야곰's 느곰지곰 느곰책방

웹 코딩에 대한 로망은 언제나 있어서 여러 언어에 대해 기웃거리게 된다. 뭐가 좋을까를 생각하 보면 역시 맛을 보는 편이 좋다. 초급부터 이론 가득한 책들이 기초를 다지기에 좋긴 하겠지만 이 책처럼 실전 코드를 보면 무작정 따라 해 보는 것을 개인적으로는 더 선호한다. 코드를 따라 하고 잘 안 되는 부분은 구글링 하며 에러를 제거해 나가다 보면 어느새 결과물을 만날 수 있게 된다.  실전 코드가 많이 들어 있으면 아무래도 코드의 짜임새 또한 자연스레 습득할 수 있게 된다. 뒤죽박죽이 아닌 따라 하면서 자연스레 구조가 몸에 베인다. 어쩌면 도화지 같은 상태에서 이런 책을 바로 만나는 것의 장점이라고도 할 수 있다.   html이나 javascript로 직접 짜던 것에 비하면 새로운 느낌이다. 점점 더 코딩..

코딩 + 수학을 제목으로 달고 나오는 책들은 사실 펴보기가 살짝 무서운 면이 있다. 살짝 난도가 있는 수학들이 쏟아져 나오기 때문이다. 그래서 늘 '아~ 이런 것도 있지'라며 눈으로 훑고 만다. 잡고 늘어지면 아마 올해 안에 읽을 수 없을지도. 그런 면에서 이 책은 정말 필수 수학을 담고 있다. 페이지를 넘길수록 점점 어려워지는 것은 맞지만 분명 첫 장부터 포기하진 않을 수 있다.  데이터 확의 기본이 되는 수학 개념과 도구를 설명하는 이 책은 한빛미디어의 지원으로 읽어볼 수 있었다.  머신러닝과 딥러닝 같은 단어가 일반화되면서 수학(특히 통계)은 그 관심이 높아졌다. 데이터는 기하급수적으로 증가했고 그 데이터를 사용하기 위한 노력은 계속되었다. 데이터를 처리하는 기술은 갈수록 그 중요도가 높아질 것이다..

chatGPT 이후 이제는 놀랍지도 않을 만큼 많은 LLM들이 등장하고 있다. 이제는 단순히 AI와 대화를 나누는 일에만 국한되지 않고 어플레케이션을 만드는 방법에 더 많은 관심이 쏟아지고 있다. 아무리 비영리 목적으로 시작한 openAI라고 하더라도 대규모 서버를 운영하는 비용이 만만치는 않을 것이다. 수익성에 대한 고민은 어쩔 수 없을 터이고 상업적으로 LLM을 시작했다면 그 이유는 더 명확할 것 같다.  언어 모델인 만큼 가장 쉽게 접근할 수 있는 것이 바로 챗봇이 아닐까 싶다. chatGPT를 이용하면 정말 그럴싸한 챗봇을 만들 수 있을 것 같다. 하지만 홀로 시작하면 챗봇이라는 것이 막연할 수밖에 없다. 그런 면에서 이 책은 꽤나 넓은 범위를 아주 자세하게 설명하고 있다.  일단 파이썬에 대한 ..

정석이라는 제목답게 이 책은 쉽지는 않다. 언제부터인가 오픈소스를 기반으로 사용 측면에서만 스킬을 익혀 빠르게 결과물을 만들어 내는 것이 익숙해져서 그 바닥에 흐르는 이론에 대해 굳이 알 필요가 있을까라는 생각이 드는 것도 사실이다. 하지만 새로운 뭔가를 만들어 내지 않는다고 해서 그 원리를 정확하게 해 두면 가끔 자신이 필요한 형태로 커스터마이징이 가능하다. 그런 실력을 얻기 위한 '정석'이다. 딥러닝의 알고리즘을 수학적 이론과 함께 코드로 보여주는 이 책은 한빛미디어의 지원으로 읽어볼 수 있었다. 알파고 이후로 딥러닝에 대한 관심은 점점 높아지고 있다. 수많은 플랫폼과 모델들이 등장하고 그것을 개선한 많은 것들이 등장했다. 이후에는 그냥 학습까지 마친 형태로 제공을 시작했다. 어떻게 보면 컴퓨팅을 위..

작년 한 해를 후끈 달아오르게 하고 이제는 노말이 되어가는 생성형 AI들은 신기하기만 하다. 그들은 엄청난 규모를 자랑하는 서버에서 자신들만의 모델을 만들어 가고 있다. 대화형 AI들은 굉장히 광범위한 학습을 하게 되는데 이를 위한 대규모 언어 모델(Large Language Models)을 LLM이라고 한다. 덱스트의 이해와 분석을 중심으로 하는 고급 기술이기도 하다. 많은 양의 학습 데이터가 필요하기 때문에 붙여진 이름이기도 하다. LLM의 원리와 이해가 담겨 있는 이 책은 한빛미디어의 지원으로 읽어볼 수 있었다. AI와 대화하는 것은 나름 흥미롭다. 기존의 헬퍼 형식의 chatbot들과는 다른 꽤나 다양한 주제에 대한 얘기를 할 수 있다. 하지만 그것이 어떻게 작동하는지는 꽤나 어려운 일인 것 같다..

