개발자에게 수학이란?
개발과 수학은 떼려야 뗄 수 없는 관계입니다. 어떤 분야에서는 수학을 쓸 일이 적지만, 결국 수학이 필요한 순간이 옵니다. 예를 들어, 저는 처음 개발을 배울 때 게임 개발에 관심이 많아서 공부했고, 이후 프런트엔드에서 객체의 애니메이션 표현, 3D 공부, 몇몇 알고리즘 이해 및 사용을 위해 수학이 필요했습니다.
깊게 파고들지는 않기 때문에 필요한 것을 공부할 때마다 얇게 지식을 쌓곤 했습니다.
최근 AI가 화두에 오르면서, 머신러닝을 이해하고 관련 논문들을 쉽게 이해하기 위해 다시 수학 공부가 필요하다는 생각이 들었습니다. 특히 확률 쪽이 그렇습니다.
운 좋게도 이번에 한빛 소프트의 지원을 받아 책을 보게 되었습니다.
저자와 옮긴이의 약력
지은이 토머스 닐드와 옮긴이 박해선 님은 이미 많은 데이터 분야 그리고 머신러닝 관련 서적을 집필하고 번역하셨습니다.
개발자를 위한 필수 수학
한국 제목은 "개발자를 위한 필수 수학"이지만, 원제는 "Essential Math for Data Science"입니다.
Essential Math for Data Science
그렇습니다! 사실 이 책은 수학의 광범위한 분야 중 데이터 사이언티스트를 위한 책입니다. 게임 개발자나 애니메이션, 알고리즘 쪽 수학보다는 데이터 사이언티스트를 위한 수학입니다. 마지막 장에서는 데이터 사이언티스트의 진로에 대한 고민도 다루고 있습니다.
2022년 5월에 발행했기에 OpenAI의 ChatGPT가 언급되긴 하지만, 지금처럼 화두에 오르기 전이라 자세히 다루지는 않습니다.
머신러닝에 필요한 수학의 광범위한 주제들
선형회귀, 로지스틱 회귀, 신경망 등 실제 애플리케이션에 적용해 보고, 마지막에는 데이터 사이언스 커리어 패스와 미래에 대해 이야기합니다.
데이터 사이언스에 관심이 있거나 데이터 분석 분야에서 일한 경험이 있어서 지식을 구체화하고 싶은 분, 소프트웨어 엔지니어링 배경을 가진 사람으로서 인공지능과 머신러닝을 이해하고 싶은 분, 프로젝트 관리자로서 적절한 범위를 정하거나 팀의 역량을 알고 싶은 분, 수학을 학문이 아닌 실용적인 차원에서 어떻게 사용하는지 궁금한 분에게 유용합니다.
이 책에서는 데이터 과학자가 되지 않고도 분석가, 연구원, 머신러닝 컨설턴트 등 다양한 역할을 할 수 있다고 합니다.
지은이는 주피터 노트북을 장려하지는 않지만, 역자는 주피터 노트북을 제공합니다.
처음 배우는 것에 편향될 수 있는 앵커링 편향 때문에 많은 프로그래머가 처음 배우는 언어만 사용하게 되는데, 이를 극복하기 위해 파이썬을 배우며 수학 공부도 할 수 있습니다. 이와 관련해서는 예전에 리뷰했던 폴리글랏 프로그래밍이 있네요.
데이터 시각화에 대한 짧은 정보 공유도 하고 있습니다.
인공지능의 겨울
ChatGPT 공개 이후로 다시금 화두로 떠올랐지만, 이전에도 인공지능이 각광받는 시기가 있었습니다. 이런 관심이 줄고 투자가 줄어들면서 인공지능의 겨울이 오곤 했는데, 이번에도 인공지능의 겨울이 올까요?
8장에서는 저자인 토머스 닐드이 포춘 500대 기업에서 10년 넘게 일하며 느낀 통찰을 바탕으로 이야기합니다. 저자는 수많은 것들이 쏟아지는 때일수록 근본적인 것에 대한 이해와 고민이 필요하다고 조언합니다.
연습 문제와 풀이
연습 문제와 풀이도 제공합니다. 책 내용을 보고 풀 수 있을 정도의 난이도이며, 복습에 도움이 됩니다.
역할의 중요성
AI를 사용하는 서비스가 넷플릭스 같은 서비스라면 사용자가 불편함을 느끼겠지만, 항공이나 자율주행 쪽에서는 AI 문제가 발생하면 인명 손실이 발생할 수 있습니다. 그러므로 다양한 시도를 해볼 수 없습니다.
또한, 역할에 대해 집중하라고 합니다. 명확한 비전을 가진 리더십이 있다면 무엇을 할지 짐작할 수 있지만, 단순히 데이터 주도 혹은 데이터 사이언스에서 우위를 가지기 위해 채용되었다면 해결해야 할 문제를 직접 찾아야 하는 부담을 가질 수 있습니다.
마치며
소프트웨어 엔지니어인 제가 알지 못했던 데이터 사이언티스트 분야에 대한 많은 정보를 얻을 수 있었습니다. 또한 ChatGPT와 같은 LLM이 유명해지기 전에 나온 책이기 때문에, 더 근본적인 머신러닝 수학과 데이터 사이언스 분야의 인사이트가 담겨 있었습니다.
데이터 과학자에게도 좋지만, 해당 분야에 관심 있는 개발자분들에게도 추천할 수 있는 책입니다. 처음에는 원제를 보고 제가 데이터 사이언티스트가 아니어서 봐도 되나 싶었는데, 오히려 그렇기에 알지 못했던 지식을 많이 얻을 수 있었습니다.
"한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."