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소문난 명강의 김기현의 딥러닝 부트캠프 with 파이토치

[도서] 소문난 명강의 김기현의 딥러닝 부트캠프 with 파이토치

김기현 저

내용 평점 5점

구성 평점 5점

[나의 한줄 추천사]

딥러닝 프레임워크 중 가장 접근성이 쉬운 "pytorch" 로 초심자도 딥러닝의 기초부터 수식, 실습까지 한번에 배울 수 있는 책이다.

 

 

[책 추천 이유]

대부분 해커톤이나 논문의 basic code를 보면 딥러닝 코드들이 pytorch로 되어 있으며, 기본적인 pytorch 활용라 하기 위한 입문서가 필요한데 딱 적당한 책이라 생각이 든다.

 

 

[내가 찾고자 했던 질문들]

1. 딥러닝 공부할때 수식이 필요한가?

- 이 책의 구성은 설명 + 수식 + 실습으로 이뤄져 있다. 여기서 설명 + 실습은 이해가 되는데, 굳이 "수식"을 같이 넣은 이유를 알아보니, 딥러닝을 제대로 공부하기 위해서는 "수학적 배경지식"이 반드시 필요한다고 한다. 수식이 어렵게 느껴지면 "딥러닝 기초 개념 설명"을 반복적으로 읽고 수식과 함께 다시 살펴보기를 권한다.

 

 

2. 여러 딥러닝 프레임워크 중 "pytorch" 를 써야 하는 이유는?

- 딥러닝 프레임워크 중 가장 늦게 출시되었는데, 그들의 장점을 다 흡수해서 나왔고, 문서화, 직관적인 인터페이스 구현이 되어 있다. 그리고 가장 중요한 "Autograd" 기능을 제공한다. 자동으로 역전파를 적용해준다고 보며 된다. 

 

 

3. GPU 쓰는 방법은?

- to 함수를 써서 디바이스 정보를 담은 객체를 인자로 받아 함수 자신을 호출한 객체를 해당 디바이스로 복사 시킬수 있다.cpu_device = torch.device("cpu"), gpu_device = torch.device("cuda")

 

 

4. pytorch 에서의 강화학습은?

- pytorch 환경에서도 강화학습 지원한다. 특히 딥러닝을 이용해야하는 강화학습 라이브러리 DQN 을 제공해줌으로써 전체적인 딥러닝 개발 환경을 제공해준다고 보면 되겠다.

https://tutorials.pytorch.kr/intermediate/reinforcement_q_learning.html

 

 

5. 실습코드를 구한다면?

https://github.com/kh-kim/deep_learning_book_exercise

 

 

"한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."


https://tutorials.pytorch.kr/intermediate/reinforcement_q_learning.html
https://github.com/kh-kim/deep_learning_book_exercise
 
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