RPA는 Robotic Process Automaition의 약자다. 쉽게 얘기하면 사람이 하는 일을 도와주는 자동화된 소프트웨어라고 할 수 있다. 인터넷에서 데이터를 모아 정리해 주는 크롤링이라든지 정형화된 엑셀이나 워드문서를 자동 생성하는 것들을 할 수 있다. RPA를 처음 알았을 때부터 계속해서 공부하고 싶었는데 책만 사두고 차일피일하다가 AI가 나온 이 시점에 다시 꺼내 들었다. 왠지 더 미루면 안 될 것 같은 기분이다. 최근에는 AI를 이용한 RPA를 만들 수 있는 것 같다. 데이터 처리는 SQL이나 C++ 같은 걸로도 할 수 있지만 최근에 대세가 된 파이썬은 이를 훨씬 수월하게 해 준다. 다른 언어는 배울까 말까를 고민하게 되지만 파이썬은 일단 배워두면 괜찮겠다 싶었다. 예전에 파이썬은 매트랩..

지난 코로나19로 갑자기 성장한 메타버스. 그 폭풍의 한가운데쯤에 로블록스가 있었다. 밖으로 나갈 수 없는 세대들이 가상 세계에서 만나 얘기를 나누고 게임을 하고 그런다는 얘기였다. (우리 어릴 때 온라인 게임 하는 것과 달라 보이지 않았지만) 그렇게 로블록스를 알게 되었다. 우리나라에는 제페토가 있지만 로블록스는 마인크래프트를 더 닮아 있었다. 로블록스 속에서 게임을 만들고 수익 실현까지의 과정을 안내하는 이 책은 한빛미디어의 지원으로 읽어볼 수 있었다. 로블록스도 다른 앱 생태계와 다르지 않다. 내부 콘텐츠를 개인이 직접 작업할 수 있다는 것이다. 최근 마케팅 포인트는 확실히 '참여형'이 대세를 이룬 거 같다. 게다가 놀다 보면 수익이 생기기도 한다. 그 점에서 로블록스 또한 관심의 대상이 되기도 한..

장고는 비교적 쉽게 접근할 수 있는 파이썬을 기반으로 하고 있는 풀스택 프레임워크이지만 백핸드 개발에 많이 사용된다. 프레임워크란 재사용이 가능한 모듈의 집합체로 S/W 엔지니어가 구현하고자 하는 것을 프레임 워크에 맡김으로써 개발 시간을 절약할 수 있다. 반대로 간단하게 만들어낼 수 있기 때문에 내부 동작에 신경 쓰지 않게 된다. 하지만 제대로 사용하기 위해서는 이를 알아둘 필요가 있는데 이 책은 그런 면에서 도움이 된다. 프레임워크는 개발자를 보조해 두는 하나의 도구일 뿐이다. 그래서 프레임워크의 선택은 각자의 상황과 취향에 의해 선택된다. 플라스크나 FastAPI처럼 빠르게 동작하는 마이크로 프레임워크가 인기를 얻어가고 있다. 하지만 입문자나 아직 초급 개발자라면 장고를 배우는 것은 괜찮은 선택이다..

이제는 일반인들에게도 익숙한 AI. 거대한 시스템이지만 어디에나 녹아 있다. 이 책은 모바일 기기에서 사용할 수 있는 머신러닝의 기초를 제공하고 있다. 온디바이스라는 제목처럼 학습에 대한 모델은 작아질수록 그 능력을 월등해질 것이다. 디바이스들도 모델들도 함께 발전해 나가고 있다. 이 책은 안드로이드와 iOS에서의 사용할 수 있는 라이브러리로 가볍게 경험해 볼 수 있는 정보를 제공하고 있다. 1장에서는 간단하게 AI와 머신러닝의 기존적인 개념과 관련 용어에 대해 설명한다. 기존의 정답을 찾으려고 했던 Rule-Base 코딩과 다르게 머신러닝은 규칙을 찾아가는 방법이다. 공식을 찾으려 했던 기존과는 달리 학습이라는 것은 확률을 기반으로 한다. AI가 가장 도드라지게 사용하는 영역이 컴퓨터 비전의 영역이다...

바야흐로 영상의 시대라 글도 적지만 영상 작업도 해야 하지 않을까 싶어서 편집툴을 기웃거리다가 우리 세대에는 소니의 베가스와 어도비의 프리미어 프로가 주류였는데, 지금은 정말 많은 S/W 들이 넘쳐난다. 맥을 사게 되면 파이널 컷을 사용할까도 생각이 들었는데, 맥을 언제 살 수 있을지 미지수인 데다가.. RTX가 탑재된 PC가 있는 관계로 프리미어로 접근하는 것이 여러모로 좋을 것 같았다. 마침 한빛에서 좋은 책을 제공해 줘서 유익하게 즐길 수 있었다. "한빛미디어 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다." 이 책은 프리미어를 처음 시작하는 나에게 아주 잘 맞는 도서다. (물론 완전 처음은 아니다. 아무것도 보질 않고 오직 감으로만 자르고 붙이기만 하던 시절이 있었다.) 간단한 영상 편집 용어부터..