책 제목이 이 책을 잘 설명해주고 있다. 딥러닝 챗봇을 처음 배우는 사람들도 충분히 이 책의 전반적인 부분을 이해하고 예제를 따라 실습할 수 있다. 파이썬을 처음 접하는 사람들은 조금은 힘들겠지만, 그래도 도입부에 별도로 파이썬을 짤막하게나마 설명해줘서 도움이 많이 되는것 같다.

딥러닝 분야 중 한글 분석에 대한 내용을 깔끔하게 초보자에 맞춰 설명해준것 같아서 좋았다. 이렇게도 자연어 분석 특히 한국어 분석을 이렇게 설명할 수 있구나 하고 감탄했다. 독자 대상에 맞추어 처음 배우는 내용에 대하여 꼭 필요한 부분은 설명이 잘 되어있고, 난이도가 조금은 필요한 부분은 과감없이 책에 기술하지 않았다고 설명해주는 부분도 난 좋았다. 내가 부족한 부분을 딱 캐치해주는 것 같아서 ㅎㅎ 

예제를 따라해보면, 오타도 은근 있는데 이 책은 오타도 거의 없을 정도로 책 퀄리티도 매우 좋다.

다만, 아쉬운건 7장 DB 연동 테스트 환경 및 이후 API 테스트 환경을 구축하는 부분에 대하여 설명이 조금은 부족한 것 같아서 아쉬움이 있다. ㅎㅎ

한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다.

챗봇, 엔진, NLP, 딥러닝, 파이썬, REST API, 카카오톡 연동

취미로 코딩 공부를 하면서 한 번쯤은 들어본, 한 번쯤은 공부해보고 싶은, 그러나 섣불리 시작해보기는 어렵겠다고 생각하는 단어들이다. (물론 개인적인 의견이다.)

챗봇은 이미 일상에서도 쉽게 경험해볼 수 있는 대상이 되었다. 카카오톡을 통해서 특정 채널을 추가하면 24시간 상담이 가능하다는 알림이 보인다. 궁금한 내용을 입력해보면 그에 맞는 답변도 제법 잘 안내해준다.

같은 질문이어도 사람들마나 만드는 문장들이 다를텐데...

컴퓨터가 맥락이란 것을 이해할 수 있나?

이런 궁금증이 늘 나에게 있었다. 물론 엉뚱한 대답을 할 때도 있겠지만 상당히 정확하게 맥락을 이해하는 것을 보면 놀랄 때가 많다. (이와는 별개로 카카오톡이나 구글 홈 미니 같은 장비들이 음성 인식을 하는 것도 정말 놀랍다.... 무서워...)

이번에 읽은 "처음 배우는 딥러닝 챗봇(한빛미디어)"은 이러한 궁금증들을 상당 부분 해소해 주었다.

우선 저자가 말하는 이 책의 독자는 파이썬 기본 개요와 웹 개발 지식을 알고 있으며, 한 번이라도 텐서플로 및 케라스로 딥러닝 모델을 학습해본 경험이 있는 독자들을 대상으로 한다고 한다. 파이썬 기본 문법, 기본적인 딥러닝 모델을 접해본 경험, 기본적인 데이터 베이스 이해, 기본적인 웹 개발 이해를 하고 있다면 도움이 많이 된다고 한다.

그렇다면 이 책을 읽고 있는 나는? 파이썬 기본 문법은 어느 정도 알고 있다. 텐서플로 및 케라스, 딥러닝 모델에 대해서는 얕게 공부해 보았지만 실습해본 경험은 없고 내용도 잘 기억나지는 않는다. 다시 정리하면 파이썬 기초 수준, 딥러닝에 대해서는 얕은 수준의 독자가 이 책을 읽어본 것으로 보면 된다.

1장에서는 챗봇에 대한 기본 개념과 챗봇 활용 사례들을 가볍게 다룬다. 이어서 2장에서는 파이썬의 기초 문법들을 소개해준다. 자료형, 제어문, 함수, 클래스, 모듈, 예외처리 부터 데이터 분석을 위한 넘파이와 팬더스, 맷플롯립 까지 광범위한 내용이지만 기본적인 것들을 가볍게 훑고 지나간다.

3장부터는 본격적으로 챗봇에서 사용되는 딥러닝 기술에 대해 소개한다. 자연어 처리 NLP (Natural Language Processing)의 토크나이징 개념을 설명하고 이를 파이썬으로 구현하기 위한 라이브러리 KoNLPy를 소개한다.

이어서 몇 가지 형태소 분석기를 간단히 소개한다. Kkma, Komoran, Okt 의 기초적인 구현 코드를 통해 어떻게 라이브러리를 사용하는지 가볍게 살펴볼 수 있었다. 

4장에서는 임베딩 개념을 소개한다. 컴퓨터가 자연어를 직접 처리할 수 없어서 자연어를 숫자나 벡터 형태로 변환하는 개념이다. 여기에서 단어 임베딩은 말뭉치에서 각각의 단어를 벡터로 변환하는 기법을 의미한다. 

가장 간단한 임베딩 방법부터 데이터 사이즈가 커지면서 발생하는 문제들을 해결하기 위한 최소 표현, 분산 표현, Word2Vec 모델과 같은 개념들을 재미있게 읽을 수 있었다. 

5장에서는 문장 간의 의미가 얼마나 유사한지를 계산하는 텍스트 유사도 판단 기법들을 설명한다. n-gram 유사도, 코사인 유사도 개념을 소개합니다. 기초적인 벡터 계산을 할 수 있다면 많이 어렵지 않게 읽을 수 있었다. 이 책은 챗봇을 만드는게 목적이기 때문에 이런 기법들을 구현하는 방법에 대해서는 자세히 다루지 않고 개념과 라이브러리 사용법(파이썬 코드)에 대해서만 간략히 다룬다.

라이브러리를 사용하는 파이썬 코드가 제공되면 각각의 행에 대해서 구체적으로 설명해 주어서 코드를 이해하는데 큰 도움이 되었다.

6장에서는 챗봇 엔진에 필요한 딥러닝 모델에 대해 다룬다. 케라스, 인공 신경망(ANN: Artificial Neural Network), 합성곱 신경망(CNN: Convolutional Neural Network), 순환 신경망(RNN: Recurrent Neural Network), LSTM(Long Short Term Memory)에 대해 소개하고 있는데... 역시나... 어렵다. 

이전과 마찬가지로 각 모델에 대한 이론적인 설명은 제공하나 그걸 구현하는 방법에 대한건 이 책의 범위를 벗어나는 일이고 각 라이브러리를 활용하는 방법에 대해 중점적으로 안내해준다. 딥러닝 모델을 구현하는 방법을 공부하고 싶다면 이런 책을 읽어봐야겠지... (오래 전에 읽어서... 그리고 대부분 이해를 못했지만... 그래도  이 책을 얄팍하게나마 읽어봤던게 조금은 도움이 된 것 같다...)

https://it4edu.tistory.com/152

다시 이 책으로 돌아와서... 7장에서는 챗봇 학습툴을 만들기 위해 MySQL과 파이썬의 연동, 프로젝트 구조에 대해 적혀있다. 챗봇이 학습한 내용들을 데이터베이스에 저장해 놓아 대화가 많아질 수록 답변이 보다 정확해지게 하기 위함이다. 

8장부터는 본격적으로 챗봇 개발을 시작하고, 9장으로 넘어가면 파이썬 Flask, REST API, 10장에서는 카카오톡 챗봇, 11장에서는 네이버톡톡 챗봇을 만들어보는 과정을 알아본다. 

생각보다 두껍지는 않은 책(400쪽 정도)임에도 챗봇을 구현하기 위해 필요한 광범위한 내용들(NLP, 딥러닝, REST API, 카카오톡 연동)을 다루고 있다. 책에서 담고자 하는 목적에 맞지 않는 부분은 과감히 생략하여 알짜 내용들을 만나볼 수 있었다. (물론 더 깊은 공부를 하려면 각각의 독립적인 책들을 구해서 읽어봐야겠지...)

챗봇을 만드는 프로젝트를 통해 이 다양한 내용들과 개발 과정을 접해볼 수 있어서 좋았다. 본격적인 딥러닝 공부에 앞서 입문서 느낌으로 읽어봐도 괜찮은 책인 것 같다. 

* 제주도 출장다녀올 일이 있었는데, 오고가는 비행기 안에서 재미있게 읽어볼 수 있었다(물론 실습은 빼고!).

이 서평은 한빛미디어 <나는 리뷰어다 2022> 서평단 활동으로 무상으로 도서를 제공받아 작성하였습니다. 서평단 활동과 별개로 저의 관심과 필요에 따라 책을 읽고 객관적으로 서평을 작성하려고 노력하였습니다.

