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이름:엘리 스티븐스 (Eli Stevens)

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2022년 6월 <파이토치 딥러닝 마스터>

엘리 스티븐스(Eli Stevens)

실리콘 밸리 스타트업에서 대부분의 커리어를 이어왔다. (기업용 네트워크 장비를 만드는) 소프트웨어 엔지니어부터 (종양영상학을 위한 소프트웨어 개발) CTO까지 다양한 경력을 쌓았으며 지금은 자율주행 산업에서 머신러닝 분야에 종사하고 있다.  

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저자의 말

<파이토치 딥러닝 마스터> - 2022년 6월  더보기

1980년 우리 모두가 꼬마였을 때 엘리는 코모도어 VIC 20으로, 루카는 싱클레어 스펙트럼 48K로, 토마스는 코모도어 C16으로 컴퓨터 세상에 첫발을 내디뎠다. 우리는 개인용 컴퓨터의 서막을 바라봤고 점차 빨라져 가는 컴퓨터에서 코드와 알고리즘을 작성하는 법을 배워가며 컴퓨터가 앞으로 우리를 어디로 데려다 줄지에 대해 꿈꿔왔다. 이때 우리는 스파이 영화의 주인공이 “컴퓨터, 확대해 봐.”라고 말하는 장면을 일제히 두 눈을 굴리며 바라봤지만, 영화 속 컴퓨터와 실제 컴퓨터 기능의 간극을 뼈저리게 깨닫기도 했다. 이후 전문직에 종사하는 동안 엘리와 루카는 각각 의학 영상 이미지를 분석하느라 고군분투하며 인체의 다양성을 다루는 알고리즘을 작성하는 어려움에 직면했다. 기간도 단축하고 그럭저럭 돌아가게 하기 위해 여러 알고리즘을 최적으로 섞는 방법에 대한 다양한 휴리스틱(heuristics)이 존재했다. 21세기로 넘어설 무렵 토마스는 신경망과 패턴 인식을 공부하는 한편, 모델링을 하면서 수학 박사 학위도 취득했다. 2010년대 초반 컴퓨터 비전 영역에서 두각을 나타낸 딥러닝은 의료용 이미지에서 병변이나 구조를 인식하는 의학 이미지 분석에 사용되기 시작했다. 2010년대 중반에 이르자 비로소 딥러닝은 우리의 개개 레이더 망에 감지되기 시작했다. 딥러닝이 소프트웨어 작성 영역에서 완전히 새로운 방식을 제안하고 있다는 점을 인지하는 데에는 약간의 시간이 필요했다. 데이터 관찰만으로 복잡한 작업을 어떻게 처리하는지 스스로 학습하는 범용 알고리즘이라는 새로운 체계 말이다. 80년대 노땅들의 관점에서 보면, 단 하룻밤 사이에 컴퓨터의 가능성이 고수 프로그래머의 두뇌를 넘어 데이터와 신경망 아키텍처 그리고 훈련 프로세스로 확장되는 순간이었다. 이 깨달음 직후 우리는 직접 수행해보기로 했다. 루카는 존경스러운 선구자격의 토치7(http://torch.ch)을 골랐다. 토치7은 빠르고 가벼우며 루아(Lua)와 C로 작성된 소스 코드로 쉽게 접근할 수 있었는데, 나름의 오랜 배경을 지닌 커뮤니티의 지원도 있었다. 첫눈에 루카는 토치7에 반해버렸다. 다만 토치7에는 단점도 있었으니, 유래없이 급성장 중인 파이썬 데이터 사이언스 생태계에서 멀어지고 있다는 점이었다. 반대로 그 당시 또 다른 프레임워크들이 파이썬에서 파생되고 있었다. 엘리는 대학 시절부터 AI에 흥미가 많았다. 하지만 그의 커리어는 다른 방향으로 진행 중이었고 열의를 가지고 취미로 하기에 초기 딥러닝 프레임워크는 너무 많은 노력이 필요했다. 이 때문에 2017년 1월 18일 첫 번째 파이토치가 릴리스되었을 때 우리 모두는 크게 흥분했다. 루카는 핵심 개발자로 기여했으며, 엘리는 초창기 커뮤니티의 일원으로서 특이한 버그를 고쳐 내고 기능을 추가하며 문서를 업데이트했다. 토마스는 수많은 기능과 버그 수정에 기여하고 결국 핵심 기여자 중 한 명이 되었다. 적절한 수준의 복잡성과 최소의 인지적인 부하만을 요구하면서 뭔가 큰 움직임이 시작되고 있었다. 토치7에서 배운 린(lean) 설계 교훈을 계승하며 자동미분이나 동적 계산 그래프, 넘파이 통합 같은 최신 기능도 추가됐다. 열정적으로 프로젝트에 참여하며 여러 파이토치 워크샵도 진행하고 나자 책 집필 작업은 자연스러운 다음 과정으로 느껴졌다. 우리 저자진은 파이토치를 시작한 몇 년 전의 우리에게 설득력 있게 다가갈 수 있는 책을 쓰자는 목표를 세웠다. 예상한 대로 우리는 거창한 아이디어로 시작했다. 기본을 가르치고 엔드투엔드 프로젝트를 따라 해보며 파이토치의 최고 모델과 최신 모델을 설명하려 했다. 하지만 이 모든 것을 다루려면 책 한 권으로는 부족할 것임을 금세 알아챘다. 그래서 초기 목표에 집중하기로 하고 파이토치 기저의 핵심 개념을 다루는 데 시간을 들이고 깊이를 더했다. 딥러닝에 대한 사전 지식이 거의 없어도 독자가 프로젝트 전체를 따라갈 수 있도록 저술했다. 실습 프로젝트로는 우리의 전공 분야인 의학 이미지 분석 과제를 선택했다.

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