밑바닥부터 시작하는 딥러닝의 저자 사이토 고키씨가 유투브를 시작했습니다. 채널명은 출간된 책 시리즈와 같은 밑바닥부터 시작하는 TV(원제 : ゼロから作るTV)입니다. 이번 글은 해당 채널과 저자에 대해서 소개하겠습니다.

목차
1. 밑바닥부터 시작하는 TV 소개
2. 사이토 고키 소개
– 사이토 고키 사이트 바로가기
3. 밑바닥부터 시작하는 딥러닝 소개
– 시리즈의 주제
4. 강화학습 100제와 해설 영상
– 문제 구성
– 문제 풀어보기
– 1장 1번 문제 해설 영상
– 한국 사용자의 활용법
5. 마무리

1. 밑바닥부터 시작하는 TV

사이토 고키의 트위터에 따르면 좋은 마이크를 샀기 때문에 유투브 채널을 개설했다고 말했습니다. 
최근 일본에서 밑바닥부터시작하는딥러닝 4권 강화학습편이 출간되었습니다. 
각 장마다 10개의 문제를 만들어 강화학습100제를 만들었습니다. 
유투브 채널에는 강화학습100제의 해설 영상을 올려 현재는 50개의 해설 영상이 있습니다.

2. 사이토 고키 소개

사이토 고키 斎藤康毅 (Koki Saitoh)는 현재는 기업에서 컴퓨터 비전과 기계학습 관련 연구개발에 매진하고 있다. 오라일리재팬에서 『실천 파이썬 3』, 『컴퓨터 시스템의 이론과 구현』, 『실천 기계학습 시스템』 등을 번역했다. (출처 교보문고)
저자는 주식회사 Preferred Network에서 엔지니어로 소개하고, 스스로 0에서부터 만드는 것을 좋아한다고 했습니다. 2017년 기술서 대상, 2019년 기술서 대상을 수상하였습니다.

사이토 고키 사이트 바로가기

🐦사이토 고키 트위터
📺사이토 고키 유투브

3. 밑바닥부터 시작하는 딥러닝 소개

밑바닥부터 시작하는 딥러닝은 한빛미디어에서 출간한 AI서적입니다. (▶️ 한빛미디어 바로가기)

밑바닥부터 시작하는 딥러닝 시리즈의 주제

1편 파이썬과 딥러닝 이론 및 구현
2편 자연어 처리
3편 프레임워크
4편 강화학습

한국어로 정발된 3편까지 파이썬부터 프레임워크까지 다루고 있습니다. 딥러닝을 시작하는 분들도 이해할 수 있도록 친절하게 설명하고, github에 코드까지 공개되어있기에 직접 실습하기도 편리합니다. 그렇기에 인공지능을 처음 배울 당시 추천받았고, 스터디를 진행한 적도 있습니다. 2편인 자연어 처리편은 개인적으로 매우 유익하게 읽었습니다. 혹시 자연어 처리에 관심 있으신 분이 있다면 꼭 읽어보세요.

4. 강화학습 100제와 해설 영상

유투브, 저자, 밑바닥부터 시작하는 딥러닝 시리즈에 대한 소개를 하였기에, 유투브 영상에서 어떻게 설명하는지 확인해 봅시다. 강화학습 100제는 (▶️강화학습100제 바로가기) 1장 밴딧 문제를 시작으로 마르코프결정과정, 벨만방정식과 같이 강화학습에서 필요한 내용을 담고 있습니다.

문제 구성

각 10장의 10문제로 총 100개의 문제가 구성돼있습니다. 기본적으로 3개의 선택지가 있고, 정답찾기, OX(yes,no), 틀린 문제 찾기 등 다양한 방식의 질문으로 강화학습 공부에 도움을 줍니다. 수식, 이미지를 활용한 문제도 다양해서 깊은 이해를 할 수 있습니다.

강화학습 100제 문제 풀어보기

2번 문제는 일부러 틀려보았는데요. 친절한 UI로 내가 틀린 문제를 확인할 수 있습니다. 왼쪽에 해설버튼을 클릭하면 유투브로 연결되어, 왜 틀렸는지에 대한 이유도 확인할 수 있습니다. 스크롤을 밑으로 내리면 다시 풀기 버튼으로 재시도를 할 수 있습니다. 맞은 문제는 체크를 해줍니다.