 

사실 처음에 파이썬 문법.. 넘파이 사용법.. 토크나이징.. 이런 것 부터 시작을 해서 진짜 입문서구나!! 라고 생각했다가 뒤로 갈수록 퀄리티에 많이 놀랐던 책이었습니다. DB제어 모듈도 따로 만들고.. 챗봇 엔진에 학습 디비를 연동하고.. 등등 정말 챗봇 서비스를 만드려고 할 때 필요할 내용들이 들어가 있어요. 뒤로 갈수록 통신 프로토콜이며.. 다중 접속을 위한 TCP 소켓 서버 구축, Flask를 이용한 챗봇 API 만들기 등등.. 생각보다 엄청 디테일해서 놀랐었습니다. 뒤에는 카카오톡 챗봇 만들기나 AWS로 챗봇 구동 환경 만들기 등을 설명을 해주고 있구요.

현재 머신러닝 엔지니어로 근무를 하면서 종종 내가 맡고있는 업무 말고 전체적인 지식이 필요한 경우들이 종종 있었습니다. 예를 들자면 웹 데모 페이지 만들기 같은 것들... 그럴때마다 현재 서비스 되고 있는 것들의 전체적인 내용을 알 수 있으면 좋겠다고 생각을 했었는데 이 책은 그렇게 실습을 할 수 있도록 되어있어서 참신하고 좋았어요. 최근에 읽은 책들도 그렇고, 시중에 나와있는 책들은 대부분 이론 위주의 책이었는데, 이렇게 서비스를 A-Z까지 설명해주고 있어서 와 나도 사이드 프로젝트로 한번 챗봇을 만들어볼까?! 라고 생각했습니다.

"한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."

장점

1.    입문자 친화적인 서적으로 문법에 약하거나 자연어 처리에 미숙한 사람도 접근하기 쉬우며, 특히 자연어 중 한국어를 기반으로 분석하며 한국어 데이터를 전처리 하기 위해 대중적으로 사용되는 KoNLPy 모듈 소개하여 자연어를 처리하는 방법을 간략하게 배울 수 있음

2.    텍스트에 대한 머신러닝을 위해 학습에 필수적으로 사용되는 임베딩 기법과 분석에 용이한 유사도를이해할 수 있으며 최종적으로 학습 시키는 기법으로 CNN, RNN, LSTM등을 이해 할 수있다.

3.    최종적으로 쳇봇을 학습 시키기 위한 DB설계와Flask를 이용한 사용자와의 인터페이스, 쳇봇 엔진을 통해간략하게 쳇봇 시스템을 구현할 수 있음

단점

1.    쳇봇에 대한 기본적인 원리를 이해하고자 하는 책으로 상급자에게는 부적합함

후기

1.    텍스트 마이닝을 배운 경험이 있어 분석하는 방법은 알고있었으나 딥러닝을 통한 자연어를 학습원리에 대하여 부족한 느낌이 있었는데 이 책을 접하게 되었으며 기본적인 CNN, LSTM과 같은 학습기법의 원리를 알고 있다면 쳇봇을 대략적 원리를 이해하는데 하루면 충분하며 독자가 직접 해보는 환경도 잘 구성되어 있어 자연어를 처음 입문하는사람에게 좋은 서적이라 생각함

북 리뷰를 써야 되어서가 아니라, 나도 북 리뷰를 보고 책을 사는 한 독자로서 북 리뷰는 항상 잘 쓰고 싶다. 

그리고 오래 되어서 담긴 정보가 쓸모 없어진 책이 아니라면 어떤 기술 서적이든 읽어서 나쁠 책은 별로 없다고 생각한다.

어쨌거나 정보들이 담겨있으니까. 

하지만 모든 사람들이 갖고 있는 지식이나 배경이 같지는 않다.
그래서 당연하게도 어떤 사람에게는 크게 도움이 되지 않는 내용일 수는 있다.

그래서 보통 어떤 사람은 이 책을 사야하고 어떤 사람은 사지 말아야 하는 책인지 명시를 해야겠다고 생각하고 글을 쓰는 편인데,

이 책을 굳이 한 문장으로 소개하자면...

파이썬과 머신러닝, 딥러닝을 처음 공부하던 어린 시절의 나에게 선물하고 싶은 책인 것 같다. 

그리고 누가 읽어야 되냐면...

인공지능이라는 분야에 발을 들이거나 호기심에 공부를 하게 되어서 어느 정도 초기 공부가 이뤄진 사람이 읽으면 좋을 것 같은 책이다. 

왜 그렇게 생각하는가

공부할 때는 목적성이 있어야 한다고 생각하는 편이다. 그래야 공부할 때 동기 부여가 되어서 지치지 않고 꾸준히 공부를 할 수 있다고 생각한다. 

어릴 때는 수학이 정말 재미가 없었는데, 공부하면서 "이걸 배워서 어따 써?"라는 생각이 계속 들었기 때문이다. 

중고등학교 시절에 공부했던 다른 과목들도 마찬가지겠지만 수학은 특히 그렇게 느껴졌다. 

어쨌거나 우리에게는 "뭔가 하기 위해서", "뭔가 이뤄내기 위해서" 공부를 한다는 자기 확신적 동기부여가 필요할 때가 있는데, 

이는 딥러닝 이란걸 공부할 때도 마찬가지이다.

아마 처음 이 분야를 공부하는 사람들은(아마 대체로 비전공자) 파이썬과 같이 딥러닝 개념을 공부하면서 간단한 모델을 돌려보면서 신기하다고 생각할 수 있지만 관련 업무를 하지 않는 이상 거기서 그칠 수 있다. 

그리고 "그래서 이거 공부해서 어떻게 쓸건데?"라는 질문을 던지는 그 순간에  그 질문에 대답중 하나를 할 수 있는 책이라고 생각한다. 

그 대답은 이거다. "파이썬과 딥러닝을 공부하면 이런 챗봇 서비스를 만들어서 실제로 사용해볼 수 있어요!"

책의 내용

이 책은 정말 순서대로 읽으면서 따라 해보면 되는 책이다. 

딱 파이썬과 딥러닝에 대해 초기 공부가 이뤄진 사람이 읽으면 좋을 것 같다. 

아마 강의 한 가지 정도는 끝까지 들었고, 파이썬 기본서 한 권, 머신러닝/딥러닝 개념이 들어있는 기본서 한 권 정도는 다 공부한 상태일 것이다. 

책의 구성은 아주 좋다고 생각하는데, 

• 처음에는 이제 슬슬 어느정도 잊어버렸을 법한, 그리고 이 책에서 보여주는 뭔가를 만들어 보기 위한 파이썬 문법을 다시 한번 되새기게 해준다.
• 그 다음 챗봇을 만들기 위한 첫 단계로 토크나이징부터 설명을 해준다. NLP에 대한 설명으로 들어가는 것이다.
• 그다음은 임베딩이다. 토크나이징은 보통 직관적으로 이해하기가 쉬울 수 있으나 임베딩을 왜 해야 하는지 잘 와닿지 않을 수 있기 때문에 설명을 해주면서 방법을 쉽게 알려준다.
• 그다음 문장유사도에 대해 이해하기 쉬운 도식과 그림과 함께 설명을 하고
• 챗봇 엔진에 필요한 딥러닝 모델로 넘어간다. 딥러닝 개념을 간단하게 설명한 후 챗봇 을 반들기 위한 딥러닝에 대해서 설명을 해준다.
• 뒷 부분에서는 공부한 내용을 서비스로 이어서 연결하기 위한 내용을 다룬다. 
• MySQL을 파이썬코드로 다루는 법을 다루고 이를 학습과 연결한다.
• 이제 엔진을 만들어야한다. 그동안 다루고 공부한 내용들을 종합하여 엔진을 만드는 부분을 길게 설명해준다.
• 그리고 실제 서비스를 하기 위해서는 실제 이 엔진이 탑재되는 서버를 빼놓을 수 없다. 보통은 처음 공부를 해보면 여기까지 연결을 짓기가 어려울 수 있다.
• 하지만 이 책에서는 어떻게 서비스를 할 지 프로토콜을 정의하고 소켓서버를 만들고 Flask로 API를 만드는 데 까지 다룬다.
• 이 책의 마지막 부분은 카카오와 네이버 서비스를 이용해 챗봇을 만드는법을 다룬다.

친절한 EBS선생님 같은 느낌이다. EBS는 모두에게 공평하고 쉽고 친절한 선생님이 될 수 있다. 이 책도 그렇다.

항상 전체 흐름이 어떻게 돌아가는지를 이해하고 공부하는 일을 중요하다고 생각한다.

