딥러닝을 처음 접하는 사람들이 보기엔 좀 어렵지만 실무자들에게는 유용한 책

goldw***

2019-02-04

한 권으로 끝내는 딥러닝 텐서플로

딥러닝 기초 이론과 텐서플로 동작 원리를 단시간에 확실히 배울 수 있게 구성되었다. 회귀분석에서 시작해 하이퍼파라미터 최적화, CNN, RNN, 강화학습, 나아가 GPU 및 TPU까지, 딥러닝/머신러닝 관련 업무에 종사하고 있다면 반드시 알아야 할 기법과 지식을 실무 관점에서 담았다. 특히 소프트웨어 시스템을 설계해본 경험이 있는 개발자에게 도움이 되며, 딥러닝을 처음 접하는 과학자 및 다른 전문가에게도 유용한 내용으로 채웠다.

저자 : 바라스 람순다르 Bharath Ramsundar , 레자 자데 Reza Bosagh Zadeh
번역 : 장정호 , 정하나
출간 : 2018-11-05

상세보기

오늘 서평을 할 책은 "Tensorflow for Deep Learning" 이라는 책이다. IT에 종사하는 사람으로써 최근 많은 이슈가 되고 있는 AI에 대해 기초적인 지식이라도 알아야 하지 않을까 라는 생각을 가지고 있던 중 한빛미디어의 "나는 리뷰어다" 이벤트에 응모하여 운좋게 이러한 서평을 쓸 수 있는 기회를 가지게 되었다.

이 책을 한마디로 요약하면 구글에서 개발한 TensorFlow 오픈소스 라이브러리 (신경망과 같은 머신 러닝 어플리케이션에서 사용)를 예제로 사용하는 딥러닝 입문서이다. 이 입문서에는 다음의 내용이 포함되어 있다.

* 딥러닝을 학습하는데 필요한 기초 지식 설명
* 딥러닝의 다양한 아키텍쳐 설명
* TensorFlow을 이용하여 실제 딥러닝 수행
* 딥러닝 적용 시에 유의해야할 사항들

결론만 말하자면 이 책은 현재 나의 수준에서 이해하기에는 어려운 책이었다. 이 책의 내용을 이해하고 실제 TensorFlow를 실전에 사용하기 위해서는 AI 영역에서 사용되는 수학 지식들 (행렬, 확률 & 통계, 미분 등등)을 알아야 하며 기본적으로 AI, 머신 러닝, 딥 러닝에 대한 기본 개념을 알고 있어야 한다. 그렇지 않으면 이 책에서 설명하는 각종 개념들과 그래프, 지표들의 의미를 이해하는데 어려움이 있다.

하지만 AI에 관련된 기본 개념들을 이미 알고 있는 데이터 과학자들이 참고하기에는 괜찮은 책인 것 같다. 딥러닝 을 실제 TensorFlow 샘플 코드를 통해 수행해볼 수 있고 딥러닝 중 경험할 수 있는 여러 문제들을 미리 파악할 수 있기 때문에 실제로 실전에서 딥러닝을 사용할 때에 시행착오를 줄일 수 있을 것이다.