홈페이지로 돌아가면 정답률을 확인할 수 있습니다. 하하..100%까지 힘내 보겠습니다.

1장 1번 문제 해설 영상

1번 문제를 한국어로 해석했습니다

해설 버튼을 누르면 팝업으로 유투브 링크가 뜨기에 바로 확인할 수 있습니다. 이점이 참 편리했습니다.

해설 영상의 지도학습 설명

지도학습 소개 (출처 : 「強化学習100題」の解説（1/100）)

데이터셋에 정답 라벨이 있는 데이터셋을 사용하는 것이 지도학습입니다. 이미지를 보시면 숫자 손글씨에 대해 정답 라벨이 있는 것이 예입니다. 오른쪽 그림처럼 숫자를 입력하면 어떤 숫자인지 출력하는 예시가 있습니다.

해설 영상의 비지도학습 설명

비지도학습 소개 (출처 : 「強化学習100題」の解説（1/100）)

비지도 학습은 데이터셋에 정답이 없고, 데이터만으로 학습을 합니다. 비지도 학습의 주요 목적은 데이터의 구조나 패턴을 발견하는 것입니다. 클러스터링 등에 활용됩니다.

해설 영상의 강화학습 설명

강화학습 소개 (출처 : 「強化学習100題」の解説（1/100）)

강화학습은 에이전트, 환경 이 두 개가 영향을 주고받습니다. 어떤 영향이냐면, 에이전트가 먼저 환경에 행동을 일으킵니다. 거기에 따라서 환경이 보수와 상태를 에이젠트에 전달합니다. 이 일련의 작용을 반복해 갑니다. 에이전트는 시행착오를 하면서 어떤 행동이 좋을지 어떻게 하면 높은 보수를 얻을지를 찾는 것이 목적이 됩니다.

해설 영상의 총정리

지도학습, 비지도학습, 강화학습 정리 (출처 : 「強化学習100題」の解説（1/100）)

세 가지는 어떤 데이터를 활용하는지에 따라 명확하게 구분됩니다.

지도학습 : 입력과 출력의 페어데이터를 사용해서 출력으로의 변환 방법을 학습
비지도학습 : 정답라벨이 없는 데이터를 사용해서 데이터에 숨겨진 구조를 학습
강화학습 : 에이전트가 환경과 상호작용하면서 모아둔 데이터를 활용해서 높은 보수를 얻는 방법

정말 친절하고 저자가 직접 책의 문제를 만들고 그 해설을 상세하게 설명해주기에 책을 읽는 독자 입장에서도 자료를 찾는 사람 입장에서도 참 좋은 콘텐츠라고 생각합니다. 구글 번역으로 어느 정도는 활용할 수 있을 것 같습니다. 이런 좋은 자료가 한국에도 많이 등장했으면 합니다. 혹은 얼른 기계번역이 발전했으면 좋겠네요 하하.

한국 사용자의 활용법

강화학습자체도 어려운데 일본어는 더 어렵다!고 생각하시는 분을 위해 추가로 적습니다.

1. 구글크롬 자동번역

많이 아실만한 자동 번역입니다. 해당 사이트에서 우리의 용어에 맞게 번역되진않지만 얼추 의미를 이해할 수 있습니다.

2. 유투브 자막설정

유투브 우측하단의 자막버튼을 눌르면 일본어 자막이 뜹니다. 자동번역을 활용하시면 영상에서 어떤 말을 하고있는지 50%이상은 유추할 수 있습니다.

5. 마무리

밑바닥부터 시작하는 딥러닝의 원제를 직역하면 0에서부터 만드는 딥러닝입니다. 책을 출판하고 100문제를 만들며, 해설 영상까지 찍는 노력은 0에서 100을 만드는 일이라고 생각합니다. 그 과정과 내용을 공유를 하였기에 그 가치는 더 커질 것으로 기대됩니다.