이 책은 모델을 만들고 실제 이 서비스를 어떻게 탑재해서 실질적으로 사용을 하는지까지 다루기 때문에

처음 파이썬을 이용한 코딩을 배우고, 머신러닝 딥러닝 모델을 배우는 데 성공한 학습자에게 더할 나위없는 책이 되지 않을 까 한다.

물론 당연하게도 이 책에서 다루는 개별적인 개념들은 각각이 방대하고 시간을 많이 들여서 공부를 해야 하기 때문에 이 책 만으로 모든걸 배웠다고 하기는 어려울 수 있다.

그러나 꼭 필요한 개념들을 연결하여 내가 “뭔가 만들었다" 라는 성취감을 느끼기에는 좋을 것 같다는 생각이 든다.

출처: https://mokpolar.tistory.com/18 [TOUCHING ELEPHANT]

챗봇은 최근 스마트폰과 비대면 시대가 맞물리게 되면서 점점 더 부각되고 있는 기술 중 하나 같다.

" 전 세계적으로도 챗봇시장은 계속해서 확대되고 있으며, 2024년에는 94억달러 규모로 시장이 형성 될것..."
 - <처음 배우는 딥러닝 챗봇> 중 일부..

챗봇은 책에서도 채터(Chatter)와 로봇(Robot)의 합성어로 대화하는 로봇이라고 정의하고 있다.

해당 내용은 책의 "챕터1 - 챗봇 입문하기" 중에 나오고 있는 내용으로 챗봇에 대한 전반적인 개념 설명을 해주고 있다.

그리고 챗봇은 주로 파이썬으로 대부분 구축이 되고 있는데,

"챕터2 - 파이썬 시작하기"에서는 대한 간단한 설명과 파이썬에 대한 기본적인 개념을 설명 해주고 있다. 파이썬에 대한 깊은 이해을 하려면 이 챕터만으로 부족하고 별도의 책으로 공부를 더해보고 실습을 더 많이 해봐야하지만, 해당 챕터로 입문하기엔 나쁜점은 없는 것다.

챕터3 - 토크나이징

해당 챕터는 단어들을 토큰(token)이라고 부르고 토큰의 단위는 토크나이징 방버에 따라 달라질수 있지만 일반적으로 일정한 의미가 있는 가장 작은 정보 단위로 결정됩니다.

책에서는 한국어 토크나이징에 대한 라이브러리 KoNLPy(코엔엘파이)에 대해서도 설명해주고 있다. 그외에도 한국에서 만든 여러가지의 라이브러리들(Kkma/Komoran 등등)에 대한 설명들이 있어서 꽤나 신기했다.

챕터4-임베딩

임베딩이란 단어나 문장을 어떤 값들로 수치화해서 벡터 공간으로 표현하는 과정을 의미한다고 한다.

컴퓨터가 인식할 수 있는 단어들을 숫자값으로 만들어서 그에 대응하게 만들어주는것다. 이런 임베딩에대한 기법과 장단점등을 책에서는 설명해주고 있다. 

챕터5 - 텍스트 유사도 

임베딩으로 각 단어들의 벡터를 구하고 다음 벡터 간의 거리를 계산하는 방법으로 단어 간의 의미가 얼마나 유사한지 계산할수 있다고 한다. 임베딩은 즉 단어들을 묶어서 수치화했다면 그 묶인 단어들의 조합으로 문장을 만들게 될텐데 이런 문장들의 유사도를 계산할수 있어야한다고 한다.

이후에 챕터들에서는 실제로 챗봇엔진 만들기를 진행하게 된다.

챕터6 - 챗봇엔진에 대한 필요한 딥러닝모델

챕터7 - 챗봇 학습툴 만들기

챕터8 - 챗봇 엔진만들기

챕터9 - 챗봇 API 만들기

이후에는 기존에 서비스 되고 있는 카톡과 네이버 톡톡 챗봇을 만들어 보며 책이 마무리 된다.

챕터10 - 카톡 챗봇 만들기

챕터11 - 네이버톡톡 챗봇만들기

그외에 부록이 있다.

부록 A 개발환경 구축

부록 B AWS에서 챗봇 구동 환경 만들기

이렇게 전체적으로 보니

챕터1~5에서는 챗봇에 대한 개념설명과 파이썬에 대한 설명 그리고 챗봇에 필요한 기능에 대한 설명들을 해주며

 이후엔 실제적으로 간단한 자체 챗봇엔진을 만들며 책이 마무리가 된다.

나도 지금까지 파이썬에 대한 관심과 챗봇에 대한 호기심이 있었는데 깊이 알려고 한다면 더 많은 시간과 노력이 필요하겠지만, 간단하게 챗봇이 어떻게 동작하는가?에대한 호기심은 살짝 해결된거같다.

"한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."

http://www.yes24.com/Product/Goods/94462359

요즘 워낙 인공지능이 대세이다 보니 관련한 다양한 서적이 출간되고 있는 것 같다. 관심을 가지고 여러 책을 읽어봤었는데 대부분 복잡한 수학적 개념부터 시작하기 때문에 상당히 읽기 어려웠던 기억이 난다. 물론 간단한 샘플로 같이 설명하고 있지만 테스트 환경 구성도 어렵고 시간도 많이 걸리는 듯한 느낌을 받았다. 제대로 배운다면 수학적인 지식을 기반으로 기본 개념을 이해하고 환경을 구성하는 것이 맞겠지만 실제 테스트에 들어가기 전에 지치는 듯한 느낌을 강하게 받았던 생각이 든다.

이 책은 다른 책들과는 조금 다른 느낌인 것 같다. 일단 복잡한 인공지능 개념이나 수식은 최대한 배제되어 있고, 많은 부분 직접 확인할 수 샘플로 구성되어 있다. 테스트를 위한 샘플도 python으로 조금만 개발해본 사람이라면 별다른 어려움없이 자신이 사용하던 환경 그대로 테스트가 가능하다. 따라서 일단 기본적인 개념 이해와 동작 확인을 쉽게 할 수 있기 때문에 훨씬 수월하게 책을 읽어갈 수 있었던 것 같다.

책은 총 11개의 챕터로 구성되어 있다.  1장과 2장에서는 챗봇에 대한 이해와 챗봇의 활용사례를 설명하고, 파이썬에 대한 기본적인 소개를 하고 있다. 챗봇과 파이썬에 대한 기본적인 지식이 있다면 이 부분을 건너뛰어도 되겠지만 그렇더라도 개념을 확인하는 차원에서 빠르게 읽고 넘어가면 좋을 것 같다. 3장부터 5장까지는 한글문장 처리를 위한 개념과 라이브러리, 그리고 실제 사용 예제를 설명한다. 학교 다닐 때 한글 형태소 분석을 하는 연구실이 있었는데 이 책에서 설명하는 라이브러리 사용만으로 한글 형태소 분리 및 텍스트 유사도까지 쉽게 구현할 수 있어서 상당히 흥미로운 것 같다. 이 부분까지가 기본적인 한글 문장 분석으로 볼 수 있을 것 같다.

6장과 7장에서는 챗봇 엔진에 필요한 딥러닝 모델과 챗봇 학습툴 만드는 과정을 설명한다. 한글 문장 분석을 위한 딥러닝 분류 모델을 만드는 방법과 문장 분류를 위한 CNN 모델에 대한 설명, 그리고 개체명 인식을 위한 양방향 LSTM 모델까지 다양한 개념과 어떻게 python으로 구현할 수 있는지 샘플을 이용하여 잘 설명하고 있다. 또한 챗봇 학습툴을 만들기 위해 mysql을 이용한 데이타베이스 연동, 학습데이타 생성 및 관련한 데이타베이스 작업 등을  설명한다. 특히 mysql에 대해 제대로 알지 못하더라도 기본적인 명령어와 문법을 설명하고 있기 때문에 쉽게 따라할 수 있다.

8장부터 11장까지는 7장까지 학습한 내용을 기반으로 챗봇 엔진과 챗봇 API을 만드는 과정을 설명한다. 그리고 이를 응용하여 카카오톡 챗봇과 네이버톡톡 챗봇을 만드는 과정을 설명한다. 특히 카카오톡 챗봇과 네이버톡톡 챗봇을 만들기 위해 회원가입부터 API를 사용하는 방법까지 자세히 설명하고 있기 때문에 쉽게 따라하고 결과를 확인할 수 있는 것 같다.

