한빛미디어

어떤 책을 읽다가 기대 하지 않았던 깨달음을 얻거나 가치를 얻는다면 

그것 만큼 행복한 것도 없을 것입니다

이 책을 선택했을 때는 단 한가지 이유가 있었습니다. 

그 동안 딥러닝, 기계학습에 관련된 책을 여러 권 읽었고 이제는 실제로 개발을 해봐야 겠다고 생각하고 있었습니다. (아이러니 하게 제 직업을 SW엔지니어입니다. )

예전에 유다시티에서 딥러닝 관련 나노디그리 과정을 들을 때 파이토치로 프로젝트를 했었는데,  그때 느꼈던 깔끔함 때문에 파이토치와 텐서플로우 사이에서 고민을 하고 있었습니다.

이 두가지는 하나의 도구들이기 때문에 결국 두가지를 다 사용하고 상황에 맞춰 적절한 것을 이용하는 것이 좋다고 생각합니다. 

그런 생각을 하고 있던 찰라에 "파이토치 첫걸음" 이라는 책을 접하게 되었습니다. 

그래서  우선 파이토치 부터 다시한번 보자라는 생각에 책을 읽게 되었습니다.

그런데, 이 책을 계속 읽다 보니 처음에 생각한 것과는 달리 전혀 뜻밖의 가치를 얻었습니다.

그 동안 제가 어렴풋이 이했던 내용이나 전혀 몰랐던 개념에 대해 너무 간단 명료하게 설명이 되어 있어, 한장 한장 놓치지 않고 읽게 되었습니다.

저자가 이 책을 집필한 의도는 

공부를 처음 시작하는 분들이 딥러닝의 개념을  쉽게 이해하고 각자의 분야에 맞게 사용할 수 있도록 성장하는 과정에 도움이 되었으면 하는 마음으로......

이 책을 썼다고 합니다.

책의 제목 처럼 첫걸음을 내딪는 분들이 읽기에도 좋지만 조금이라도 공부했던 사람이라고 다시한번 기초 개념을 다지기에 좋은 책입니다. 

게다가 "파이토치" 라고 내세우고 있지만, 제가 평소에 생각했던 것 처럼 기본 개념을 설명하기 위한 하나의 도구로 사용한 측면도 좋았습니다.

이 책에서 모든 부분이 다 좋았지만, 특히, "5. 합성곱 신경망", "9. 오토인코더" 그리고 "10. 생성적 적대 신경망" 부분은 다른 어떤 책 보다 이해하기 쉽게 적어 놓았습니다.  저자의 내공이 느껴집니다.

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제가 고생고생해서 이해했던 1x1합성곱의 의미, cross entropy의 의미는 한 문장으로 명료하게 설명을 해주고 있어서 깜짝 놀랬습니다. 다소 어렵게만 느겼전던 GAN도 단순히 이미지 생성 뿐만 아니라 다양한 응용분야에 적용할 수 있을 것 같습니다. 

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또한, 중간 중간에 최신 트렌드와 추가적인 자료도 언급을 하고 있어서 이 책을 읽은 후에 관심 분야에 대해 더 깊게 공부를 할 수 있도록 배려했습니다.

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파이토치 문법을 알고 싶은 분들에게는 다소 안맞을 수는 있지만, 저 처럼 모호하게 알고 계신 분들에게는 추천해드립니다.

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이렇게 좋은 책을 만나게 되면 너무 기분이 좋습니다.