머가필요해

"한빛미디어 서평단 <나는리뷰어다> 활동을 위해서 책을 협찬 받아 작성된 서평입니다."

그렇지 않아도 최근에 LLM과 연관된 스터디를 하고 있던 중에 만나게 된 반가운 책

"NLP와 LLM 실전가이드"

원서의 제목은 "Mastering NLP from Foundations to LLMs"인데,

한글로 번역하자면... '기초부터 LLM까지, 자연어 처리 완전 정복!' 정도로 될 것 같다 ^^

여기서 또 하나 주목해야할 이름이 보인다. "박조은"

데이터분석, Kaggle, Python 같은 것들을 공부하신 분들이라면 한 번쯤은 들어보셨을 이름 ^^

그래서인지 아래와 같이 동영상 강의도 유튜브로 계속 올려주고 계신다. 와우~

그리고, 실습을 위한 노트북 파일도 새롭게 손봐서 따로 올려주셨다.

- https://github.com/corazzon/Mastering-NLP-from-Foundations-to-LLMs

원래 제공하는 실습 파일과 비교해보는 것도 재미(?)가 있을 수 있다.

위에서 볼 수 있는 원서의 표지 그림을 보면 알겠지만

이 책의 본질은 NLP(자연어 처리) 책이다.

그 기반이 되는 수학적인 요소들을 포함해 LLM까지 언급하고 있는 것이다.

책에서는 "대상 독자"를 아래와 같이 말하고 있다.

내가 생각했을 때에는 "NLP(자연어 처리)와 관련된 전체적인 내용을 훑어보고 싶은 사람"이라고 말해야 하지 않나 싶다.

이 책의 목차는 다음과 같다.

CHAPTER   1   자연어 처리 개요 살펴보기
CHAPTER   2   머신러닝과 자연어 처리를 위한 선형대수, 확률, 통계 마스터하기
CHAPTER   3   자연어 처리에서 머신러닝 잠재력 발휘하기
CHAPTER   4   자연어 처리 성능을 위한 텍스트 전처리 과정 최적화
CHAPTER   5   텍스트 분류 강화: 전통적인 머신러닝 기법 활용하기
CHAPTER   6   텍스트 분류의 재해석: 딥러닝 언어 모델 깊게 탐구하기
CHAPTER   7   대규모 언어 모델 이해하기
CHAPTER   8   대규모 언어 모델의 잠재력을 끌어내는 RAG 활용 방법
CHAPTER   9   대규모 언어 모델이 주도하는 고급 응용 프로그램 및 혁신의 최전선
CHAPTER 10   대규모 언어 모델과 인공지능이 주도하는 과거, 현재, 미래 트렌드 분석
CHAPTER 11   세계적 전문가들이 바라본 산업의 현재와 미래

전체 목차와 함께 이 책의 쪽수 424쪽인 것을 보면 알겠지만

"기초 수학부터 실전 AI 문제 해결까지" 살펴볼 수 있는 책인 것은 맞지만

깊이 있게까지 살펴보려면 다른 자료들을 더 많이 찾아봐야할 것이다.

기초 수학부터 언급한다고 하여 좋아할 사람도 있고, 싫어할 사람도 있을텐데....

그냥 말 그대로 한 번 쭉 훑어보고 지나가는 수준의 수학이기 때문에

너무 큰 기대도 너무 큰 걱정도 할 필요는 없을 것 같다.

이 책은 원서 제목 그대로가 딱 적당한 제목인 것 같다.

"Mastering NLP from Foundations to LLMs"

(기초부터 LLM까지, 자연어 처리 완전 정복!)

파이썬으로 자연어 처리를 하고 싶다면

공부해볼만한 책 한 권을 소개하고자 한다.

원서 제목은 다음과 같다.

"Blueprints for Text Analytics Using Python"

발행한지 얼마 안된 따끈따끈한 책이다.

원서는 2020년 12월에 출간되었으니

약 2년의 시차가 있어서 조금 아쉽기는 하지만

지금 공부하기 해서 활용하는데에는 부족함이 없다.

이 책은 텍스트 분석에 대해서 처음 접하는 분들이 아니라

텍스트 분석을 실제 구현하고자 하는 분들을 위한 책이다.

다만, 기본적으로 영어를 기반으로 하기 때문에

한글 텍스트 분석을 위해서는

추가적인 학습이 필요하긴 하다.

원서와 2년의 차이가 있는데,

이왕이면 실습 코드만이라도 한글 지원을 추가해줬으면

훨씬 더 좋았을 것 같다.

