한빛미디어

현재 IT 기술 분야에서 가장 잘 나가는 분야는 당연히 AI와 딥러닝이 아닐까싶다. 해외에서 우수한 성과들이 쏟아져내리는데 언어의 한계로 접할 수 있는 장벽이 조금 있는 편인데 우리나라에 뛰어난 언어 실력과 기술적 바탕이 되는 분들이 많이 계셔서 이러한 신기술들을 우리말로 읽어볼 수 있다. 현재는 잘 모르겠으나 일본이 잘 살았던 이유도 외국 문물을 스스럼 없이 받아들인 것도 있지만 번역 분야에 투자를 하고 그러한 인프라가 체계적으로 갖춰져 있기 때문이지 않나 싶다.이 책은 수 많은 딥러닝 관련 라이브러리나 프레임워크 중 구글에서 개발한 텐서플로를 중심으로 딥러닝을 학습해나간다. 텐서플로는 파이썬 딥러닝 라이브러리로서 요즘 가장 핫한 프레임워크이다. 일단 처음 책을 전체적으로 훑어봤을 때는 수식과 그리스 문자가 펼쳐지는게 굉장히 부담스러워졌다. 수학에 할애하는 챕터를 처음부터 읽어보니 다행히도 텐서플로 활용과 이해에 필요한 기초 수학을 갖추기 위한 것이었고 설명도 충분하다. 그리고 텐서플로의 특징에 대한 설명에서 텐서플로는 선언형 프로그래밍이라는 것이 흥미로웠다. 보통 명령형 프로그래밍을 많이 쓰는데 텐서플로는 컴퓨터에게 정확하게 계산하는 방법을 지시하지 않는 선언형 프로그램이라고 한다. 이 책을 통해 생소했던 개념들을 많이 알게 된 것 같다. 텐서플로를 사용한 선형 및 로지스틱 회귀를 담음 3챕터부터 미적분을 다루는데 위의 사진을 보면 내가 왜 기초수학을 갖추기 위한 설명이 충분하다고 말하는지 모두 알 것이다. 이 챕터는 다른 챕터에 비해 긴 편에 속하는데 그만큼 딥러닝을 다루기 위한 최소한의 내용은 짚고 넘어가는 것이다. 그리고 나서 텐서플로로 설명을 시작한다. 책 내용을 하나로 보면 내용이 어렵고 길어보이지만 사실 하나하나 나누어보면 그렇게 이해하지 못할 영역의 분야는 절대 아니다. 모든 통계학 교재에서 나오는 선형 모델 및 로지스텍 모델을 보면 오히려 쉽고 친숙한 개념들이 많이 나온다. 텐서보드라는 것도 처음 봤는데 보통 텐서플로를 설치할 때 함께 설치된다고 한다. 이것을 보며 놀랐는데 사용한 모형을 시각화해서 보여준다는 점이었다. 로지스틱 회귀 손실 함수를 바로 시각화할 수 있다. 완전연결 딥 네트워크가 소개된 4장부터는 본격적으로 딥러닝 만의 개념과 내용이 나오게 된다. 신경망이니, 은닉층이니 모두 인간의 신경망에서 아이디어를 발굴해 만들어놓은 것이 아닌가 여하튼 오늘은 이 책에 대해서 알아봤는데 꼭 실무자나 전공자가 아니더라도 이 텐서플로를 사용해볼 영역이 너무 많다. 어느 영역에 활용할 지는 각자의 몫에 달렸고 저자나 역자들은 이러한 기술을 악용하지 말기를 명시하였다. 그만큼 이 기술이 강력하고 활용성이 높다는 뜻일 것이다. 책의 두께가 250페이지 정도로 매우 얇은 편에 속한다. 딥러닝에 대한 기초를, 그것도 가장 인기있는 텐서플로 프레임워크로 직접 구현해볼 수 있으니 여기서 많은 기초와 개념을 쌓아가기에 충실한 구성으로 되어있다는 것이 나의 생각이다. 현재 IT 기술 분야에서 가장 잘 나가는 분야는 당연히 AI와 딥러닝이 아닐까싶다. 해외에서 우수한 성과들이 쏟아져내리는데 언어의 한계로 접할 수 있는 장벽이 조금 있는 편인데 우리나라에 뛰어난 언어 실력과 기술적 바탕이 되는 분들이 많이 계셔서 이러한 신기술들을 우리말로 읽어볼 수 있다. 