한빛미디어

개인적으로 구글이 만든 딥러닝 프레임워크인 텐서플로로 딥러닝에 입문했다. 수학 포기자, 통계 포기자여서 텐서플로를 이해하기는 쉽지 않았다. 상위 딥러닝 프레임워크인 케라스로 넘어갔다. 텐서플로는 백그라운드 엔진으로만 박아두고, 그 위에 래핑을 한 번 더 했기 때문에 그나마 할만했다. 원래도 길지 않은 딥러닝 코딩이 더 짧아졌다. 예제 정도는 가볍게 돌릴 수 있었다. 그렇지만 딥러닝을 제대로 이해하는 데는 오히려 멀어졌다는 느낌이 들었다. 아마 선형대수와 미적분을 제대로 알지 못하기 때문일 거다.

이 책은 두껍다. 무려 700페이지에 달한다. 저자는 교수 출신으로 오랜 기간 데이터 전문 기업에서 재직하고 있다. 그래서 이론과 실제를 모두 아는 것 같다. 본문의 설명 하나하나가 친절한 동시에 명확하다. 학자로서 이론의 정확성과 현업 실무자로서의 어려운 점을 모두 고려했다고 보인다. 문체도 부드럽다. 코드도 대중적인 주피터 노트북으로 한 줄씩 풀어준다. 예제도 캐글 데이터셋이나 실제 대용량 데이터를 수집해서 돌리기 때문에 수준급이다. 

이 책은 입문서의 탈을 쓰고 있지만, 냉정하게 말하자면 딥러닝 실무자를 위한 책이다. 수학/통계/머신러닝의 백그라운드가 상당히 있는 사람만 이 책으로 딥러닝 입문이 가능할 거다. 비슷한 컨셉으로 대히트를 친 <밑바닥부터 시작하는 딥러닝>, <밑바닥부터 시작하는 딥러닝2> 보다는 내용이 훨씬 깊다. 수식도 많이 나온다. 그렇지만 고생하는 만큼 깊이 있는 이해를 이끄는 책이다. 딥러닝을 구조부터 제대로 공부하고 싶은 사람에게 교과서가 되어줄만 하다. 

도서를 한장씩 넘겨가면서 예전에 보던 <오라클 성능 고도화 원리와 해법> 같은 책이라는 생각이 들었다. 누구나 오라클을 어렵지 않게 사용하지만, 오라클의 구조와 성능을 제대로 이해하는 것은 많은 공부가 필요하다. 딥러닝 분야에서도 이 같은 실무자를 위한 책이 필요했다. 딥러닝의 기반이 되는 내부 동작 구조가 항상 궁금했던 사람이라면 이 악물고 도전해볼만 하다. 책에 실린 어느 교수님의 추천평처럼 '깊은 이론적 배경지식 없이도 쉽고 빠르게 인공지능 기술을 활용'하기는 어렵겠지만 말이다.