스크래치로 배워보자! 머신러닝

◈ 이 책에서 다루는 내용 ◈

다음의 주제를 포함하는 13가지의 재미있는 게임과 앱을 머신러닝 모델로 만들어본다.
◆ 손 모양을 인식하는 가위바위보 게임
◆ 칭찬과 흉에 반응하는 컴퓨터 캐릭터
◆ 시리나 알렉사와 같이 상호작용하는 가상 비서
◆ 영화 추천 앱
◆ 팩맨 게임의 인공지능 버전

◈ 이 책의 대상 독자 ◈

초등학교, 중학교 학생들은 개정된 교육과정에 대응하고 가상현실, 로봇, 인공지능, 빅데이터, 머신러닝 등의 4차 산업혁명을 대표하는 신기술을 미리 준비할 필요가 있다.
이 책은 초등학교, 중학교 학생들이 인공지능, 머신러닝을 쉽게 이해하고 활용할 수 있도록 다양한 예제들과 전문 교육코딩 프로그램을 통해 스스로 코딩할 수 있도록 구성됐으며, 인공지능, 머신러닝, 코딩에 관심이 많은 학생에게 좋은 교재가 되길 기대한다.

◈ 이 책의 구성 ◈

1장, '인공지능이란?'에서는 인공지능과 머신러닝을 자세히 알아보고, 실습할 프로젝트에 전통적인 프로그래밍을이 아닌 머신러닝을 사용하는 이유를 살펴본다.
2장, '어린이를 위한 머신러닝 소개'에서는 머신러닝 프로젝트를 만들기 위해 이 책의 나머지 부분에서 사용할 도구에 대해 배운다. 이 책의 나머지 부분에서는 머신러닝 시스템이 인식하도록 학습하는 데 필요한 여러 내용을 다룬다.
3장, '동물 사진 분류하기'에서는 이미지 인식을 알아본다. 컴퓨터가 사진의 객체를 인식하도록 컴퓨터를 훈련해 동물 사진을 자동으로 분류하도록 만든다.
4장, '컴퓨터와 가위바위보하기'에서는 웹캠을 사용해 머신러닝 시스템이 다양한 손 모양을 인식하도록 훈련해 컴퓨터와 가위바위보 게임을 한다.
5장, '영화 포스트 인식하기'에서는 컴퓨터가 사진에서 객체뿐만 아니라 예술적 표현을 인식하도록 훈련하는 방법을 다룬다. 표지로 책을 판단할 수 있도록 컴퓨터를 훈련시킨다. 과연 컴퓨터는 창의력을 배울 수 있을까?
6장, '메일 분류하기'에서는 컴퓨터가 글씨를 인식하도록 훈련하는 방법을 다룬다. 그리고 편지 봉투를 분류하기 위해 손글씨를 인식하는 간단한 시스템을 만든다.
7장, '컴퓨터 칭찬하기'에서는 컴퓨터가 글의 어조를 인식하도록 훈련하는 방법을 알아본다. 컴퓨터가 칭찬과 비난을 인식하고, 이에 반응하도록 컴퓨터 게임 캐릭터를 훈련한다.
8장, '신문 기사 인식하기'에서는 어떤 신문사의 기사인지 예측하기 위해 여러 글쓰기 스타일을 인식하도록 훈련하는 방법을 살펴본다. 또한 머신러닝 시스템이 얼마나 좋은지 측정하는 방법도 알아본다.
9장, '그림에서 대상 찾기'에서는 앞에서 수행했던 프로젝트를 기반으로 컴퓨터가 그림에서 작은 물체를 찾도록 훈련하는 방법을 다룬다. 이 기술을 인공위성 사진을 가공하거나 자율주행 자동차를 훈련하는 것과 같이 실제 생활에 적용하는 방법을 설명한다.
10장, '스마트 비서'에서는 컴퓨터가 텍스트의 의미를 인식하도록 훈련하는 방법과 이 기술을 스마트 비서 프로그래밍에 사용하는 방법을 배운다. 여러 기기를 켜거나 끄는 명령을 이해할 수 있는 간단한 비서도 만들어본다.
11장, '챗봇'에서는 챗봇이 무엇인지 알아보고 텍스트의 의미를 인식하는 컴퓨터를 사용해 질의응답 시스템을 구축하는 방법도 배운다.
12장, '괴물 피하기'에서는 인공지능 기술 개발에 컴퓨터 게임을 사용하는 방법을 설명한다. 머신러닝 시스템을 훈련해 간단한 버전의 팩맨 게임을 해본다.
13장, '틱택토 게임'에서는 컴퓨터 게임과 인공지능의 또 다른 예로 컴퓨터가 틱택토(Tic Tac Toe) 게임을 하도록 훈련한다.
14장, '컴퓨터를 혼란하게 만들기'에서는 인공지능 시스템이 실수하도록 혼란에 빠뜨려 머신러닝 프로젝트가 어떻게 잘못될 수 있는지 직접 확인해본다. 이 과정에서 발생하는 문제와, 문제를 방지하기 위해 취할 수 있는 조치를 알아본다.
15장, '컴퓨터를 편향에 빠뜨리기'에서는 사람들이 머신러닝 프로젝트의 결과에 고의로 영향을 미치는 방법과 이런 문제로 인해 발생하는 인공지능 윤리를 알아본다.