현재는 잘 모르겠으나 일본이 잘 살았던 이유도 외국 문물을 스스럼 없이 받아들인 것도 있지만 번역 분야에 투자를 하고 그러한 인프라가 체계적으로 갖춰져 있기 때문이지 않나 싶다.이 책은 수 많은 딥러닝 관련 라이브러리나 프레임워크 중 구글에서 개발한 텐서플로를 중심으로 딥러닝을 학습해나간다. 텐서플로는 파이썬 딥러닝 라이브러리로서 요즘 가장 핫한 프레임워크이다. 일단 처음 책을 전체적으로 훑어봤을 때는 수식과 그리스 문자가 펼쳐지는게 굉장히 부담스러워졌다. 수학에 할애하는 챕터를 처음부터 읽어보니 다행히도 텐서플로 활용과 이해에 필요한 기초 수학을 갖추기 위한 것이었고 설명도 충분하다. 그리고 텐서플로의 특징에 대한 설명에서 텐서플로는 선언형 프로그래밍이라는 것이 흥미로웠다. 보통 명령형 프로그래밍을 많이 쓰는데 텐서플로는 컴퓨터에게 정확하게 계산하는 방법을 지시하지 않는 선언형 프로그램이라고 한다. 이 책을 통해 생소했던 개념들을 많이 알게 된 것 같다. 텐서플로를 사용한 선형 및 로지스틱 회귀를 담음 3챕터부터 미적분을 다루는데 위의 사진을 보면 내가 왜 기초수학을 갖추기 위한 설명이 충분하다고 말하는지 모두 알 것이다. 이 챕터는 다른 챕터에 비해 긴 편에 속하는데 그만큼 딥러닝을 다루기 위한 최소한의 내용은 짚고 넘어가는 것이다. 그리고 나서 텐서플로로 설명을 시작한다. 책 내용을 하나로 보면 내용이 어렵고 길어보이지만 사실 하나하나 나누어보면 그렇게 이해하지 못할 영역의 분야는 절대 아니다. 모든 통계학 교재에서 나오는 선형 모델 및 로지스텍 모델을 보면 오히려 쉽고 친숙한 개념들이 많이 나온다. 텐서보드라는 것도 처음 봤는데 보통 텐서플로를 설치할 때 함께 설치된다고 한다. 이것을 보며 놀랐는데 사용한 모형을 시각화해서 보여준다는 점이었다. 로지스틱 회귀 손실 함수를 바로 시각화할 수 있다. 완전연결 딥 네트워크가 소개된 4장부터는 본격적으로 딥러닝 만의 개념과 내용이 나오게 된다. 신경망이니, 은닉층이니 모두 인간의 신경망에서 아이디어를 발굴해 만들어놓은 것이 아닌가 여하튼 오늘은 이 책에 대해서 알아봤는데 꼭 실무자나 전공자가 아니더라도 이 텐서플로를 사용해볼 영역이 너무 많다. 어느 영역에 활용할 지는 각자의 몫에 달렸고 저자나 역자들은 이러한 기술을 악용하지 말기를 명시하였다. 그만큼 이 기술이 강력하고 활용성이 높다는 뜻일 것이다. 책의 두께가 250페이지 정도로 매우 얇은 편에 속한다. 딥러닝에 대한 기초를, 그것도 가장 인기있는 텐서플로 프레임워크로 직접 구현해볼 수 있으니 여기서 많은 기초와 개념을 쌓아가기에 충실한 구성으로 되어있다는 것이 나의 생각이다. 현재 IT 기술 분야에서 가장 잘 나가는 분야는 당연히 AI와 딥러닝이 아닐까싶다. 해외에서 우수한 성과들이 쏟아져내리는데 언어의 한계로 접할 수 있는 장벽이 조금 있는 편인데 우리나라에 뛰어난 언어 실력과 기술적 바탕이 되는 분들이 많이 계셔서 이러한 신기술들을 우리말로 읽어볼 수 있다. 현재는 잘 모르겠으나 일본이 잘 살았던 이유도 외국 문물을 스스럼 없이 받아들인 것도 있지만 번역 분야에 투자를 하고 그러한 인프라가 체계적으로 갖춰져 있기 때문이지 않나 싶다.

