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사이파이는 데이터 사이언스를 하는 사람이라면 꼭 알아야하는 라이브러리 중 하나입니다.

보통 넘파이를 많이 공부하지만 scipy도 수학적인 연산을 다루는 라이브러리이기에 꼭 알아야합니다. 

딥러닝 관련 수학 공부를 하면서 scipy로 해당 부분에 대한 계산이나 연산 문제를 공부하는 것도 굉장히 좋습니다. 

국내에 사이파이를 다룬 책은 많지 않습니다. 

이 책에서는 딥러닝의 각 분야에서 알아야하는 이론적인 부분들을 사이파이로 잘 풀어놓았습니다.

예를 들어, 4장에서는 푸리에 변환을 다루는데 '음성' 쪽을 공부하는 분이라면 푸리에 변환을 기본적으로 공부하셨을 겁니다.

5장에서 다루는 희소행렬과 혼동행렬은 딥러닝을 위해서 기본적으로 알아야하는 부분들입니다. 

추천 시스템이나 문서 간 유사도를 구하는 이론 및 예제를 해보았다면, 이 부분의 중요성을 잘 알 것입니다. 

6장에서는 선형대수학을 다루는데, 저자는 선형대수학 개념이 잘 잡혀있다라는 전제 하에 다룹니다. 

라플라시안 과 페이지 랭크 알고리즘을 코드로로 구현합니다.  (선형대수학의 기초를 실습하는 챕터가 아닙니다.)

사이파이 대한 더 많은 예제와 코드는 이 책을 시작으로 본인의 수학 지식을 늘리면서 함께 구글링하면 될 것 같습니다.

이 책에서 다루는 수학적인 지식이 대학에서 배우는 수학 지식이 받쳐주지 않는다면 어려울 수도 있습니다. 

문과생이라면 더더욱 그렇겠죠.

실용적인 예제가 많고, 딥러닝을 탄탄하게 공부하고 싶다면(=딥러닝 수학을 공부하면서)

이 책도 한 번쯤 봐야할 거라고 생각합니다. 

어려운 만큼 그만큼 본인의 깊이는 깊어질테니깐요.

이상 리뷰를 마치겠습니다 :)