딥러닝을 검색 엔진에 적용한다면 어떤 일이 발생할까요?

전 세계가 코로나19로 혼란스럽습니다만, 저희는 오늘도 묵묵히 사과나무 한 그루를 심고자 합니다. ^^; 아이러브인공지능 시리즈로 출간되는 신작입니다.

'과연 딥러닝 기술을 검색 엔진에 도입하면 현재의 검색 엔진은 어떻게 변화할 것인가?'를 탐구한 《검색을 위한 딥러닝》입니다. 사실, 이 분야는 딥러닝 중에서도 미지의 영역이라서 이 책을 국내 최초로 소개해 드리는 것에 나름대로 자부심을 갖고 있습니다. :)  

《검색을 위한 딥러닝: 심층 신경망을 활용하는 차세대 검색 엔진 개발》

이 책은 효과적인 검색 엔진을 만드는 데 도움이 되도록 심층 신경망의 사용 방법을 실용적으로 다루었습니다. 또한, 검색 엔진을 구성하는 몇 가지 요소를 조사함으로써 그것들이 어떻게 작동하는지를 통찰한 다음에 여러 상황에 맞춰 신경망 사용 방법을 안내합니다. 그리고 검색 기법과 딥러닝 기법을 설명하는 데 주안점을 두었습니다. 

이 책에서 다루는 검색 관련 세부 과제는 다음과 같습니다.

■ 동의어를 생성해 쿼리 보충하기

■ 정확하고 연관성 높은 검색 결과가 먼저 나오게 순위지정하기

■ 여러 외국어를 사용해서 검색하기

■ 이미지 내용을 이용하여 이미지 검색하기

■ 추천 기능을 제공해 검색 돕기

딥러닝을 활용하면 검색어가 부정확하거나, 색인이 심하게 꼬여 있거나, 메타데이터가 거의 없는 상태에서도 이미지 검색과 같은 가장 까다로운 검색까지 처리할 수 있습니다. 또한, DL4J나 텐서플로와 같은 도구를 사용하면 데이터 과학이나 자연어 처리(NLP)에 대한 배경지식이 깊지 않아도 강력한 딥러닝 기술을 응용할 수 있습니다.

이 책의 저자인 토마소 테오필리(Tommaso Teofili)는 정보 검색 분야(루씬, 솔라 등)부터 자연어 처리와 OpenNLP, Joshua, UIMA 등에 이르는 다양한 오픈 소스 프로젝트에 참여 중인 소프트웨어 엔지니어입니다. 현재 어도비(Adobe)에서 검색 및 색인화 기반 컴포넌트를 개발 중이며, 자연어 처리, 정보 검색 및 딥러닝 분야를 연구하고 있습니다. 이 책을 번역한 박진수 님도 최근 들어 NLP와 GAN 등 인공지능 분야에 심취해 있으면서 《파이썬으로 배우는 응용 텍스트 분석》, 《R로 배우는 텍스트 마이닝》 등의 NLP 관련 도서를 번역했습니다.

이 책을 읽고 나면 검색 엔진과 관련된 주요 과제들이 어떻게 다뤄지는지, 그리고 어떤 딥러닝이 도움이 될 수 있는지를 확실히 이해할 수 있을 것입니다. 또한, 몇 가지 서로 다른 딥러닝 기법들이 어떤 검색 상황에서 쓰기에 적절한지, 루씬과 DL4J 라이브러리에 대해 확실히 이해할 수 있을 것입니다. 마지막으로, 신경망을 마법처럼 여기는 태도를 버리고 신경망의 효과를 시험하고 그 비용과 편익을 측정하는 실용적인 자세를 갖추게 될 것입니다.

아래 샘플 PDF를 통해 이 책의 일부를 미리 살펴보실 수 있습니다. 이 책은 3월 12일에 출간됩니다. 기대해 주세요!

샘플 PDF

(옮긴이 머리말, 추천사, 머리말, 감사의 말, 이 책에 대하여, 베타리더 후기, 1장 ' 신경망을 이용한 검색' 일부, 3장 '일반 검색에서 텍스트 생성까지' 일부, 5장 '단어 매장을 사용해 검색 결과의 순위지정하기' 일부)

검색을위한딥러닝_sample.pdf

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