챗봇은 chatter와 robot의 합성으로 대화하는 로봇으로 정의할 수 있다. 이미 다양한 고객센터에서 텍스트나 음성으로 고객을 응대하고 있고 그 영역이 점점 넓어지고 있다고 할 수 있다. 이 책에서 설명하는 내용을 차근차근 따라한다면 챗봇의 동작방식과 제작 방식을 쉽게 이해하고 실제 경험할 수 있을 것 같다. 그리고 자신만의 챗봇을 만들어 새로운 영역에 적용해 볼 수도 있지 않을까 생각한다.

"한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."

한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다.

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책 소개

이 책은 챗봇의 가장 기초부터 실제 엔진과 API 그리고 최종적으로 AWS 등을 통한 환경 만들기까지를 다루고 있다.

또한 실습 위주의 내용으로 딥러닝 초반에 겪는 이론의 난해함을 해소시켜 누구든 쉽게 접근할 수 있게 한다.
"처음 배우는 딥러닝 챗봇" 제목처럼 시작부터 실제 상용 챗봇 서비스까지 모든 것을 한번에 해결할 수 있게 한다.
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대상 독자

다만 초반 환경설정과 라이브러리 설치에 조금의 어려움을 겪을 순 있다.
프로그래밍에 완전 초보라면 약간의 삽질과 인내심을 필요로 한다.

다루는 내용

또한 챗봇 기초가 되는 자연어 처리부터, 엔진까지 처음부터 끝까지 모든 것을 다루며,
AWS 환경 구축을 통해 실제 상용 서비스까지 이루어지도록 도움을 준다.

생각 및 느낀점

하지만 실제 딥러닝을 시작하기 위해 책을 편 순간 어려워 보이는 수학 공식들의 나열로 많은 사람들의 발을 멈추게 하였다.
이 책은 특이하게도 이런 수학적인 접근을 과감하게 생략하였다.

실제 챗봇 구현을 위한 라이브러리의 사용과 서비스에 중점을 두었기 때문에

수학이라는 장벽 없이 큰 구조의 이해를 돕는 이런 부분이 마음에 들었다.

또한 각 기능을 구현하기 위하여 관련된 라이브러리 하나만 다루지 않고,
여러 라이브러리를 직접 다뤄보고 장단점을 알려주기 때문에
상황에 맞는 라이브러리를 선택하는데 도움을 준다.

아직 딥러닝을 입문해보지 않았다면, 또는 딥러닝의 수학적 압박으로 여태 망설이고 있었다면 이 책을 꼭 읽어보길 추천한다.

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인공지능, 머신러닝, 딥러닝 기술이 많이 퍼져있다고 생각하는데 막상 제가 그 기술들을 익히고 배우자니 막막한 것이 사실이었습니다. 이번 한빛미디어에서 나온 “처음 배우는 딥러닝 챗봇"은 그런 저에게 인공지능 입문의 문을 열어준 책이라 할 수 있겠습니다.

챗봇은 이제 많은 분야에서 적극적으로 활용되고 있습니다. 제가 쓰는 현대카드에서는 헨리라는 챗봇을 통해 결제금액 확인이나 한도조회, 즉시결제 등 신용카드를 쓰면서 필요한 업무들을 24시간 내가 원할때 필요한 정보를 전달해주고 있습니다.

이 책에서도 설명하길 의료, 상담, 금융, 쇼핑, 마케팅 등 많은 분야에서 챗봇을 사용하고 있다고 합니다. 지금과 같은 코로나 시대에서는 비대면 기술인 챗봇이 더 주목받고 있고 앞으로 호라용도가 더 높아질 것임을 자명하고 있습니다.

책의 내용을 실습하기 위해서는 개발환경 구축이 필요한데 부록을 통해 맥, 윈도우 OS에서 파이썬 설치라든가 아나콘다를 통한 가상 환경 만들기도 핵심만 쏙쏙 설명해주어 개발환경 구축하는데 들이는 시간을 많이 절약할 수 있었습니다.

저는 파이썬을 해보아서 챕터2 파이썬 시작하기 부분은 건너뛰었지만 내용이 파이썬 입문서 급으로 좋아서 파이썬을 모르는 분들도 쉽게 배우기 좋을 것이라 생각 됐습니다.

챕터3부터는 본격적으로 파이썬으로 실습을 시작하게 됩니다. 한국어 자연어 처리에 많이 사용하는 KoNLPy 라이브러리를 사용해 한국어 형태소를 분석합니다. Kkma, Komoran, Okt 형태소 분석기를 통해 품사 태그를 추출하고, 명사를 추출하고, 문장 분리도 해볼 수 있습니다. 인식하지 못하는 단어들을 사용자 사전을 통해 추가하는 방법도 간단히 설명해주고 있습니다. 한국어 자연어 처리를 위해 많은 오픈소스 개발자분들이 힘쓰고 있다고 합니다. 저도 실력을 쌓아 보탬이 되고 싶다는 생각이 드네요.

챕터4, 5, 6은 딥러닝 모델에 대해 배우게 됩니다. 단어 임베딩, 텍스트 유사도 계산 부분은 수학적인 부분도 나오기 때문에 어렵게 느껴지실 수 있을 것 같습니다. 고등학교 때 배운 코사인이 이런곳에 사용되었다니 놀라우면서도 수학 공부를 열심히 할 걸이라는 생각을 하게 됩니다. 6장에서 딥러닝 모델과 이론이 많이 나오기 때문에 읽는데 시간이 걸릴 수 있지만 저자께서 개발자 입장에서 이해하기 쉽도록 그림과 라이브러리 활용 수준의 진행을 보여주시기 때문에 차근차근 읽어 나가시면 좋을 것 같습니다.

챕터7부터 챗봇을 만들어보게 됩니다. 챗봇 학습 데이터를 관리하는 툴을 만들어보게 되는데 MySQL DB를 사용해 엑셀 파일로 관리할 수 있는 간단한 툴을 실습하게 되는데 우리가 많이 사용하는 엑셀로 쉽게 학습 데이터를 관리할 수 있다니 참으로 편리하다 말할 수 있겠습니다.

챕터8에서는 챗봇 엔진 만들기를 해보는데 봇 빌더를 이용해 챗봇을 쉽게 만들 수 있지만 챗봇 엔진들이 어떤 원리로 구현되고, 각 전문분야에 맞는 챗봇을 어떻게 구축할 수 있는지에 대한 아이디어와 힌트를 주고 싶다 말합니다. 마지막으로 챗봇 API를 만들고 카카오톡, 네이버톡톡 챗봇과 연동하는 것으로 책이 마무리 됩니다.

제가 다니는 회사도 예약과 상담이 필요한 직종이라 이번에 “처음 배우는 딥러닝 챗봇"을 읽으면서 실습하고 익힌 내용을 토대로 회사에 필요한 챗봇을 만들어볼 예정입니다.

"한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다.”

자연어 처리 내부를 몰라도 KoNLPy 등 자연어 처리 프레임워크를 사용하여 단어 및 문장을 학습하는 방법을 알려준다. 또 한, 학습한 모델을 기반으로 카카오톡, 네이버 톡톡 등을 연동하여 실제 서비스에 적용할 수 있는 가이드라인을 제시한다. 해당 책은 자연어 처리의 깊은 원리 설명은 없지만 서비스를 적용할 수 있는 기초적인 원리를 설명하고 딥러닝뿐만 아니라 직접 서버를 구축하여 REST API로 서비스를 제공하는 방법에 대한 기술 되어 있다. 

 모델을 개발할줄아는 엔지니어겐 서버 기술을 가이드라인 할 수 있으며 서버 및 서비스를 개발하는 엔지니어 에게는 자연어 처리를 쉽게 다가갈 수 있는 방법을 소개한다고 생각할 수 있다. 자연어 처리, 서버 기술을 좀 더 깊이 알고 싶다면 인터넷 및 전문 서적을 통하여 보강하는 것을 추천한다.

초심자를 위한 All-In-One 딥러닝 X 챗봇 개발 지침서

딥러닝, 머신러닝 하면 일단 수학이 떠오르면서 몸서리 치는 분들이 많을 겁니다.

이 책은 한권으로 구성된 400여 페이지의 얇은 책이지만

자연어처리, 딥러닝, Flask REST API 구성, 실제 카카오톡 등 서비스 연동까지

실무 개발에 필요한 핵심만을 쏙쏙~ 뽑아서 정리해 둔 훌륭한 지침서입니다.

공부에 지쳐있다면, 

그리고 빠르게 산출물을 만들어야 한다면

강력히 추천해 드리는 책입니다!

https://blog.naver.com/ds1dbx/222684937766

("나는리뷰어다" 활동을 위해 무상으로 제공받은 책을 이용해 내용을 확인하고 리뷰했습니다)

처음배우는 딥러닝 챗봇

챗봇이라는 것을 개발하기 위한 기본서로서는 손색이 없다.