이 책은 수 많은 딥러닝 관련 라이브러리나 프레임워크 중 구글에서 개발한 텐서플로를 중심으로 딥러닝을 학습해나간다. 텐서플로는 파이썬 딥러닝 라이브러리로서 요즘 가장 핫한 프레임워크이다. 

일단 처음 책을 전체적으로 훑어봤을 때는 수식과 그리스 문자가 펼쳐지는게 굉장히 부담스러워졌다. 수학에 할애하는 챕터를 처음부터 읽어보니 다행히도 텐서플로 활용과 이해에 필요한 기초 수학을 갖추기 위한 것이었고 설명도 충분하다. 그리고 텐서플로의 특징에 대한 설명에서 텐서플로는 선언형 프로그래밍이라는 것이 흥미로웠다. 보통 명령형 프로그래밍을 많이 쓰는데 텐서플로는 컴퓨터에게 정확하게 계산하는 방법을 지시하지 않는 선언형 프로그램이라고 한다. 이 책을 통해 생소했던 개념들을 많이 알게 된 것 같다. 

텐서플로를 사용한 선형 및 로지스틱 회귀를 담음 3챕터부터 미적분을 다루는데 위의 사진을 보면 내가 왜 기초수학을 갖추기 위한 설명이 충분하다고 말하는지 모두 알 것이다. 이 챕터는 다른 챕터에 비해 긴 편에 속하는데 그만큼 딥러닝을 다루기 위한 최소한의 내용은 짚고 넘어가는 것이다. 그리고 나서 텐서플로로 설명을 시작한다. 

책 내용을 하나로 보면 내용이 어렵고 길어보이지만 사실 하나하나 나누어보면 그렇게 이해하지 못할 영역의 분야는 절대 아니다. 모든 통계학 교재에서 나오는 선형 모델 및 로지스텍 모델을 보면 오히려 쉽고 친숙한 개념들이 많이 나온다. 

텐서보드라는 것도 처음 봤는데 보통 텐서플로를 설치할 때 함께 설치된다고 한다. 이것을 보며 놀랐는데 사용한 모형을 시각화해서 보여준다는 점이었다. 로지스틱 회귀 손실 함수를 바로 시각화할 수 있다. 완전연결 딥 네트워크가 소개된 4장부터는 본격적으로 딥러닝 만의 개념과 내용이 나오게 된다. 신경망이니, 은닉층이니 모두 인간의 신경망에서 아이디어를 발굴해 만들어놓은 것이 아닌가

여하튼 오늘은 이 책에 대해서 알아봤는데 꼭 실무자나 전공자가 아니더라도 이 텐서플로를 사용해볼 영역이 너무 많다. 어느 영역에 활용할 지는 각자의 몫에 달렸고 저자나 역자들은 이러한 기술을 악용하지 말기를 명시하였다. 그만큼 이 기술이 강력하고 활용성이 높다는 뜻일 것이다.

책의 두께가 250페이지 정도로 매우 얇은 편에 속한다. 딥러닝에 대한 기초를, 그것도 가장 인기있는 텐서플로 프레임워크로 직접 구현해볼 수 있으니 여기서 많은 기초와 개념을 쌓아가기에 충실한 구성으로 되어있다는 것이 나의 생각이다.