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한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해 책을 제공받아 작성한 서평입니다.

이번 밑딥에서는 강화학습을 다룬다. 이미 강화학습을 다룬 도서는 쉽게 많이 출간되었지만, 늘 그렇듯 밑바닥부터 강화학습을 구현한다는 게 차별화된 점 같다.

기초적인 모델을 구현하는 방법을 공부하면서 어느정도의 성능과 모델이 잘 작동할 가능성을 원한다면, Tensorflow나 Pytorch를 활용하는 자료를 참고하면 되겠지만, 이 시리즈는 3권에서 프레임워크까지 거의 밑바닥부터 구현하는 과정을 다뤘기 때문에, 알고리즘을 설명하고, 몇몇 기초적인 라이브러리들만 사용해서 구현하는 과정을 다룬다.

예제를 따라 Tensorflow로 모델을 구현하면, 함수들을 몇 개 나열해놓으면 꽤 잘 작동한다.

하지만 이 과정을 이해하고, 성능을 더 개선함과 동시에 발생하는 문제를 해결하려면, 여러 알고리즘과 수학적 배경지식이 필요하다.

그리고 이 배경지식들은 외부 프레임워크를 먼저 접한다면, 큰 필요성을 느끼지 못할수도 있다.

문제를 해결하거나 수식적으로 접근하기보다, 그냥 인터넷에서 더 잘 작동하면서 내가 이해할 수 있는 코드를 찾으면 되기 때문이다.

체계적으로 인공지능을 공부할 자료가 필요하다면, 적절한 자료같다.

인공지능 모델을 구현하면서, 프레임워크의 편의성을 완전히 무시할 수는 없기 때문에 3권에서 직접 만드는 내용을 다룬 프레임워크를 끌어와서 쓰는 부분이 장점이자 단점이 될 수 있겠지만, 필요한 내용이 있다면 읽어만 봐도 도움이 안 되진 않을 것이다.