0. 서론
길벗에서 딥러닝 관련 신간이 나왔다. 작년에는 길벗의 '머신러닝 교과서 with python, scikit-learn, tensorflow'로 진행한 학부 기계학습 수업을 들었는데, 머신러닝 관련 다양한 알고리즘을 소개해줄 뿐 아니라 세부적인 이론도 꽤 심도 있게 다루어 도움이 됐던 기억이 있다. 이번 신간은 제목에서도 드러나듯, '딥러닝'과 '텐서플로'에 더 집중한 구성이다. 그런 의미에서 '머신러닝 교과서'의 뒷부분에서 심층 신경망에 대해 재미있게 공부한 독자라면, 이번 책 역시 적합할 것이라고 본다.
1. 책 소개
'딥러닝 기초 이론부터 CNN, RNN, 시계열분석, 성능 최적화, 자연어 처리, 강화 학습, 생성모델까지', 이 책의 표지에 적힌 소개글이다. 길게 늘어진 문장처럼 딥러닝의 상당 주제들을 다루고 있는데, 챕터별로 각각의 기법들이 어떤 점에서 유용한지, 상황에 따라 적합한 모델이 무엇인지 짚어준다는 점에서 메리트가 있다. 가령, 시계열 분석 챕터에서는 AR, MA, ARMA, ARIMA 모델을 설명하고 실습 예제를 통해 구조를 파악할 수 있다. 만약, 딥러닝의 특정 분야를 빠른 시간 내에 이해해야 한다면, 해당 챕터만 훑어보는 방향으로도 책을 이용해볼 수 있겠다.
INDEX
목차와 눈에 띄는 키워드를 정리해보면 다음과 같다.
- 머신러닝과 딥러닝
- 실습 환경 설정과 텐서플로 기초
- 머신러닝 핵심 알고리즘 (지도/비지도 학습)
- 딥러닝 시작 (용어와 알고리즘 개관)
- 합성곱 신경망 I, II (전이학습, 그래프, 분류/인식/분할을 위한 신경망)
- 시계열 분석 (AR, MA, ARMA, ARIMA 모델 및 RNN, LSTM, GRU)
- 성능 최적화 (데이터, 알고리즘, 하드웨어, 하이퍼파라미터 조정)
- 자연어 처리 (전처리, 임베딩, 어텐션)
- 클러스터링 (K-평균, 가우시안)
- 강화학습 (마르코프, 벨만, 큐-러닝, 몬테카를로 트리)
- 생성모델 (오토인코더, GAN)
실습 환경 및 예제 소스/ 데이터셋
텐서플로 2.4 버전 위에서 실습하며 주피터 노트북과 코랩(Colab)에서 구동할 수 있다. 실습 코드와 데이터셋은 다음 사이트에서 챕터별로 확인할 수 있다.
https://github.com/gilbutITbook/080263
gilbutITbook/080263
Contribute to gilbutITbook/080263 development by creating an account on GitHub.
github.com
* 실습용 데이터셋 중 대용량 데이터셋은 github에 포함되어 있지 않고, 책에서 안내하는 URL을 방문해 직접 다운 받아야 한다.
대상 독자 및 저자의 말
이 책에서는 대상독자를 다음과 같이 정하고 있다.
- 딥러닝과 텐서플로를 처음 접하는 분
- 딥러닝에 대한 기본적인 지식은 있지만, 텐서플로를 이용한 구현 경험이 없는 분
- 텐서플로를 다룰 수 있지만, 딥러닝에 대한 지식이 없는 분
저자의 말을 빌리면, 이 책에서는 딥러닝에서 배워야 할 많은 부분을 다루는 대신 깊이 있는 내용까지는 다루지 않으며, 이론들을 추상적으로 이해하는 것에서 그치지 않도록 가능한 많은 예제를 담았다고 한다. 이러한 집필 의도에 따라 입문자와 이론, 구현 면에서 심화학습을 원하는 사람이 대상독자가 될 수 있을 것이다.
2. 후기, 소감(?)
전반적으로 많은 사람들의 니즈를 충족해줄 구성이다. 입문자는 딥러닝의 기초 개념을 소개하는 초반부에서 앞으로 다룰 내용들이 어떤 의미를 갖는지 이해하고, 예제 코드를 따라 돌려보는 작업만으로도 다음 스텝으로 넘어가기 상당히 수월해질 듯 하다. 또한, 실제 문제에 모델을 적용해보거나 기술 논문을 정독해보고자 하는 독자는 여러 주제/상황별 다양한 모델 소개와 예제 실습이 실질적인 도움이 될 것이다.
더불어 올해 4월에 나온 따끈따끈한 신간인만큼, 책의 중간중간 최신 기술 동향에 대해 소개해주는 것이 재미있었다. 딥러닝 연구에 관심을 갖고 있는 학부생 입장으로서, 책의 말미에 딥러닝 심화 학습을 위해 생각해봐야 할 것들을 정리해주신 것도 큰 도움이 되었다. 개인적으로 종강 후 진행하게 될 프로젝트를 위해 시계열 분석과 성능 최적화 파트를 더 집중해서 읽어볼 계획이다. 앞으로 이 책과 같이 독학하기에 좋은 딥러닝 책들이 자주 나왔으면 좋겠다. 굳굳! 👍
해당 리뷰는 길벗으로부터 책을 지원받아 작성하였습니다.
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데이터 사이언스를 공부하고 있는 학부생의 TIL 블로그입니다. 게시글이 도움 되셨다면 구독과 좋아요 :)