“DRL의 기초에 숙달하고자 하는, 그리고 이 흥미로운 분야에서 연구자나 개발자로 일하고자 하는 모든 이에게 이 책을 강력히 추천한다.”
━ 아마존의 알 라히미
이세돌을 이긴 알파고에 '심층 강화학습(deep reinforcement learning)' 알고리즘이 적용되었다는 소식에 강화학습에 대한 관심이 높아졌는데, 인공지능 분야에서 그 관심도는 아직 꺼질 줄을 모르고 있는 것 같습니다. 제목과 부제목에 '강화학습' 단어가 붙은 도서가 꽤 많이 출간되어 있는데요. 저희가 펴낸 강화학습의 대표 서적 《단단한 강화학습: 강화학습 기본 개념을 제대로 정리한 인공지능 교과서》을 비롯해 《알파제로를 분석하며 배우는 인공지능: 딥 러닝, 강화 학습, 탐색으로 배우는 인공지능 프로그래밍》, 《알파고를 분석하며 배우는 인공지능: 딥 러닝, 몬테카를로 트리 탐색, 듀얼 네트워크, 강화 학습 구조 이해하기》 등 국내에만 벌써 22종이나 출간되었답니다.
“상세한 강화학습 입문서. 재미있을 뿐만 아니라 현업의 주요 내용을 망라한다.”
━ PharmaTrace의 헬무트 하우실트
오늘 소개하는 책은 최근 인기가 높아지고 있는 파이토치를 이용하고, 주비터 노트북 기반의 예제 코드를 제공하고 있으며, 이론과 구현이 잘 조화된 최신 '심층 강화학습' 서적입니다. Manning 출판사의 'in Action' 시리즈는 실전 예제 프로젝트를 통해 기술을 이해하기 쉽게 전달하는 시리즈로 유명한데요. 이 책도 그 시리즈 성격을 잘 보여주고 있습니다.
"심층 강화학습을 마스터하려는 모든 이의 필독서!”
━ ArisGlobal의 칼리얀 레디
이 책의 번역은 저희 제이펍이 펴내는 인공지능 시리즈 중 핵심 서적들을 번역해 주고 계신 류광 님이 맡아주셨는답니다. 원문에 충실한 번역과 국내 독자들을 위한 역주가 이번 책에도 잘 드러나 있습니다. 그리고 이 책에 대한 소회를 옮긴이 머리말에 적어 주셨는데, 이 책의 성격을 잘 대변하는 듯하여 그 부분을 아래에 옮겨 드립니다.
"그토록 강력한 심층 강화학습의 이론과 실제를 모두 다루는 이 책을 독자 여러분께 소개해 드리게 되어서 무척 기쁩니다. 이론을 충실하게 설명하긴 하지만 어떻게 써먹으면 되는지는 알려주지 않는 책이 있는가 하면, 예제 코드를 실행해 보면 잘 돌아가긴 하지만 왜 그렇게 되는지는 말해주지 않는 책이 있습니다. 다행히 이 책은 이론과 실제의 균형이 잘 잡혀 있습니다. 이를 상징적으로 보여주는 예가 표 2.1(p.26)인데, 이런 접근방식에는 “관련된 모든 수학 공식을 프로그래머라면 누구나 읽고 이해할 수 있는 코드로 옮길 수 있다”(저자 머리말 참고)는 저자들의 깨달음이 깔려 있습니다. 또한, 이론을 설명할 때 수학 공식뿐만 아니라 끈 그림(제2장 참고)을 적극적으로 활용한 것도 큰 특징인데, 참신할 뿐만 아니라 아주 효과적이라고 생각합니다. 번역하면서 저자들이 열과 성을 다해 책을 썼다는 느낌을 강하게 받았는데, 번역서의 독자도 그렇게 느낀다면 정말 기쁘겠습니다."
_ 옮긴이 머리말 중에서
알렉스 짜이(Alex Zai)와 브랜던 브라운(Brandon Brown) 두 저자는 회사 생활과 연구 활동을 통해 배운 것들을 블로그에 글을 쓰기 시작하였고, 이 글들에 좋은 평이 많아 책을 내는 데까지 이어졌다고 말하고 있는데요. 어려운 주제를 다루는 자료 대부분이 쉽게 쓰려다 보니 가장 핵심적인 부분을 빠뜨리거나, 오히려 그 반대로 기본적인 수학 지식이 없는 사람들에게는 너무 어렵게 느껴지는 내용이 많았다고 평가했습니다. 그러면서 신경망에 대한 기본 지식을 갖추고 있고 프로그래밍 경험이 있는 개발자들에게, 저자들만의 참신한 교육 기법을 책에 도입하였다고 하니 아래 샘플 파일에서 직접 확인해 보시기 바랍니다.
“AI/ML과 강화학습에 깔린 이론이 궁금하다면, 그리고 그런 기법을 여러분의 프로젝트에 적용하는 방법을 알고 싶다면 이 책이 적격이다.”
━ OpenText의 토비아스 카츠
책은 17일에 출간됩니다. 미리 살펴보시고 싶은 분들은 아래의 예제 코드와 샘플 파일을 다운로드받아 보시기 바랍니다.
■ 예제 코드
■ 샘플 PDF(차례, 옮긴이 머리말, 머리말, 감사의 글, 이 책에 대하여, 저자 소개, 표지 그림 소개, 베타리더 후기, 1장 '강화학습이란?' 일부, 3장 '더 나은 동작의 선택: 심층 Q 신경망(DQN)' 일부, 6장 '다른 최적화 방법: 진화 알고리즘' 일부, 9장 '다중 에이전트 강화학습' 일부)
■ 도서구매 사이트(가나다순)
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