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[옮긴이의 말] 이어서

최근 몇 년간 다양한 분야에서 머신러닝을 활용한 사용자 지원 및 업무 프로세스 자동화에 관한 사례들이 나오고 있지만, 여전히 현장에서는 머신러닝에 대한 기본적인 개념조차 버거워하는 실무자들이 많다. 특히 데이터 분석에 활용되는 R, Python 등의 Tool 사용법을 배우다가 정작 머신러닝의 근본적인 개념은 놓치고 넘어가는 경우가 많은데 그런 면에서 이 책은 간단하고 쉽게 활용할 수 있는 전문 교육 코딩 프로그램을 통해 그런 제약을 쉽게 극복하고 머신러닝과 데이터 그 자체에 집중할 수 있도록 다양한 구현 예제들 위주로 구성돼 아이들뿐만 아니라 머신러닝의 개념과 활용을 주제로 공부하려는 성인에게도 아주 적합한 입문 교재의 역할을 할 수 있을 것으로 기대한다.
한택룡

1장. 인공지능이란?

__코딩
__머신러닝
__인공지능
__신경망과 딥러닝
__1장에서 배운 내용

2장. 어린이를 위한 머신러닝 소개

__로그인하기
__새로운 머신러닝 프로젝트 만들기
__머신러닝 프로젝트의 단계
____훈련
____학습 & 평가
____만들기
__계정 만들기
__2장에서 배운 내용

3장. 동물 사진 분류하기

__프로젝트 만들기
____모델 훈련시키기
____프로젝트 준비하기
____모델 평가하기
__프로젝트 검토 및 개선
__3장에서 배운 내용

4장. 컴퓨터와 가위바위보하기

__프로젝트 만들기
____모델 훈련시키기
____가위바위보 게임 준비하기
____게임 평가하기
__프로젝트 검토 및 개선
__4장에서 배운 내용

5장. 영화 포스터 인식하기

__프로젝트 만들기
____모델 훈련시키기
____프로젝트 준비하기
____모델 평가하기
__프로젝트 검토 및 개선
__5장에서 배운 내용

6장. 메일 분류하기

__프로젝트 만들기
____모델 훈련시키기
____프로젝트 준비하기
____프로젝트 평가하기
__프로젝트 검토 및 개선
__6장에서 배운 내용

7장. 컴퓨터 칭찬하기

__프로젝트 만들기
____게임 준비하기
____머신러닝 없이 게임 코드 작성하기
____모델 훈련시키기
____머신러닝으로 게임 코드 작성하기
____게임 평가하기
__프로젝트 검토 및 개선
____타이핑 대신 음성으로 입력하기
____칭찬과 비난이 아닌 음성 인식하기
____실수를 통해 학습하기
__7장에서 배운 내용

8장. 신문 기사 인식하기

__프로젝트 만들기
____모델 훈련시키기
____프로젝트 준비하기
__프로젝트 검토 및 개선
____성능 측정: 정확도
____성능 측정: 혼동 행렬
____성능 측정: 정밀도와 재현율
____머신러닝 모델 개선하기
__8장에서 배운 내용

9장. 그림에서 대상 찾기

__프로젝트 만들기
____모델 훈련시키기
____프로젝트 준비하기
____모델 평가하기
__프로젝트 검토 및 개선
__복잡한 이미지 인식 시스템의 실제 응용
__9장에서 배운 내용

10장. 스마트 비서

__프로젝트 만들기
____머신러닝 없이 프로젝트 코드 작성하기
____모델 훈련시키기
____머신러닝으로 코딩하기
____프로젝트 평가하기
__프로젝트 검토 및 개선
____모델의 신뢰도 점수 사용하기
____글자 입력 대신 음성 입력 사용하기
____Collecting Training Data
__10장에서 배운 내용

11장. 챗봇

__프로젝트 만들기
____캐릭터 준비하기
____모델 훈련시키기
____프로젝트 준비하기
____프로젝트 평가하기
__프로젝트 검토 및 개선
____사용자가 실수를 보고할 때 대응하기와 기록하기
____사용자가 만족하지 않을 때를 인식하기
____머신러닝 모델이 확신할 수 있을 때만 대답하기
__머신러닝과 윤리
__11장에서 배운 내용

12장. 괴물 피하기

__프로젝트 만들기
____게임의 상태 설명하기
____모델 훈련시키기
____게임 평가하기
__프로젝트 검토 및 개선
__12장에서 배운 내용

13장. 틱택토 게임

__프로젝트 만들기
____게임 준비하기
____모델 훈련시키기
____게임 평가하기
__프로젝트 검토 및 개선
__13장에서 배운 내용

14장. 컴퓨터를 혼란하게 만들기

__프로젝트 만들기
____모델 훈련시키기
____프로젝트 준비하기
____프로젝트 평가하기
__프로젝트 검토 및 개선
__14장에서 배운 내용

15장. 컴퓨터를 편향에 빠뜨리기

__프로젝트 만들기
____모델 훈련시키기
____프로젝트 준비하기
____프로젝트 평가하기
____편향에 빠뜨리기
____편향된 프로젝트 평가하기
__프로젝트 검토
__편향 사례
__인공지능과 윤리
__15장에서 배운 내용

데일 레인 Dale Lane
인공지능과 머신러닝 분야에서 경력을 쌓은 IBM의 수석 개발자다. 데일 레인은 IBM 고객들의 다양한 인공지능 프로젝트와 IBM의 인공지능 플랫폼인 왓슨(Watson) 개발에 다년간 참여했다.