하지만 한가지 아쉬운것은 챗봇을 개발하기 위해 알아야 할 지식이 너무 많은데,

그것을 한권의 책에 녹여놓기 위해 너무 많은 분야의 정보를 제공하기에는 분량이 너무 부족함이다.

2장에서 챗봇을 개발하기 위해 파이선을 알려주고 있다. 하지만 챗봇개발을 생각한 사람이라면 파이선 정도는

이미 알고 있다는 전재를 깔고 설명하는게 더 좋지 않았을까 하는 생각이 든다.

모든 사용자들에게 너무 친절하게 알려주려고 노력하다보니 내용의 깊이가 약간 아쉬운 책이다.

물론 그렇다고 해서 이 책이 나쁜것은 아니다. 적절한 설명과 이것을 왜 알아야 하는지에 대해서는 잘 나와 있다.

3장부터 6장까지는 챗봇을 만들기 위한 텍스트 토크나이징 부터 유사도 그리고 딥러닝 모델까지 잘 설명이 되어 있고

챗봇 엔진과 API를 만드는 방법이 9장까지 잘 설명 되어 있으며, 카카오톡이나 네이버 톡톡을 이용해서 챗봇을 만드는

과정이 10장,11장에 설명이 되어 있다.

전반적으로 챗봇을 어떻게 만드는 구나 라는 관점에서 보면 상당히 좋은 책이나, 실제 챗봇만을 구축하기 위한

기술적인 깊이가 조금 더 설명이 되었으면 어떨까? 하는 생각이 계속 머리속에 맴도는 책이다.

"한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."

근래 나온 챗봇 개발 서적 중 개발 핵심에 가까운 책

『처음 배우는 딥러닝 챗봇』

조경래 지음

나는 소프트웨어 개발 22년차로 최근의 인공지능 기술쪽에 빠르게 적응할 수 있었지만 대학원 강의나 시중의 책은 항상 아쉬움이 많았다. 도대체 현장에서는 어떤식으로 개발하는지 알 수가 없었기 때문이다. 그도 그럴 것이 요즘같은 AI 기술에 열광하기 시작한 지가 몇 년이나 되었겠는가? 현장의 지식이 보편화되기에는 턱없이 시간이 짧다는 사실은 분명하다.

시중의 책들은 거의 대부분 파이썬의 기초 영역에 집중해 있다. 또 인공지능 관련 이론 소개는 거의 거기서 거기고, 깊이 있게 파헤쳤다는 책들은 라이브러리 사용법을 알려주는 레퍼런스인 경우가 많았다. 대학과 대학원 수업은 그런 책들을 교재로 사용하니 무슨 기대치가 있으랴.

서두가 길었다. 신간서적을 찾아 서점과 도서관을 들락거리며 참 많은 책을 봤지만 단연코 이 책이 가장 현장감이 있다. NLP 라이브러리를 쓰는 방법 정도로 머무르는 것이 아니라 실제로 서버를 만드는 방법, 클라이언트와 연결하는 방법, 카카오, 네이버와 연동하는 방법들이 나와있다.

책은 400페이지 정도로 다른책들에 비해 두께도 얇다. 그런데 있을 건 다 있다. 파이썬 기초영역도 다룬다. 참 좋은게 다른 책들은 철편일률적으로 언어 문법을 장황하게 나열했지만 이 책은 NLP를 다루기 위한 실무적인 문법들로 간결하게 앞부분을 채웠다. 개발자로서 너무 맘에 든다. 다른 책들도 제발 이렇게 해줬으면 좋겠다.

KoNLPy의 형태소 분석기의 차이점은 수도 없이 들었지만 이 책만큼 간결한 몇마디로 차이를 알려준 것을 본 적이 없다. 임베딩 기술에 대한 설명도 전에는 제대로 이해 못하던 것을 이 책으로 개념을 확실히 잡을 수 있었다.

중반부 이후부터 본격적인 실전 개발인데 짧은 분량임에도 중요한 내용이 압축되어 있다. 하나씩 따라해 보다보면 겨우 한 장 넘겼는데도 시간이 훌쩍 지난다.

아쉬움이 없는 것은 아니다. 개인적으로 음성 인식 쪽에 대한 자료 찾기가 힘들어서 혹시나 했는데 기대로 그쳤다. 이 책은 의도분석에만 집중했는데 학습이나 시나리오 같은 부분도 좀 다뤄줬으면 하는 생각도 드는데 너무 큰 기대일 지도 모르겠다. 생초보에게는 약간 어려울수도 있다. NLP이론과 코딩에 대한 기초가 약간이라도 있어야 진도가 나갈 것이다.

저자 소개가 스타트업 재직중인 이사라는 정도만 나와있는데, 앞으로도 좋은 책이 기대된다. 그저 대기업 누구, 어느 대학 교수 같은 네임밸류에 의존해서 쓴 책들보다 개발자라면 바로 이런 책에 좋아요를 눌러줘야 한다고 생각한다.

※ 한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다.

제목에서 챗봇이란 단어에 눈길이 간다.

인공지능, 딥러닝이 많은 사람들에 보통명사처럼 회자되면서 가장 친숙하면서도 많이 들어본 적용분야가 챗봇이라 그럴것이다, 아마도...

그 챗봇이라는 것은 자연어처리(NLP : Netural Language Processing) 라는 것에 기초해 개발되어 있다.

자연어처리는 최근의 인공지능 기술이 접목되어 그 이전에 비해 꽤 많이 발전하고 있다. 번역 등에서는 큰 의미있는 진전이 이루어졌지만 아직까지도 사람의 인지사고에 의한 언어사용을 기계적으로 기술적으로 적용하는 것은 많은 어려움과 노력이 따른다.

"처음 배우는 딥러닝 챗봇" 책은 챗봇에 포커싱된 입문서이다.

입문서 답게 많은 부분을 담고 있다.

파이썬 문법도 다루고 있고 NLP의 기본인 토큰나이징, 임베딩, 유사도 관련 내용도 한챕터씩 잡아서 다루고 있고 챗봇 개발에 필요한 딥러닝 모델, 학습툴 그리고 이를 기반으로 한 엔진과 API까지 만들어보고 한국어 자연어처리의 양대산맥인 카카오와 네이버 각각의 생태계에 연동된 챗봇 만드는 방법까지 나열되어 있다.

아마 상용은 아니더라도 아주 기본적인 챗봇에 관한 내용은 이 책으로 가볍게 터치해볼 수 있지 않을까 생각한다.

내가 특정산업과 특정기업에 특화된 자연어처리 엔진을 좀 만들어 본 사람으로서 좀 아쉬운 점은 파이썬 같은 챕터는 빼고 토큰나이징, 임베딩쪽을 좀더 현실적인 데이터에 기반해서 처리하는 부분이 더 많았으면 어땠을까 하는 생각을 해본다.

자연어 처리를 해보니 보통 자연어처리 관련 책이나 자료에서 흔히 사용하거나 예를드는 "네이버 영화 리뷰" 이런것들 말고 현실에서 부딪히는 전처리 과정이나 토큰나이징, 임베딩 과정에서 고민해야하는 부분이 어마무시하게 크다. 국내외 논문들도 찾아보고 하긴 하지만 현실/현업에서 부딪히는 문제는 상상이상이다... 답답할정도로...

in house app을 개발할때는 한땀한땀 이 모든 것을 다 만들어야 하는데(여건과 환경에 따라 그렇지 않는 경우도 있긴 하지만) 그 부분에는 너무나 기본적이고 정석적인 이야기만 책에 담겨 있어 아쉽다.

이 책만 보고서는 한계가 클 것이다, 물론 그부분이 소위 말하는 돈되는 부분이고 각자, 각 업체의 노하우긴 하지만...

그럼에도 불구하고 챗봇이라는 주제로 한정해서 기본적인 시킬과 챗봇 전반적인 부분에 대한 고른 지식을 얻고자 한다면 좋은 길라잡이가 될 것이다.

※ 본 리뷰는 IT 현업개발자가, 한빛미디어 책을 제공받아 작성한 서평입니다.

