한빛미디어

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

1. 장점

-> 케라스에서 제공하는 딥러닝 방법들에 대하여 이론 및 실행 코드를 통해 인공지능의 발전 순서(ANN, DNN, CNN, LSTM, AE, RL등)대로 접할 수있다.

-> 코드로 모델을 제작할때 keras를 상속하여 클래스 형태로만들어 장기적으로 봤을 때 확정성 있게 만들 수 있으며 초반에는 sequential 방식으로 간략하게구현해 보지만 후반부에는 functional 방식으로 구현해 세분화하는 방식을 접할 수 있음

-> 딥러닝구조를 쉽게 경험할 수 있으며 수학적 지식만 충분하다면 초보자를 위해 코드 구현에 대한 압박을 낮춰주어 결과 빠르게 넘어 갈 수 있음

2. 단점

-> Loss func와 optimizer같은 하이퍼 파라미터조절 방법은 간단하게만 나오고 Overfitting을 방지하는 방법과 같이 취약점이나 유용한 경우에대해서는 자세하게는 안나옴

-> tensorboard사용 방식은 생략되어 있는 것 같아 아쉬움

3. 후기

-> 아마 딥러닝을 해본 대부분의 사람들은 DNN, CNN, LSTM과같이 자주 사용하는 기법 위주로 이용하였을 텐데 이 책의 경우 AE, UNET, RL, QAI등을 이용하는법을 배울 수 있는게 큰 특징 중에 하나이며 코드를 짤 때 처음부터 시작할 때 keras를 상속하여클래스 형태로 제작을 해 추후 개인적인 프로젝트를 진행할 때 확장성 있게 이어갈 수 있는 점이 큰 메리트라고 생각함