Hurderella

[책] 딥러닝과 바둑 - 알파고를 능가하는 바둑봇을 만들며 익히는 딥러닝, 강화학습

게임을 이용한다는 점에서 장르 자체가 이 책의 학습 동기가 되었다. 
왜 동기가 되었는지는 이 책의  챕터2.1 ‘왜 게임인가’에서 게임이 AI 연구에서 널리 사용되는 이유로 설명하는데
게임은 현실의 복잡성을 단순하게 표현하며
게임 세계는 인공적인 우주로,
의사 결정에 필요한 모든 정보가 규칙에 나와 있으므로
불필요한 처리에 자원을 쏟지 않아도 되며
알고리즘에만 집중할 수 있다고 밝힌다. 
매우 공감되는 내용이며 학습데이터 전처리 과정을 쉽게 처리 할수 있는 것만으로도 의욕이 더 오래 살아남을 것이다. 

간단히 바둑 룰을 소개를 한다. 룰도 쉽게 찾아볼수 있다. 하지만 바둑 자체에 대한 흥미가 없다면 어느 정도 마음의 준비가 필요하다. 개인적으로는 이책에서 학습한 내용을 바탕으로 다른 여타의 레트로 게임에 적용해보고 싶다.

5, 6챕터에서는 신경망에 대한 대략적인 설명을 한다.
다른 책에서는 책 한권 분량으로 다루는 이야기를 두 챕터로 압축 한 것으로 
신경망에 대해 이미 알고 있는 사람들을 상기시키기 위한 설명이지 
신경망에 대해 백지상태인 사람들을 위한 설명은 아니다.

그래서 책의 내용을 이해하기 위해서는 신경망에 대해서도 기본적인 이해를 필요로 한다. 
이책에서는 하나부터 열까지 모든 내용을 다루지 않으며 바둑 봇을 만드는데에 초점을 두고 설명한다는 점을 기억해야한다.

신경망에 대해서 책 한권으로 설명을 하는 책들도 많다. 괜히 모든 내용을 다루다가 산만해지는 것보다 이 책에서 처럼 기본적인 내용은 가볍게 훝고 소기의 목적을 이루는데에 선택과 집중을 했다는 점이 나쁘지 않은 판단이라고 생각한다.
그 뒤로는 케라스를 통해서 이책의 목적. 바둑 봇을 만드는 내용들을 다룬다.

챕터 4에서 일반 게임 알고리즘 이야기를 살짝 하는데 고전 게임 알고리즘 바이블 ‘게임 알고리즘 잼스’ 시리즈가 생각났다. 
그 고전 바이블을 읽고 일반 알고리즘에 대한 지식이 있다면 이 또한 AI시대에 영감이 되지 않았을까. 
그래서 지금의 이 책을 통한 학습이 미래에 또다른 영감이 될수도 있겠고.
흥미를 갖고 꾸준히 공부할 수 있기를.