초보자도 손쉽게 챗봇 엔진에서부터 챗봇 API, 학습 DB까지 구축이 가능하도록 챗봇에 대한 제작 과정을 개념에서 부터 실습까지 이해하기 쉽도록 이미지와 코드에 대한 자세한 해설로 쓰여 있어 쉽게 나만의 챗봇 설계할 수 있었다. 특히, 웹 상에 나와있는 손쉽게 챗봇을 만들 수 있는 툴들에서 알 수 없었던 챗봇 엔진이 어떻게 구성되고 어떤 과정을 통해 답변을 하는지에 대한 궁금증을 해결할 수 있었다. 개발에 그치지 않고 실제 비즈니스에 사용 가능하도록 사람들이 많이 접근하여 사용할 수 있도록 카카오톡과 네이버 톡톡 등에 연동 방법까지 친절히 설명해주고 있다. 하지만 기본적으로 파이썬 언어와 텐서플로 및 케라스에 대해서 접한 분들에게 좀 더 적합하기 때문에 아예 관련 분야 지식이 전무하다면 이 책을 활용하기 어렵다고 생각한다. 그치만, 그만큼 초보자들을 위해 챗봇이 어떻게 동작하는지 잘 설명해주고 있는 도서이다. 

 "한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."

원본 리뷰 링크 : https://xaenuecloud.notion.site/911f65f99ac24ccc8a48d6d74f880d32

기초부터 실습까지 자세히 알려주는 책입니다.

"한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."

이 책이 마음에 든 이유는 단순히 챗봇 프레임워크 개발 API만 담은 것이 아니라, 딥러닝의 기초와 파이썬의 활용법 등의 세세한 기초부터 시작하여 고급 API, Rest API 를 넘어 네이버, 카카오톡 챗봇을 사용하는 방법까지 담고 있는 종합책이다. 시중에 이런 책을 구하기가 매우 힘들 뿐더러, 간혹 있더라도 어렵게 설명하는 내용이 많았지만 이 책에는 초보자가 쉽게 접근할 수 있도록 배려하여 만든 책 느낌이 강했다. 또한 요즘 핫한 NLP에 대한 기초적인 부분도 담고 있고, RNN의 개념도 배울 수 있어 뒤에 나오는 챗봇 프레임워크를 좀더 쉽게 이해할 수 있게 만들었다.

초보자 분들이라도 도전할 수 있게 구성된 책으로 초보자분들에게 강추하는 책이다. 구성에 비해 비용이 그렇게 비싼 책도 아니니 도전해 보았으면 한다.

최근 고객센터에 문의 전화를 하면 처음 만나는 상담원은 챗봇입니다.

먼저 챗봇이 처리 할 수 있는 상담 내역을 처리해 주고 챗봇이 처리하지 못하는 경우에 상담원으로 연결해 주는 것을 많이 경험하고 있습니다.

예전에는 텍스트 유형의 챗봇을 많이 만났는데 이제는 텍스트 유형을 넘어 음성까지도 챗봇이 응대하는 시대가 되었네요~

이러한 챗봇이 어떻게 동작하는지 원리가 무척 궁금해서 이 책을 신청하게 되었습니다.

이러한 챗봇의 개발 방법은 여러가지 방법론이 있지만 이 책에서는 특정 분야에 적용되는 FAQ에 응대하는 Q&A 챗봇 개발을 다루고 있습니다.

먼저 이러한 챗봇을 개발 한다고 생각을 해 보면 다음과 같은 작업들이 필요할 것으로 예측이 되네요.

1. 문자열에 대한 형태소(단어)를 분리하고

2. 컴퓨터에서는 텍스트를 처리하지 못하기 때문에 이러한 말뭉치(단어)에 대해 숫자로 변환하고

3. 텍스트의 유사도를 계산 하여 질문에 대한 유사도가 높은 답변을 제공해 줄 수 있을 것입니다.

이 책에서는 1장부터 5장까지 위의 문제를 다루기 위해서

파이썬을 다뤄 보고, 문자열을 분리하는 Kkma,Komoran,Okt 등을 다루어 보면서 사용자 사전을 구축합니다.

또한 말뭉치를 원핫인코딩,Word2Vec 등을 이용하여 숫자로 변환해 보며 텍스트의 유사도에 대한 확률을 계산하는 n-gram 유사도, 코사인 유사도 등을 이용해서 챗봇 개발에 대한 개념을 충분히 익혀 봅니다.

6장 부터는 이러한 개념을 기반으로 챗봇 개발을 진행해 보는데요~

쳇봇 엔진에 필요한 딥러닝 모델인 케라스 사용법을 살펴 보고 챗봇을 학습한 데이터를 저장할 수 있는 데이터베이스 중 가장 쉽게 접근할 수 있는 MySql 의 사용법 등을 다루어 봅니다.

기본적인 사용법을 살펴 본 후에는 본격적으로 챗봇의 엔진을 만들어 보게 되는데요~

챗봇의 엔진 처리 과정인 전처리과정 -> 의도분석 -> 개체명인식 -> 답변검색 (학습DB) -> 답변 출력 과 같은 순서로 하나씩 구현을 해 봅니다.

이때 다중 접속을 위한 TCP 소켓서버 처리 방법등도 상세히 다루고 있어서 많은 사람이 접속하는 경우도 처리 할 수 있도록 구현이 됩니다.

이렇게 만들어진 서비스는 API를 통해서 다른 서비스와 연결이 가능해야 할것입니다.

9장부터는 이렇게 만들어진 서비스를 API로 만들어 보고 카카오톡과 네이버톡톡에 연동하는 방법등을 살펴 봅니다.

서평

이 책은 챗봇 엔진부터 NLP,딥러닝,REST API,카카오톡 연동에 이르기까지 챗봇에 필요한 기술을 한권으로 만나 볼 수 있는 챗봇 개발 입문서입니다.

딥러닝에 관심이 있는 학생이라면 케라스를 이용한 인공신경망,이미지분류,문장 분류를 위한 CNN 모델 등을 살펴 보면서 챗봇을 구현하면서 동작원리를 깨닫게 될 수 있을것 같습니다.

또한 챗봇을 이용해서 상담서비스를 기획하고 있는 기업의 개발 담당자 분들이라도 이 책 한권으로 챗봇 서비스를 구현해 볼 수 있기 때문에 서비스 구축에 도움이 될 수 있겠네요.

초보자라고 해도 하나씩 따라 하면서 챗봇서비스에 푹 빠져 볼 수 있는 입문서로 추천을 합니다.

"한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."

이 포스팅은 한빛미디어 ‘나는 리뷰어다’ 서평단에서 도서를 제공받아 꼼꼼히 읽어보고 작성하였습니다.

서명 : 처음 배우는 딥러닝 챗봇

저자 : 조경래

출판사 : 한빛미디어

예제 소스 :  https://github.com/keiraydev/chatbot

분홍색 귀여운 표지가 인상적이다. 근래 본 인공지능 서적중에 가장 귀여운 것같다. 귀여운 챗봇캐릭터가 엉뚱한 대답을 해줄 것같다.  

뒷표지에 관련 도서로 『김기현의 자연어 처리 딥러닝 캠프(파이토치 편)』, 『밑바닥부터 시작하는 딥러닝2』, 『파이썬으로 배우는 딥러닝 교과서』 가 표지에 함께 적혀있던 점이 좋았다. 개인적으로 밑바닥부터 시작하는 딥러닝 시리즈를 좋아하는데 이 책으로 딥러닝+챗봇을 도전하시려는 분들은 위 참고서적을 함께 읽어보았으면 좋겠다.

책을 읽고 좋았던 점은 챗봇을 하기 전 챗봇에 대한 소개와 개발 환경 구축이 있던 점입이다. 입문을 할 때 챗봇에 대해서 이해하고 스스로 환경을 구축할 수 있도록 고심을 많이 하였던 것같다. 챗봇에서 활용되는 파이썬 내용도 담겨있고 REST API나 카카오톡, 네이버톡톡 챗봇 만들기도 알려주고 있다.

구태여 아쉬운 점을 꼽으라면, 1장에서 개발 환경 구축(부록)의 페이지도 함께 표기해주었으면 좋았을텐데란 생각이 든다. 맨 뒤에 있어서 정말 파이썬 설치도 모르는 분이라면 울면서 책을 덮을 것같다. 그래도 이 책은 친절하다고 알려주고 용기를 주고싶다.

그리고 챗봇 서비스를 기획하거나 챗봇에 대해 이해를 하고싶은 분들에게는 핑퐁팀블로그 - 친근하고 귀여운 챗봇 디자인 1편 - 페르소나 편(https://blog.pingpong.us/design-chatbot-persona/)를 추천한다. 챗봇에 어떤 서비스로 활용되고 데이터에 대한 고민도 필요하기에 여러 챗봇의 사례를 살펴보면 도움이 될 것같다. 이 책에서는 Q&A챗봇을 목표로 한다.

[챗봇 사례]

 Q&A챗봇에는 어떤 예시가 있을까? 홈페이지를 보면 채널톡이 엄청 많이 늘었다. 카카오 오픈채팅방에서 만날 수 있는 방장봇도 있다. 은행어플에도 챗봇이 활약하고 있다. 실생활에서 챗봇이 사용되는 건 많이 익숙해진 상태인데 어떻게 만들어지고 발전되고 상용화되는지 관심을 기울여보면 좋을 것같다.

