하나로 손 꼽히는 언어가 줄리아이다. 줄리아는 파이썬과 같은 동적언어이면서 c와 같은 언어에 비슷한 속도를 내어 빠른 실행속도를 요구하는 분야에서 파이썬의 대안으로 떠오르고 있다. 

이 책은 줄리아에 대한 기초적인 사용법부터 줄리아 기반의 기계학습 프레임워크 MLJ사용법, 줄리아를 이용한 딥러닝, 신경망기반의 컴퓨터비전, 자연어 처리, 강화학습에 대한 내용을 소개하고 있다. 줄리아에 대한 기본적인 내용이 포함되어 있지만, 지면상 담을수 있는 내용은 한계가 있어 이것만으로는 부족함을 느낄수 있는데 그럴경우 줄리아 커뮤니티에 공개된 자료나 한빛미디어에서 번역되어 나온 Think Julia(역서 제목: 줄리아를 생각하다.)를 참고하면 좋을거 같다. 기계학습이론에 대해서도 간단하게 설명하고는 있지만 이것만으로는 부족할수 있기에 개론 수준이라도 공부 후 이 책을 보는것을 추천한다.

추천대상: 파이썬 혹은 c같은 프로그래밍 언어 경험이 있는 사람, 기계학습 및 강화학습에 대해 기본지식이 있는 사람.

* 이 서평은 출판사로부터 책을 제공받고 작성되었습니다

줄리아라는 언어를 예전에 잠깐이나마 사용해봤고, 직관적인 코드와 속도에 대해서 많이 들어왔기에 제대로 배워보고 싶었는데, 좋은 기회에 서평단으로 선정되어 책을 읽어보고, 서평을 남길 수 있게 되었다.

이 책은 어느정도 AI 실무에 익숙하지만 줄리아가 생소한 독자를 대상으로 하기 때문에, 이론에 대해서는 자세히 다루지 않는다고 적혀있다. 그래서 책의 내용이 상당히 방대하다. 커버하는 범위가 줄리아 설치와 변수 할당부터 시작하여 데이터프레임을 통한 데이터 전처리, 머신러닝, 딥러닝, 강화학습의 내용까지를 다룬다. 딥러닝도 yolo를 통한 객체탐지, 허깅페이스 사용법, 강화학습 카트폴 예제와 PPO 까지 있을 정도이니, 그렇게 얕은 내용만을 다루고 있지도 않다.

확실히 어느정도 아는 사람이 대상이라서 그런지, 불친절하다고 느껴지는 부분들도 있다. 찾아보면서 이해되는 것들, 책에 연결되어있는 깃허브에 코드가 다 안 올라와있거나 하기도 하다. 또한 같은 코드를 실행했고, 버전도 맞췄는데 에러가 나는 경우들이 있다. 약간의 디버깅을 진행하면서, 확실히 완전한 초심자를 대상으로 한 책은 아니구나 라는 느낌이 들었다.

하지만 적어도 이 책 한 권을 가지고 여러번 읽고 이해한다면 데이터 분석 등의 업무에서 사용할 수 있는 뼈대가 되는 코드들이기 때문에, 금방 업무에 적용할 수 있을 것 같다는 생각이 들었다. 파이썬에 익숙한 사람이라면, 추천하고싶은 책이다.