한빛미디어

이번에 리뷰해볼 책은 만들면서 배우는 파이토치 딥러닝이다. 이 책의 장점으로는 최근에 다양하게 이용되는 딥러닝 분야들을 가볍게 경험해 볼 수 있는, 찍먹을 해보는 책이라는 것이다. 최근에 딥러닝을 원리부터 구현하는 책들도 많이 나오는데, 그런 책들은 기초적인 개념부터 시작하기 때문에 다양한 딥러닝 분야 모델들을 책 한 권에 다 다룰 수 없다는 것이었다. 하지만 이런 책이 나온다면, 이미 딥러닝에 기본적인 이해가 있는 사람들이 다양한 분야의 대표적 모델들을 빠르게 훓어 볼 수 있으므로 좋다고 생각한다. 특히 마음에 들었던 점은, 이미지 분류 모델에 중점을 둔 것이 아닌 다른 시멘틱 분할이나, NLP, 그리고 GAN과 같은 좀더 응용된 모델들이 많이 소개되었다는 점이다.

​

또다른 장점은 파이토치 기반으로 모델들을 설명하고 있다는 점이다. 가장 많이 사용되는 딥러닝 라이브러리로 파이토치와 텐서플로우가 항상 언급되고는 하는데, 비록 같은 기능을 수행한다 하더라도, 직관적으로 전체적인 프로세스를 이해하는 데에는 파이토치가 장점을 더 가진다고 생각한다. 기본적으로 텐서플로우와 파이토치는 인터페이스 디자인에서 Declarative와 Imperative 의 차이도 있는 데다, 텐서플로우가 케라스 API 와 같이 통합되면서, 너무 블랙박스처럼 되어버린 점도 있다. 그렇기에 사용성을 떠나 학습하는 입장에서는 파이토치를 선택한 것이 괜찮은 선택으로 보인다.

이 책에서 단점을 뽑아보자면, 너무 모델들을 '찍먹' 하다보니 많은 디테일들이 생략되었다는 점이다. 물론 각각의 챕터에서 모델들의 메커니즘과 그들에게 사용된 기본적인 개념들을 소개하지만, 정말 간단히 소개하고 있다. 그렇기 때문에 이 책으로 경험해본 모델들을 시작점으로 조금 더 디테일한 이론기반을 찾아보거나, 소개된 대표적인 모델에서 변형된 다른 모델들을 공부해 보면 좋을 것 같다.

​

디테일에서의 단점은 있지만, 딥러닝 기초에 대한 책을 읽고 나서 읽으면 현재 딥러닝이 사용되는 분야들에 기본적 오버뷰를 가질 수 있으므로 좋은 책이라고 생각한다. 또한, 책에 나온 설명들과 함께 구현에 대한 설명이 잘 되어 있어, 차근차근 하면서 따라가기가 수월했다.

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