한빛미디어

나는 리뷰어다 서평입니다.

 

요란한 노트북 대신 책표지만 보세요.

 

1. 책소개

 

알기 쉬운 비유와 기초 수학으로 시작하는...

 

 

맨날 딥러닝 블라블라 하는데 딥러닝이 뭔지 찾아보면 이상한 그래프와 수식만 잔뜩 나옵니다.

쉽게 이해할 순 없을까요?

 

저자: 앤드루 트라스크

 

구글 DeepMind 리서치 사이언티스트.

인간의 언어와 연관된 딥러닝을 주로 연구하고 있습니다.

Digital Reasoning에서 연구원으로 있으며 세계최대 인공 신경망을 구축했습니다.

 

목차

 

CHAPTER 1 딥러닝을 소개합니다 : 당신이 딥러닝을 공부해야 하는 이유

 

CHAPTER 2 딥러닝의 기초 개념 : 컴퓨터가 학습하는 원리

 

CHAPTER 3 신경망을 소개합니다 : 순전파

 

CHAPTER 4 딥러닝을 소개합니다 : 경사하강법

 

CHAPTER 5 복수 가중치 동시에 학습하기 : 경사하강법 일반화 하기

 

CHAPTER 6 첫 심층 신경망 만들기 : 역전파를 소개합니다

 

CHAPTER 7 신경망 사진 찍기 : 머릿속과 종이 위에

 

CHAPTER 8 신호 학습과 잡음 제거 : 정규화와 배치 소개

 

CHAPTER 9 확률과 비선형성 모델링하기 : 활성화 함수

 

CHAPTER 10 가장자리와 모서리를 학습하는신경망 : CNN 소개

 

CHAPTER 11 언어를 이해하는 신경망 : 왕-남자+여자 == ?

 

CHAPTER 12 셰익스피어처럼 글쓰기 : 순환 계층으로 가변 데이터 다루기

 

CHAPTER 13 자동 최적화를 소개합니다 : 딥러닝 프레임워크를 만들어봅시다

 

CHAPTER 14 셰익스피어처럼 글쓰기 : LSTM

 

CHAPTER 15 보이지 않는 데이터로 하는딥러닝 : 통합 학습 입문

 

CHAPTER 16 다음 도약을 위한 준비 : 작은 안내서

 

챕터별로 작은 파트가 나와있는데 글 여백 상 생략했습니다.

목차를 통해 이 책의 내용을 요약해 보자면

딥러닝, 머신러닝에 관한 기본 지식

신경망

경사하강법

역전파

mnist 예제

활성화함수

CNN,NLP,autograd, LSTM

등등등 기초부터 설명하고 활용 예제를 통해 원리를 설명해 주고 있습니다.

 

2. 그래서 이 책은 말이죠..

이 책의 독자는

 

책의 소개에서도 알 수 있지만 이 책은 타깃 독자들을 정해놓고 만들어진 책입니다.

 

수학은 자신 없지만, 딥러닝을 배우고 싶은 개발자

딥러닝을 연구에 활용하고 싶은 개발자가 아닌 연구자

라이브러리를 활용해 딥러닝을 구현했지만 동작원리가 궁금한 개발자

 

한마디로 입문자분들이나 저처럼 딥러닝을 서서히 배워가는 분들을 위한 책입니다.

다른 책들을 보면 열심히 활동하던 개발자들이 딥러닝좀 써볼때 참고하는 형식이라 문체도 딱딱하고 "이거알지? ㅇㅇ알지."형식으로 처음 시도하시는 분들이 이해하려면 복잡하고 시간이 오래 걸리는 반면,

이 책은 용어 하나하나 자세히 설명해주어 이해도 측면에선 처음 시작하기 매우 좋은 책입니다.

 

 

이 책의 장점은

 

무언가를 배울때는 글로 가득 차 있거나 지루한 연설만 듣기 보단 설명을 보충해줄 그림등의 시각자료가 있으면훨씬 이해하기 쉽습니다.

딥러닝과 머신러닝 분야는 많은 수학을 바탕으로 만들어진 분야기 때문에 복잡한 수식과 코드가 빠질수 없는데요,

 

 

하지만 이 책에선 복잡한 수식 대신 크고 간단한 그래프가 대신합니다.

수식에선 알파벳 하나로 생략될 수 있는 것들을 그래프와 코드를 연결지어 설명해서 "이 코드가 뭐하는 부분이다!" 라는걸 한눈에 알수 있습니다.

또한 딥러닝의 처리과정을 쉬운 비유로 설명해 최대한 이해하기 쉽게 쓰려고 노력했다는 것을 느낄 수 있었습니다.

또한 별로 두껍지 않은 책이지만 기본적인 CNN뿐만 아니라 자연어처리, LSTM과 같은 내용도 설명하고 있는 풍부한 책인 것 같습니다.

 

살짝 아쉬운 건요

 

예전에 읽었던 [신경망 첫걸음]책 만큼 이해도 쉽고, 좋은 책이지만 비슷한 단점이 숨어있습니다.

이 책을 통해 딥러닝의 원리를 직접 구현해보며 원리를 이해할 순 있겠지만 바로 실전에 적용하기엔 효율이떨어진다는 것이죠.

물론 그건 이 책의 독자들이 알아서 더 배워서 적용하든 해야하는 거지만,실제로 딥러닝 작업할 때 쓰이는 Tensorflow, Pytorch를 활용한 방법도 일부다뤄줬으면 더 좋지 않았을까 하네요.

물론 그렇게 되면 책의 내용도 더 많아지고 구조가 바뀌면 책의 일부의 내용을 활용 못하는 단점이 있겠지만나중에 그로킹 파이토치 같은 책이 나오길 기대해보겠습니다.

 

3. 정리

 

그냥 딥러닝 처음 배우실거면 이 책 먼저 읽으세요.

그 전에 간단한 수학지식이 있으면 훨씬 쉽게 이해할 수 있으시겠지만 이 책을 읽으면서 직접 찾아보면서 차근차근배워나가는 것도 나쁘지 않은 것 같습니다.

이 책을 읽으신 후에 관련 수학 심화과정을 배우시면서 Pytrch,Tensorflow 사용법도 익히시면 될 것 같네요.

괜찮은 책입니다.

 

 

이상으로 서평을 마칩니다.

 

++ 한빛미디어에서 주관하는 나는 리뷰어다 활동으로제공받은 책을 통해 작성된 서평입니다.

 

 

https://blog.naver.com/aul-_-/221874725539