인공지능 연구를 시작하기 위해서 수학이나, 활용할 알고리즘, 인공지능의 정의와 논리 등 학문적 접근이 필요하다. 하지만, 인공지능을 처음 접하는 입장에서는 다양한 프로그램 활용이나 알고리즘 적용 등 실무적 접근이 오히려 흥미를 더 끌어올릴 것으로 생각된다.
그래서 많은 연구자들이 오픈 소스를 활용한 접근 방법을 시도했으나 어려움이 많았다. 왜냐하면 말 그대로 오픈된 소스이기 때문에 공짜라는 의미에서 접근은 좋았으나 필요한 라이브러리나 알고리즘 적용에는 한계가 있어서 저자 역시 실제 목표한 연구에 투자하는 시간보다 소스를 찾거나 적용해보는데 더 많은 시간이 소요되었다. Windows/iOS 사용자와 Linux 사용자를 비교해 본다면 쉽게 이해할 것이다. Windows/iOS 사용자는 OS를 구입하지만 다양한 지원이 있고 해당 OS 기반으로 프로그램이 만들어지고 있다. 반면 Linux 사용자는 무료이지만 편리함과 지원에는 한계가 있는 것이다. OS 설명은 이해를 돕기 위한 설명으로 ‘100% 그렇다’는 아니기 때문에 오해하지 않기를 바란다.
이러한 이유로 본 책에서는 마이크로소프트사에서 제공하는 Microsoft Azure Machine Learning Studio 프로그램을 사용하였다.
인공지능의 이론적 접근보다 실제 적용을 원한다면 꼭 Azure Machine Learning Studio가 아니더라도 반드시 하나의 프로그램은 습득해야만 할 것이다. 국내의 연구소에서 개발한 프로그램도 있고 해외의 프로그램도 있지만, 저자가 선택한 Azure Machine Learning Studio 프로그램은 많은 기능도 중요하지만 필요한 기능이 빠짐없이 제공된다는 점이 장점이다. 다만 라이선스 비용이 든다는 것은 감안해야 할 것이다. 그래서 Azure Machine Learning Studio를 시작하는 초보자는 마이크로소프트사에서 8시간 사용할 수 있는 8-hour trial 버전을 제공하고 있으니 활용해 보기를 권장한다.
1부 인공지능
1. 인공지능의 개요
2. 머신러닝
3. 딥러닝
2부 Microsoft Azure Machine Learning Studio
4. Microsoft Azure Machine Learning Studio
5. Microsoft Azure Machine Learning Studio 예측 모델 제작
6. Microsoft Azure Machine Learning Studio 웹 서비스 배포
7. Microsoft Azure Machine Learning Studio R, Python 연동
8. 예제
3부 Microsoft R
9. Microsoft R
10. 데이터 처리
11. 자료 분석
12. 선형회귀분석모형의 모델링
13. 일반화선형모형의 모델링
14. 주요 모형 활용(Microsoft R)
15. 시뮬레이션
참고문헌
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