devexp***
2020-04-30

이 책은 이미지 인식 모델을 만드는 과정을 다루면서 딥러닝 요소를 학습합니다. 머신러닝 기본부터 파이썬 기초와 함수 사용법을 배우고, 팬더스로 행렬 계산에 특화된 넘파이와 데이터를 반복적으로 다뤄보며 파이썬 사용법을 철저히 익힙니다. 후반부에서는 이미지 인식 처리에 필요한 딥러닝 요소를 예제로 실습하면서 학습합니다.
보통 파이썬을 학생들에게 강의하면 그 다음 과정에 대해 묻는 학생들이 꼭 있다. 일단 파이썬이라는 언어를 배웠으니까 그 다음에는 무엇을 배울 것인가를 고민하는 것이다. 나는 파이썬을 배운 학생들에게 개발자(웹 개발자, 장고, 플라스크)로 혹은 데이터분석가, 그리고 데이터과학자에 대해 안내하곤 한다. 데이터과학자(데이터사이언티스트)가 되기 위해 밟아야 할 과정은 일반적으로 Pandas, Numpy, Matplotlib를 익혀서 데이터를 정제하고 가공하며 시각화하는 것이다. 그리고 나면 AI쪽으로 더욱 공부할 것인가 아니면 데이터분석가쪽으로 목표를 세울 것인가로 결정된다고 알려준다.
이 책은 처음 파이썬이라는 언어의 문법 습득부터 데이터과학자가 반드시 익혀야 할 다양한 라이브러리를 학습한 후, 최종적으로 딥러닝으로 안내하는 가이드이다. 하지만, 다른 입문서들과 다르게 먼저 목표를 제시한다. 그리고 가장 기본이라할 파이썬 문법으로 안내한다. 즉, 이런 결과물을 만들어 내려면 기초부터 차근차근 밟아 가야 한다고 차분히 옆에서 설명해 주는 가정교사같은 책이다. 이 책에서 제시하는 방향대로 학습하고 익히다 보면 어느 새 내 자신이 딥러닝의 문을 이미 지나고 있는 것을 알게 된다.