한빛미디어

 

0. 프레임워크 없이 시작하는 딥러닝

  

일반적으로 기존의 딥러닝 책들은 텐서플로우나, 파이토치와 같이 프레임워크를 기반으로 딥러닝을 소개합니다. 그러나 이 책은 이러한 프레임워크를 배제하고, 날코딩을 통해서 딥러닝을 소개합니다. 물론 이러한 방식은 많은 노력을 요구하며, 경우에 따라 독자들은 이 책을 소화하는데 높은 인내심을 가져야만 할지도 모릅니다.  

 

그렇다고 해서 날코딩을 기존의 프레임워크보다 더 중요하다고 언급하거나, 무시하고자 이 책이 쓰여진 것은 아닙니다. 이 책에서 강조하는 것은 실전에서 딥러닝을 활용하기 위해서 정확하고 깊이 있는 지식이 필요하다는 점입니다. 프레임 워크에서 단순히 옵션으로 하는 설정들을 이 책은 실제 구현을 통해 동작원리 파악하고 그 차이점을 이해시키는데 집중합니다.  

 

즉 저자는 날코드를 작성하는 번거러움을 마다하지 않고, 깊이있는 지식을 원하는 독자들을 위해, 보다 세세한 딥러닝에 대한 설명을 이어갑니다.

  

 

1. 단순 퍼셉트론에서 고급응용구조 까지 

이 책은 날코딩이라고 해서 단순한 구조를 중심으로 설명하지 않고, 다층, 합성곱, 순환, GAN에 이르기 까지 다양한 학습모델을 실제 구현을 통해 설명하는 점이 가장 큰 특징입니다. 특히 객체지향적인 개념을 적용해 함수를 통해서, 단원마다 코드를 재활용할 수 있도록 책의 구성해 놓았습니다. 이러한 점은 코드 해석에 소요되는 시간을 최소화하고, 딥러닝에 대한 학습의 뼈대를 독자가 자연스럽게 익힐 수 있도록 지원합니다.  

 

 2. 이론의 충실함 

 

딥러닝을 공부할 때, 항상 부딪치는 부분은 책에서, 이론적 배경에 대해서 설명이 여전히 약하다는 점 입니다. 물론 책들은 나름대로, 많은 지면을 할애하면서 많은 노력을 기울이지만, 항상 전반적인 동작방식을 설명하고, 세부적인 내용에 대해서는 독자들에게 맡기는 것이 현실입니다. 그러나 이 책은 실습이 존재하는 코드가 존재함에도 불구하고, 이론적 배경설명에 충실하며, 되도록 상세한 설명을 하고자 노력합니다.

  

 

 

3. 깊이 있는 딥러닝 공부를 하고자하는 독자들에게... 

이 책은 실제, 딥러닝을 공부하면서, 무심코 설정하거나, 실행했던 파리미터들의 의미를 실제 몸소 익히는데 매우 유익한 책이라고 생각합니다. 특히 공부할 때 왜~라는 의문을 지니면서 코드를 발아보며 학습하는 학생들에게는 매우 유익한 책이라는 생각이 듭니다. 특히 이책을 정말 정독하고, 몸에 익힌다면, 스스로 딥러닝에 대해서는 기초가 매우 잘 갖쳐줘 있다고 해도, 과언이 아닐것 같네요. 하지만, 이 책은 그 만큼 많은 시간을 들여야 하며 노력이 필요하다는 점 또한 사실입니다. 제 견해로는 입문서들과 함께, 이 책을 같이 보면, 굉장히 도움이 될 것 같다는 생객을 개인적으로 해보았습니다. 또한 주의해야할 점은 이 책은 프레임워크를 사용하지 않으라는 것이 아니라, 프레임워크를 보다 더 잘 이해하고 사용할 수 있는 이론적 배경을 제공한다는 점을 꼭 참고하시면, 올바른 선택을 하실 거라 생각이 듭니다.