끝 마치며

지금까지 머신러닝의 기초부터 딥러닝, 트랜스포머를 거쳐 LLM의 원리까지 살펴보았습니다.

이 책은 각 개념이 어떻게 등장하고 발전해 왔는지를 따라가면서, 앞에서 배운 내용이 자연스럽게 다음 내용으로 이어지도록 구성했습니다. 복잡한 내용을 처음 접하는 분들도 전체적인 흐름을 이해할 수 있도록 가능한 한 도식을 중심으로 쉽게 설명하고, 수학과 코드는 과감히 배제했습니다.

그 과정에서 모든 내용을 깊게 다루지는 못했습니다. 머신러닝의 여러 기초 모델부터 강화학습, CNN과 AlexNet을 비롯한 다양한 모델과 기술까지, 전체 흐름을 이해하는 데 꼭 필요하지 않은 내용은 생략하거나 간략하게 설명했습니다.

이 책의 목표는 AI의 모든 것을 설명하는 것이 아니라, 앞으로 더 깊이 공부하기 위해 필요한 큰 그림과 기본 개념을 잡는 것입니다. 여기서 익힌 개념들이 앞으로 논문이나 기술 문서, 더 전문적인 책을 읽을 때 새로운 내용을 이해하고 연결하는 데 도움이 되었으면 합니다.

관심과 응원은 더 좋은 콘텐츠를 계속 만들어가는 데 큰 힘이 됩니다. 이 책이 AI를 이해하고 더 깊이 공부하기 위한 좋은 출발점이 되었기를 바랍니다.