한적한 주말에 컴퓨터 앞에 앉아 좋아하는 음악을 들으면서 보람찬 주말을 위해 도전하기 좋은 두께이다.  페이지수는 총 403장이다. 

파이썬에 대한 내용이 있지만, 책으로 공부하기보다 직접 코드를 실습하는게 더 좋다. 361쪽을 보고 개발 환경을 구축하고 예제 소스로 직접 돌려보면서 공부하면 좋을 것같다. 파이썬 강좌를 듣는걸 추천한다.

이 책에서 좋았던 점은 토크나이징부터 임베딩, 텍스트 유사도가 아주 잘 설명이 되어있다. 원-핫 인코딩도식도 이해하기 좋았고, 이후나오는 딥러닝에 대한 설명도 그림으로 설명이 되어있다. 글만 봐서는 아리송할 때가 많은데 그림으로 표현해서 독자의 이해를 도우려고 한 듯하다. 3~6장까지는 기본 지식을 탄탄하게 위해서 반복하거나 다른 책들과 함께 읽으면서 이해를 높이면 좋을 것같다. 코사인 유사도 설명도 수식, 예시, 코드가 매우 상세하게 나와있어서 처음 배울 때 이렇게 배웠으면 더 좋았을텐데란 생각이 들었다.

참 재밌게 읽다가 어려웠던 내용을 꼽자면, BIO표기법, MySQL, JSON, Flask 등 이다. 써본 적 있으나 자신이 없었다. 챗봇에 필요한 수준만 다루긴 하지만,  전반적으로 이해가 높아야 책을 따라갈 수 있을 것같다. 이 책을 바탕으로 주변 지식을 넓혀나갈 수 있을 것같다.

마지막으로 챗봇을 구상하고 시나리오도 짠 후에 예제코드를 돌려보면 이번 주말에 재밌을 것같다.

[ 이 책은 한빛미디어로부터 도서를 제공받은 후 작성하였습니다. ]

오늘 리뷰할 책은 한빛미디어의 '처음 배우는 딥러닝 챗봇'이다.

책 표지에 적혀있듯 챗봇 엔진부터 파이썬으로 딥러닝 하는 법을 간단히 배우고 

만들어진 챗봇으로 카카오톡 연동까지 할 수 있다.

기존에 읽어본 책은 딥러닝이나 통계에 대한 자세한 지식이 필요한 경우가 많았다.

근데 이 책은 파이썬을 기본~중급만 하는 사람이라면 누구나 어렵지 않게 따라할 수 있었다.

목차 순서대로 따라하다보면 어렵지 않게 챗봇을 구현할 수 있다.

책의 소스코드에선 파이썬을 사용하고 있어 다른 언어들보다 가독성도 높은 편이었다.

네이버 톡톡 챗봇이나 카카오 챗봇 API를 사용하는 방법도 자세하게 나와있다.

파이썬으로 챗봇 직접 구현하고 사용하고 싶은 분들!

< 처음 배우는 딥러닝 챗봇 > 추천드립니다:)

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 #챗봇 #딥러닝 #NLP #자연어 #Flask

한빛 출반사의 “처음 배우는 딥러닝 챗봇”를 소개합니다.

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“처음 배우는 딥러닝 챗봇”을 읽어보니 작년 프로젝트 요구사항 때문에, 다급했던 여기저기 찾아보고 연락을 했는데, 당시에 도서가 출간되었으면 큰 도움 받았을텐데...라는 생각을 하게 되더군요. 차기 제품 프로젝트에 들어가는 주요 기능 중에 음성인식과 챗봇 개발이 요구사항이 있었으나 이 방면에는 경험이 전무하기에 관련 기술을 급하게 찾아본 적이 있습니다. 두 기술 모두 유명 스타트업부터 이름만 들어도 알만한 회사에서 이미 솔루션으로 제품화 되어 있었죠. 사실 관련 기술의 기반 지식이 없는 회사에서 마케팅이나 기획팀 요구사항이 있다고 해서 뚝딱하고 기술 개발을 하기란 쉽지 않습니다. 그래서 당시에는 인터넷에서 뒤져본 글들이 정보를 얻는 대부분이었고 NLP와 챗봇을 동시에 다루는 깔끔한 도서가 없을까란 아쉬움이 이었습니다. 그래서 당시에 시기가 맞았다면 이 책을 읽었었다면 어느 정도 정리가 쉽게 되었을텐데...라는 생각을 가지게 되었습니다.

자연어 처리와 채봇 API를 동시에 다루고 있는 도서

말 그대로 본 도서는 자연어 처리와 채봇 API를 모두 다루고 있는 도서로 가장 큰 장점을 가집니다. 왜냐하면 솔루션 자체를 구현하는 업무를 하지 않는 이상 제품 개발은 안정된 오픈 소스나 솔루션의 API를 기반으로 구현될텐데, 기존에 자연어 처리를 다루는 도서들의 경우 인공지능 자연어 처리 자체를 주요 다루고 있다보니 이를 학습하기에는 만만치 않은 노력과 시간을 요구하죠. 하지만 챗봇 기능이 제품 개발에서 요구되는 기능 중의 하나인 경우 개발 시간도 충분치 않을뿐더러 코어(core) 기술을 확보하기 보다는 응용 기술을 구현하는 것이 현실입니다. 따라서 저와 같이 제품 개발을 위한 챗봇 구현 관점에서 보면 "처음 배우는 딥러닝 챗봇"는 자연어 처리와 채봇 API를 동시에 다루고 있기 때문에 이 모두를 원하는 내용이 모두 포함된 유용한 도서입니다.

구체적으로 어떤 내용들을 다룰까요?

- 파이썬 기본 문법

- 자연어 처리 소개

- 챗봇 엔진 개발

- 외부 API 연동

도서에서 소개하는 자연어 처리 프레임워크가 파이썬 기반이기 때문에 타 도서와 마찬가지로 도서 초반에는 파이썬 기본 문법을 다룹니다. 허나 예상했겠지만 파이썬 문법에 대해서는 자세한 내용보다는 주요 내용을 빠르게 진행하기에 파이썬 주요 문법은 숙지된 상태에서 본 도서를 학습하는 것이 낫겠죠.

자연어 처리 소개

본격적인 내용은 3장부터 자연어 처리 소개로 시작됩니다 3장 토큰 나이징과 4장에서 워드 임베딩, 기본이 되는 원-핫 인코딩와 Word2Vec 이론을, 5장에서는 텍스트 유사도를 소개합니다.

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NLP라면 배워야 하는 순환 신경망(RNN, Recurrent Neural Network)와 LSTM와 같은 딥러닝 모델은 6장에서 다룹니다. 허나 DRNN이나 GRU, Attention까지 이론을 깊게 들어가진 않습니다. 여기까지가 전체 11장 중에서 6장까지 차지하는 내용입니다.

NLP 최신 이론을 깊게 들어가지는 않습니다. 가령 RNN와 LSTM에 대해서 상세한 이론 설명이 분명 있으나 최신 이론은 다루지 않습니다. 이런 기술 방향이 자연어 처리를 다루고 있는 도서와 비교하여 본 도서의 아이덴티티 구분해줍니다. 서두에서 본인의 경험을 말씀드렸는데, 본 도서는 챗봇을 적용하고 싶은데 관련 이론에 대해서 빠르게 습득하기를 원하는 독자에게는 더할 나위 없이 좋은 도서입니다. 가령 저처럼 경험이 전혀 없는데 기획팀과 마케팅 요구사항으로 제품개발을 하려보니 관련 기술 내용을 빠르게 훑고 이해하고자 하는 독자에게 적합한 도서입니다. 그래서 내가 이 책 한권으로 자연어 처리에 대한 A-to-Z를 읽히려는 독자를 위한 도서와는 어느 정도 거리가 있다고 생각하기에 이 부분은 염두에 두어야 합니다.

챗봇 API 만들기

이어서 말한다면, 굳이 도서를 읽기 전에 도서 소개에 나온 내용으로 보면 유추할 수도 있죠. "개론과 코드를 차근차근 알려주는 책은 없나요?", "프레임워크로 만드는 챗봇 말고, 밑바닥부터 만들어보는 챗봇 책은 왜 없을까?"... 또한 이런 글도 있습니다. "챗봇 개발서는 챗봇 프레임워크 기반 API 책이 대부분인데, 이 책은 챗봇 엔지 개발부터 챗봇 API 개발, 그리고 많이 사용하는 메신저와 연동까지 다 알려주죠". 앞과는 상반되게 외부 API를 사용한 응용 개발에 대한 내용도 다룬다는 내용입니다.

