한빛미디어

최근에 데이터 분석 업계에 종사하시는 분과 대화를 나누면서 생각했던 것보다 실무에서 훨씬 다양한 프레임워크를 사용하고 있단걸 알게되었다.

그 중에서도 파이토치를 많이 사용하고 있다고 말씀하셔서 언젠가는 꼭 다뤄봐야겠다 라고 다짐했었다.

그리고 마침 8월에 한빛미디어에서 파이토치 관련한 도서를 받게 되었다.

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그동안 다뤄봤던 프레임 워크로는 설치부터 골머리 앓게 했던 Tensorflow가 가장 먼저 떠올랐다.

파이토치는 다르지 않을까, 그때보다는 내가 좀 성장하지 않았을까(ㅋㅋㅋ)하는 생각으로 또한번 호기롭게 도전하기로 했다.

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무엇보다 이책의 저자가 파이토치로 딥러닝의 진입 장벽을 낮출 목적으로 집필했다는 점이 굉장히 마음에 들었다.

요즘 어딜가도 딥러닝, 머신러닝, AI, 빅데이터, 파이썬에 대한 이야기가 쏟아져 나오지만, 막상 직접 원리를 이해하고 코드를 작성하다보면 탈주하게 되는 경우를 다수 목격했었기 때문이다.

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그리고 딥러닝의 구현 복잡도가 증가하고 있는 요즘에 파이토치로 편리하게 구현이 가능하다는 점에서 확 끌렸다.

Tensorflow 때만 해도.. 딥러닝을 굳이 해야할까? 순수학문에 남아있을까? 하는 고민이 들었기 때문이다.

원리는 알고 있지만 구현이 살짝 버거운 나와같은 사람들에게는 파이토치가 정말 간절하지않을까 싶었다.

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그리고 RNN과 CNN은 R로만 구현해봤어서 파이썬으로 시도해볼 수 있어서 즐거운 실습 시간이었다.

와 파이썬 얼마만에 실행한건지..

맨날 Hive 쿼리만 작성하고 Excel 편집만 하다가 Pycharm으로 import부터 작성하니까 괜히 반갑고 신났었다.

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책의 CH.2를 따라 파이토치를 설치하고 CH.6까지는 기존에도 알고있던 내용이라 기억을 불러오는 느낌으로 가볍게 따라 코드를 실행했다.

특히 선형회귀분석 보자마자 왜이렇게 반가운 마음이 드는지 모르겠다.

약간 고향에 온 기분이랄까?

나는 역시 수학이 너무 좋다..^ ^..

선형회귀분석, 인공 신경망, 합성곱 신경망, 순환 신경망 까지는 아 맞다 이거였지~를 남발했다.

역시 아는 건 여러번 반복해도 재미있다. 자신감 붙는 소리가 지구밖 화성까지 들리겠다.

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CH.7에서 모델링 문제 해결 기법같은 경우는 데이콘에서 실제로 NLP 코드를 짤때 했었던 기법들이 많이 보여서 나름 익숙하게 실습했다.

데이콘 준비할 때는 아 분명 이런 상황에서 해결방법을 배웠는데 아무리 고민하고 구글링해도 답이 나오질 않아서 답답했었다.

근데? 여기 정답이 다있더라.

역시.. 잘 기억해 둬야한다. 내 코드에서 언제 어떻게 이런 상황들이 생겨날지는 아무도 모르는 일이니까.

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CH.8 부터는 다소 생소한 내용이었다.

뉴럴 스타일 트랜스퍼, 오토인코더, 생성적 적대 신경망인 GAN의 이야기였는데 막 완벽하게 코드를 구현하기 보다는 이런 개념이구나~를 훑는 느낌으로 최대한 스트레스 받지 않고 즐거운 마음으로 코드를 보았다.

특히 GAN의 경우는 의료분야에서도 많이 이용이 될 전망이라는 이야기를 들었던 기억이나서 더 유심히 보게 되었다.

의료분야에는 왜이렇게 관심이.. 끊어지질 않는지 도통 모르겠다.

그래서 그런지 요즘 슬기로운 의사생활 시즌2 보려고 각잡고 있다. 어우 기대돼.

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어쨌든 예전에는 거의 전공책 두께의 실습 책을 옆구리에 거의 몇달씩 껴고 완벽하게 따라서 실습하려고 스트레스받고.. 프로그램이랑 싸우고.. 노트북 초기화를 밥먹듯이 했었는데 마음 가짐을 조금 바꾸어서 되면 되는대로 안되면 안되는대로 최대한 악감정이 들지 않게, 질리지 않는 선에서 즐겁게 실습했다.

무엇보다 이 책이 핸디북처럼 얇고 가볍게 구성이 되어있어서 그런지 파이토치를 처음 접하는 나로서는 굉장히 반갑고 즐거웠다.

첫술에 배부를 수 없듯이, 첫술은 무조건 즐기자라는 마음으로 실습하기 딱 좋았다.

파이토치를 처음 접하는, 딥러닝에 대한 개념이 어느정도 있는 나에게는 잠시 잊고 살았던 개념을 복습하면서 새로운 파이토치를 받아들이기에 만족스러웠다.