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한국시간으로 지난 달 20일 공개된 Tesla AI Day에서 그야말로 머신 러닝 기술의 State of the art, 현실 세계에 적용할 수 있는 세계 최고 수준의 딥러닝 기술을 볼 수 있었던 것 같습니다. Spatial RNN(Recurrent Neural Network)을 이용하여 카메라에서 가려진 차량이나 사물도 트레킹 하는 부분에서 이렇게 RNN을 활용하는구나 하고 개인적으로 감탄을 금치 못했습니다.

밑바닥부터 시작하는 딥러닝 2는 바로 그 RNN을 주요 내용으로 다루고 있습니다. 이미 유명세를 떨친 전편과 같이 단순히 기존 프레임워크 사용법을 나열하는 것이 아닌 이론과 원리를 그림과 코드로 이해하기 쉽게 설명하고 이를 바탕으로 직접 구현할 수 있도록 내용이 구성되어 있으며, 첫 번째 챕터에서 전편의 내용을 요약한 신경망 전반에 대한 전반적 내용을 컴팩트하게 정리해 두어서 전편을 읽어보지 않았더라도 전편의 내용을 빠르게 복기할 수 있도록 도움을 줍니다. 학술서나 대학교재처럼 너무 딱딱한 서술, 이론과 수식으로만 가득 차 있지도 않고, 너무 실용적인 부분에 치우쳐 단순 프레임워크 사용 설명서로 전락하지도 않은, 밑바닥부터 시작하는 딥러닝 시리즈만의 독자적인 영역을 개척한 느낌입니다.

전편 밑바닥부터 시작하는 딥러닝이 그러했듯이, 최근 트랜드에 맞춰 출간된 수많은 딥러닝 관련 서적 중 단연 독보적이라고 할 수 있을 것 같습니다. 딥러닝의 이론적 배경과 원리에 관심이 있으신 분들, 특히 RNN, 자연어 및 시계열 데이터 처리에 관심있으신 분들께 추천 드립니다.

한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다.