도서의 후반부 내용이 결국 본 도서가 타 자연어 딥러닝 도서와 구분되는 내용이 아닐까 싶습니다. 7장에서 학습용 데이터베이스를 설계하고 데이터 테이블을 만들어 연동하는 것을 배우고, 8장과 9장을 통해서 Flask로 REST API와 챗봇 서버를 만드는 것이 본 도서의 핵심 내용입니다.

마지막으로...

개인적으로 자연어 처리 교육을 2개월 간 들으면서 배워야 할 이론들이 꽤 많았다는 생각이 있습니다. 심화 내용에서는 이해도 상당히 애를 먹었던;;; 본 도서가 가진 장점이 분명히 보입니다. 제품 개발을 위해서 빠르게 자연어 처리나 챗봇 기능 구현에 대해서 습득이 필요한 경우 상당히 도움이 되는 도서입니다. 특히 번역서가 아니라서 저자께서 철저히 KoNLPy나 kkma처럼 한국어 대상의 자연어 처리에 대해서 이론을 소개하고 있어서 이 또한 큰 장점입니다. 특히 후반부에 챗봇 서버를 위해 Flask 기반으로 REST API를 만드는 점이나 카카오와 네이버 API 연동을 다루고 있기 때문에, 제품 개발에 많은 도움을 받을 수 있습니다.

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"한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."

 

"한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."

챗봇(Chatbot) 혹은 대화(Dialog) 모델은 자연어처리 영역 중에서도 가장 서비스가 많이 되고 있는 영역 중 하나입니다. 챗봇마다 적용된 자연어처리 기술은 모두 다르겠지만 어쨌든 많은 곳에서 서비스되고 있지요. 어쩌면 자연어처리의 다른 Task 보다 수요가 많은 분야라고도 볼 수 있겠습니다. 게다가 데이터를 공부하고자 하는 수강생을 맞닥뜨리는 위치에 있다 보니, 챗봇 만들기를 목표로 하는 수강생이 적지 않음을 알게 되기도 합니다.

이번 책은 그런 수강생, 혹은 챗봇을 만들고자 하는 모두에게 자신있게 추천할 수 있는 입문서가 아닌가 합니다. 물론 파이썬을 처음 접하는 사람에게는 다소 어려울 수 있는 내용입니다만, 해당 내용을 어느 정도 파악하고 있는 상태에서 챗봇을 만들고자 한다면 시중에 이보다 더 좋은 입문서는 없는 듯 합니다.

일단 파이썬 기초를 Wrap-up 하고 있기도 하고, 챗봇 기반이 되는 자연어처리 지식들도 빠지지 않고 다루고 있습니다. 물론 이런 부분에 있어서 디테일하게 다루고 있지는 않기 때문에 해당 부분을 자세하게 알고 싶다면 다른 자연어처리 서적을 참고하는 것이 필요합니다.

하지만 해당 책의 목적은 어디까지나 "챗봇 빌딩"이고, 그런 목적이 잘 드러나는 부분은 8장 이후부터가 아닌가 합니다. 챗봇 빌더를 구축하고 API를 만드는 과정이 해당 챕터 이후부터 자세하게 서술되어 있습니다. 챗봇을 처음 구축해보고자 하는 사람도 어렵지 않게 읽어나가면서 실습할 수 있도록 매우 친절하게 구성되어 있습니다. 그리고 카카오, 네이버 등의 챗봇 툴을 사용하여 어떻게 사용자 친화적인 챗봇을 구축할 수 있는 지에 대해서도 잘 나타나 있기도 합니다.

내부적으로도 코드에 대한 주석과 이에 따른 설명이 자세합니다. 그래서 코드 자체를 이해하지 못하더라도 코드 하기 내용을 잘 읽으면 어렵지 않게 이해할 수 있기도 합니다.

그리고 각종 신경망 개념에 대해서도 저자분의 노하우가 들어간 설명이 곁들여져 처음 배우는 사람이라도 어렵지 않게 이해할 수 있도록 구성되어 있다고 생각합니다.

결론적으로 파이썬에 약간 익숙한 상태, 혹은 자연어처리에 사용되는 신경망 개념에 약간 익숙해진 상태에서 챗봇을 구축하고자 하는 사람이라면 해당 서적보다 더 나은 가이드는 시중에 없지 않나 생각해봅니다. 실제로 챗봇 혹은 자연어처리 커뮤니티에서 해당 책을 많이 추천받곤 했는데 이전에 책을 보신 분들께서 해당 서적을 왜 최고로 꼽았는지 알 수 있었습니다. 해당 책을 통해 유익한 챗봇이 더욱 많이 만들어지길 기원해봅니다.

인턴으로 3개월 간 근무하면서 자연어 처리, 트랜스포머에 대한 관심이 생겼다. 학과에서 수업을 들었다고 해도, 실무랑 거리가 멀어서 실제로 일을 할 때마다 난관에 부딪히기 일쑤였다. 그러던 도중 <처음 배우는 딥러닝 챗봇> 이라는 책을 만나게 되었고, 스스로 부족했던 개념들을 채우는데 많은 도움을 주었다.

책의 전체적인 구성은 챗봇에 대한 전체적인 개요 및 사례소개

챗봇구현을 위해 기본적으로 알아야하는 파이썬 지식

우리가 일상생활에서 사용하는 언어의 의미를 분석해 컴퓨터가 처리할 수 있도록 하는 것을 자연어 처리(NLP)라고 하는데, 자연어처리과정을 상세하게 다루고 있다. 

자연어처리 과정을 지나면 최종목표인 '챗봇'을 만들기 위해 딥러닝모델을 사용한다. 

아무래도 딥러닝모델을 다루다보면 수학...이 조금 나온다는 것

그리고 이론을 보면 이해가 가는데 막상 코드를 보면 이해가 안가는 경우도 종종 생긴 ( 나만 그런가;)

끝으로 카카오, 네이버 챗봇을 구현하는 것으로 책이 마무리 된다. 

아무래도 챗봇이라는 것을 구현하려면 파이썬,딥러닝,NLP에 대한 기본적인 이해가 필요하기 때문에 초보자가 따라가기에는 무리가 있지 않을까 생각이 든다.  대신, 딥러닝에 대한 이해가 조금이라도 있는 사람들에게는 유익한 책이 될 것 같다. 이 책을 완독하고 나면 독자가 원하는 기능을 하는 챗봇을 만들 수 있는 기반을 단단히 다질 수 있을거라 생각한다. 

한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다.

대상독자

챗봇, 자연어처리, 딥러닝에 대해 잘 모르지만 관심 있는 파이썬 경험자.

난이도

책 난이도는 어렵지 않습니다.

초보자를 대상으로 하고 있기 때문에 쉬운 예제를 통하여 잘 설명 하고 있습니다.

저도 RNN 모델에 대한 책은 읽었지만 이해가 되지 않았었는데 이 책의 예제를 보고 바로 이해가 되었습니다.

내용

본인이 파이썬에 어느정도 자신이 있거나 현업 개발자라면 패스를 해도 될것 같습니다.

초반부터 간단한 예제로 높을것 같은 벽을 낮게 만들어 주고

소스코드의 자세한 설명으로 관심도를 높여준 다음

원리를 풀어가며 이해도를 높여줬습니다.

저 같은 입문자에게 정말 좋은 책이었습니다.

다른 책은 기존에 만들어져 있는 API를 활용 하는 예제가 대부분이라 엔진 만드는 방법이 어렵다고 생각을 했었습니다.

이 책은 엔진을 API로 만들어서 배포하는 방법까지 잘 설명해주고 있습니다.

챗봇에 관심있다면 그리고 자연어 처리 입문에 어려움을 겪고 있다면 한번은 꼭 읽어보세요.

그 외...

개발 서적이 그렇지만 개발 환경 구성에 가장 많은 시간이 소요 됩니다. 그러다 포기 하는 지경에 이르게 됩니다.

이 책도 그런 과정이 있었습니다.

저는 윈도우 환경에서 실습을 하였는데 konlpy를 설치 하여 실행 하는데 여러가지 오류가 발생이 되었습니다.

예를 들면 python 버전에 맞춰서 Pype를 설치 해야 한다거나.

자바 버전이 맞지 않으면 오류가 발생 한다거나.

Python3.9 버전에서의 호환 문제 등.

하지만 이런것이 스트레스보다 하나의 해결 과정으로 생각될 만큼 이 책의 뒷 부분이 궁금했었습니다.

오랜만에 재미있는 개발서적을 읽게 되었습니다.

주변에 추천 하고 싶은 책이었어요.