[개발서적리뷰] 초소형 머신러닝 TinyML

 

 

 

안녕하세요  pixui 입니다.

 

오늘 소개할 책은 초소형 머신러닝 TinyML 이라는 책입니다. 책 이름대로, 작은 머신러닝 ( Tiny Machine Learning ) 을 말하고 

있습니다. 작다는 것은 바로 작은 비용을 지불하면서도 동작하는 머신러닝을 의미하며,  소형 컴퓨터와 임베디드 환경에서도 동작되는

머신러닝을 의미합니다. 대표적으로는 아두이노가 있을 것입니다.

소형 컴퓨터에서 동작이 되어야 되기 때문에, CPU에 부하가 적고, RAM 도 많이 사용하지 않도록 동작하여야 

하기 때문에 많은 제약사항이 수반되리라 판단이 됩니다. 왜 이렇게 제약적인 상황에서 머신러닝을 구현하려고 하는 것인가?

컴퓨터들이 점점 소형화되고 모바일 환경으로 변모함에 따라서 많은 부분 저전력 프로세서를 사용한 IT 기기들이 늘어 날 것입니다.

이런곳에서 머신러닝을 활용하게 된다면, 사용자의 편의성은 증대되기 때문입니다.

 

 

머신러닝과 딥러닝

    머신러닝과 딥러닝의 차이점이 무엇인지 궁금한 사람들이 있으실 겁니다. 머신러닝 (  Machine Learning ) 기계의 학습을 뜻합니다.

어떤 수집된 데이터들을 가지고 분석을 하여 미래 상태를 예측하는 프로그램을 만들기 위해 머신러닝을 하게 됩니다. 예를 들어, 어떤 기계의 색산속도, 온도, 진동량 데이터를 가지고 고장의 시점을 예측하는 프로그램도 머신러닝이라고 할수 있겠습니다. 그렇다면 딥러닝은 무엇일까요? 딥러닝은 바로 머신러닝, 기계를 학습시키는 방법중에 하나입니다. 가장인기있는 모델이라고도 합니다. 인간의 뇌가 작동하는 방식의

개념을 바탕으로 두고 있습니다.  TinyML 이 책의 작가는 TinyML에 가장 최적화된 머신러닝 방식이 딥러닝 방식이라고 소개하고 있습니다. 그만큼, 제한된 메모리와 처리능력을 갖춘 장치에서 딥러닝이 동작하도록 설계된 것입니다.

 

이 책의 특징

    TinyML에서는 딥러닝의 개념에 대해서 상세히 설명하고 있습니다. 일반적으로 머신러닝 책들을 보면, 예제 소스를 나열하며

설명하는 경우가 많고, 딥러닝의 개념에 대해서 설명하는 경우는 적습니다. 또한 반대로 너무 개념만 나열한 책도 많아서, 실무에 

적용하기가 어려운 경우가 많습니다. 하지만 이책에서는 개념과 소스가 적절히 잘 배치되어 있어 개념이해도 쉽고, 실습을 해보기도

좋았습니다.  그리고 특히 TinyML은 임베디드 환경에서 실행이 되어야 되기 때문에, 예제소스 실행시나 개발시에 오류가 빈번하게

발생되고, 또한 오류가 발생하면, 오류를 해결하기 위하여 원인파악에 많은 시간을 할애하게 되는데, 책 곳곳에서 발생이 예상되는

오류에 대해 가이드를 주고 있어서, 개발환경에 익숙하지 않은 사람도 손쉽게 실습을 할 수 있도록 한 점이 좋았습니다.

    또한 실습부분에서는 예제 프로젝트를 실습하는데 있어 체계적으로 설명하고 있는 점이 인상깊었습니다.

초반에 예제프로젝트의 설계와 구현 그 다음 마이크로 컨트롤러에 배포, 배포후 모델 훈련하기 이 순서로 예제를 실습하고 있습니다.

여러게의 프로젝트를 수행하다 보면, 자연스레 머신러닝 어플리케이션을 만들고 훈련하는 일련의 과정에 익숙해질 수 있으리라

생각됩니다.

 

마치며

    지은이 피트 워든는 구글 모바일, 임베디드 텐서플로우 기술 책임자이자, 텐서플로우 팀의 창립멤버입니다. 어떻게 보면 현대

머신러닝의 선두주자라고도 할 수 있을 것입니다.  초소형 머신러닝 TinyML 이 책의 앞부분에서 지은이는 설명하고 있습니다. TinyML 은 아직 킬러 앱이 없다. 하지만 TinyML이

앞으로 많은 문제들을 해결할 수 있는 애플리케이션이 등장하기를 희망한다고 합니다. 분야는 생소하지만, 머신러닝 기술을 사용하고 있으며 하드웨어에 특화된 머신러닝 기술을 익히는데 이만한 책은 아직까지는 없다고 생각합니다.  머신러닝 분야에 대한 이해의 폭을 넓히는

데도 분명이 도움이 될 것입니다. 

 

 

이상으로 책 리뷰를 마칩니다~ 

 

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