각 챕터(장)에서 어떤 데이터셋을 사용하고

어떤 라이브러리를 이용했는지

깔끔하게 정리를 해줘서

필요할 때 손쉽게 찾아볼 수 있다.

이 책에서는 기본적인 이론 등에 대해서 설명해주지 않기 때문에

추가적으로 공부하면 좋을 책들을 추천해주고 있다.

심지어 한빛미디어 출판이 아닌 책도 추천을 해준다 ^^

책은 아쉽게도 흑백이다.

컬러 추종자로써 조금 아쉽다 ^^

원서 eBook을 보면 컬러로 나오던데...

각 챕터(장)별로

학습목표와 데이터셋에 대한 설명을 해준다.

해당 챕터에서 뭘 하고자 하는 것인지

어떤 데이터를 가지고 하는 것인지

설명을 해주기에 공부할 때 많은 도움이 된다.

그리고, 중요한 실습 코드 !!!

https://github.com/blueprints-for-text-analytics-python/blueprints-text

각 챕터별로

README.md

내용을 너무나 예쁘게 잘 작성해줘서 기분이 좋았다.

JupyterNotebook 파일도 깔끔하게 작성되어 있다.

사실 책 내용을 보면 책에서 설명하고 있는 내용이

JupyterNotebook 파일에 작성되어 있으면

공부할 때 훨씬 더 손쉽게 접근할 수 있을 것 같지만...

그것까지 바라는 것은 욕심인 것 같기도 하고...

NLP에 대해서 기본적인 사항을 공부한 다음

실제 코드로 만져보고 싶은 분들에게는

엄청 유용한 도움이 될 책이다.

"한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."

Deep Learning을 공부하다보면

제일 먼저 접하는 것은 이미지 데이터를 CNN을 통해 분석하는 방법이다.

그 다음에 공부하게 되는 것이

데이터들의 순서가 중요한 시계열 데이터를 위한 RNN이고

이러한 RNN이 필요한 가장 대표적인 데이터 유형이 바로 자연어 처리이다.

그런데, 반대로 생각해볼 필요가 있다.

자연어 처리는 반드시 RNN만 적용해야 하는 것일까?

이런 궁금증을 해결해줄 수 있는 책이 바로 이 책이다.

Natural Language Processing with PyTorch

파이토치로 배우는 자연어 처리

21년 6월에 초판을 찍은 아직은 따끈따끈한 책이다.

내부에도 저 예쁜 새(노랑허리상모솔새)가 컬러로 인쇄되어 있어서 깜짝 놀랐다 ^^

아! 이 책은 ML/DL 관련해서 공부를 해보신 분들이라면

당연히 알고 계실 `박해선`님이 번역해주셨다!

책은 정말 친절하게도 Chapter 1 하나를 소개를 위한 내용으로 채워져있다.

또한 자연어 처리를 위한 기본적인 내용들도 친절하게 소개를 해준다.

심지어 Neural Network에 대한 기본적인 사항들에 대해서도 소갤를 해주고 있는데,

사실 이러한 내용들에 대해서 사전에 학습되지 않은 사람들이 과연 이 책을 구매할까?라는 의문은 있다.

Deep Learning에 대한 기본적인 공부를 이 책으로 할 수 있을지는 조금 의문스럽지만,

그럼에도 불구하고 나름 꼼꼼하고 깔끔하게 잘 설명해주고 있다.

이미 공부를 하신 분들도 이 책을 통해서 한 번 훑어보는 것도 괜찮을 것 같다.

이 책의 특징 중 하나는 바로 매 챕터에 `연습문제`가 있다는 것이다.

책을 눈으로만 봤다면 쉽게 풀 수 없는 문제들이다.

이 책에 대해서 총평을 해보자면,

Deep Learning으로 자연어 처리를 어떻게 할 수 있는지

특히 PyTorch를 이용해서 자연어 처리를 해보고 싶은 사람들에게 추천할 수 있을 것 같다.

하지만, 초급인 분들에게는 조금 어려움이 있을 것 같다.

최소한 Deep Learning에 대해서 기본적인 지식은 있는 분들에게 적합하다고 생각된다.

Deep Learning에 대한 지식이나, PyTorch에 대해서 알고싶은 사람들 보다는

자연어 처리에 대해서 공부하고 싶은 분들에게 추천한다.

살짝 한 번 공부해본 분들이 정리하는 차원에서 봐도 좋을 책이다.

"한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."