hy052***
2020-11-08

딥러닝 기초 이론과 텐서플로 동작 원리를 단시간에 확실히 배울 수 있게 구성되었다. 회귀분석에서 시작해 하이퍼파라미터 최적화, CNN, RNN, 강화학습, 나아가 GPU 및 TPU까지, 딥러닝/머신러닝 관련 업무에 종사하고 있다면 반드시 알아야 할 기법과 지식을 실무 관점에서 담았다. 특히 소프트웨어 시스템을 설계해본 경험이 있는 개발자에게 도움이 되며, 딥러닝을 처음 접하는 과학자 및 다른 전문가에게도 유용한 내용으로 채웠다.
흔히 동물그림 IT책으로 유명한 O'REILLY의 책은 정말 활용서의 범위도 다양하고 그 내용의 깊이도 어느정도 있다고 생각한다. 여러 책을 볼 때마다 평균 이상을 하는 만족스런 브랜드이지만 각 언어/분야별로 무척 다양하게 나온 터라 무슨 책을 찾아야할지 늘 고민이 많은 브랜드이기도 하다. 데이터 분석쪽으로도 많은 책이 이미 나오고 있는 데다 책의 종류에 따라 표현하고자 하는 내용/강조하는 내용이 다르기에 이 책에선 어떤 부분을 중요시하는지를 중점으로 한번 읽어보게 되었다.
이 책은 생각보다 분량은 얇았다. 내용도 보면 전반적인 인공지능보단 딥러닝과 텐서플로 기초에 대한 내용이 주로 이루었다. 하지만 얇은 책임에도 기본을 탄탄하게 구성하고 있는것을 보면 역시 O'REILLY 답다는 느낌을 이번에도 받았다.
지금껏 봐온 책들이 주로 실전/활용에 주목하는 쪽이라면 이 책은 실전보단 이론에 초점을 맞추는게 많았다. 다양한 수학공식과 구현원리에 대해 설명을 길게 한 후 이를 어떻게 실제 코드로 구현하는지를 짤막한 예제를 보여주는 형태이기 때문에 이론서에 더 가깝다는 인상을 많이 받을 수 있었다. 하지만 이론서이고, 많은 수학공식이 등장함에도 그 내용은 딥러닝이나 텐서플로,인공지능 하면 다가올 어려운 분위기보다는 조금은 어려운 부분이 덜하기에 생각보단 이해하기는 쉽다는 느낌을 많이 받았었다.
딥러닝과 관련있는 수학기술과 이와 관련된 이론들, 그리고 간단한 구현예제까지 이어지는 내용이기에 아무래도 어느정도의 전제지식이 필요하다는 생각이 들긴 했다. 물론 딥러닝에 관심이 많고, 작동원리에 대해 알고싶어하는 사람들에겐 적극추천하지만 딥러닝이 어떤지 보고 싶고 활용하고 싶어하는 사람에겐 조금은 다른 방향을 제시하는 도서가 아닐까 싶다. 그리고 중간중간 소프트웨어 시스템에 빗대어서 설명하는 것이 많기때문에 이런 시스템에 대해 익숙한 사람들, 수학적인 내용을 이해하는데 조금은 수월한 사람이라면 이 책을 좀 더 쉽게 읽을수 있지 않을까 싶다.