[서평][IT개발][딥러닝] TinyML / 한빛미디어

바람이 부니 기술의 발전은 정말이지 엄청나다, 두어번의 침체기 끝에 새롭게 붐업된 인공지능 분야의 변화는 자고나면 새로운 내용 발표되고 실시간으로 전세계로 전파되는 가장 핫한 분야이다.

 

머신러닝, 딥러닝 하면 떠오르는게 뭐가 있을까?

 

알파고? 이런것 들먹이면 아재소리 들어야 하지 않을까 싶다.

 

좀더 원론적으로 들어가보면 데이터 그것도 충분한 학습을 위한 소위 빅데이터가 필요할 것이고 학습을 위한 엄청난 컴퓨팅파워, 그렇기에 GPU도 필요하고 한 것이 아니겠는가...

말그대로 딥러닝, 엄청난 레이어를 통과하며 엄청난 계산을 통해 최적화 해나가는 것 그래서 난 머신러닝, 딥러닝 하면 무겁다는 생각이 먼저 든다.

 

요즘 한참 열과성의를 다하고 있는 20여만건의 텍스트 분석을 위해 이런저런 언어모델을 돌리자니 컴퓨팅 파워도 파워지만 메모리 리소스도 10~20GB는 그냥 우습게 잡아먹는다.

 

이렇게 무거운데 4차산업혁명으로 지칭되는 초연결사회에서의 딥러닝은? 흔히들 말하는 이상적인 5G 세상은 아직도 요원하고 소위 IoT로 대변되는 초소형 디바이스들에서는 이 무거운걸 어떻게 돌려야 할까 하는 생각도 해봤다.

 

사실 학습과 모델은 백엔드에서 만들겠지만 이 학습된 모델을 임베딩 하여 효과적으로 돌릴수 있다면 좀더 우리 주변에 현실적인 서비스로 와닿지 않을까

 

TinyML은 그런 의문에 대한 비젼을 보여주는 책이다.

이 책은 여타의 머신러닝, 딥러닝 책과는 다른 주제를 다룬다, 기 학습된 모델을 어떻게 압축하고 탑재할 수 있을지에 대한 방안을 제시하고 있다.

 

에너지 비용이 1mW 미만의 하드웨어 플랫폼에서 돌아가는 ML이라 그것도 수백 KB의 메모리에서... 이 책은 Tensorflow Lite를 베이스로 그렇게 할 수 있는 방법에 대해서 알아가는 과정을 보여준다.

 

지향하는 바가 그렇기에 이 책은 이 책만으로는 원하는 바를 달성하기 어렵다. 책에서 제시하는 임베디드 개발 보드가 필요하다.

 

일반적인 머신러닝 보다 4차산업혁명으로 총칭되는 초연결시대에 필요한 머신러닝을 배우고자 하는 사람들에 매우 중요한 입문서가 될 것 이다.

 

※ 본 리뷰는 IT 현업개발자로서 한빛미디어 리뷰어로 출판사로부터 제공받아 읽고 작성한 글입니다.