aetty***
2020-10-23

생성적 적대 신경망(GAN)을 구축하는 방법을 사례와 함께 안내하는 책. GAN의 개념과 학술적 성과를 소개하되, 수학적 원리는 꼭 필요한 것만 골라서 설명한다.
철저하게 GAN이 무엇인지에 대해 설명해준 책 입니다.
시중에 나와있는 여러가지 머신러닝 & 딥러닝 책들을 보면 이것저것 유명한 알고리즘을 소개해주는 경우가 대부분입니다.
그러나 이 책은 그런 책들과는 달리 대상 독자를 머신러닝을 어느정도 해본 사람을 삼습니다.
따라서 기본적인 파이썬 프로그래밍을 할 줄 아는 사람이어야 하며 최소한의 머신러닝 수학지식이 있어야합니다.
처음 GAN 소개를 시작으로 DCGAN, ProGAN, SGAN, CGAN, CycleGAN까지 다양한 GAN에 대해서 다룹니다.
목차만 보더라도 알 수 있듯이 철저하게 GAN에 대해서만 다룹니다.
가장 마음에 들었던 점은 예제 코드가 많으며
책에 소개된 예시 코드에서 각 줄마다 어떤 일을 하는지에 대한 설명이 적혀있다는 것 입니다.
나름대로 최신 GAN에 대해서 다루어진 책 같지만 가장 최신 기술은 StyleGAN이나 GauGAN은 간단하게 언급만 하고 넘어간다.
특히 개인적으로 기대했던 StarGAN은 단어조차 나오지 않는다.
그러나 책에서 설명이 적혀있듯이 이 분야는 매우 빠르게 변하기 때문에 기초지식이 가장 중요하다.
따라서 저자의 말대로 이런 논문들을 이해하는 데 필요한 모든 내용은 책을 완독하면 익힐 수 있다고 생각된다.
또한 저자는 모든 사람이 GAN의 가능성과 남용에 대해 이해할 수 있도록 이 책을 집필했다고 한다.
대표적으로 딥페이크 같은 기술이 그렇다.
기술이 발전하지 못하도록 막는 것은 불가능하기 때문에, 우리는 기술의 능력을 먼저 이해하고 있어야 한다는 것이다.
GAN을 아는 사람이 많아진다면 기존에 이를 악의적으로 사용하던 사람들도 더는 다른 사람을 쉽게 속일 수 없기 때문이다.
파이썬 언어는 마음에 들지 않지만 가장 빠르게 결과를 보기 위해서는 파이썬만한게 없다고 생각한다.
나 역시 저자의 바램대로 기술의 악용을 파악하기 위해서 먼저 기술의 능력과 한계를 이해할려고 노력 중이다.
책 내용도 훌륭하였지만 집필 의도가 굉장히 마음에 든 책이였다.
-본 리뷰는 한빛미디어로부터 책을 지원받아 작성된 리뷰입니다-