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처음 시작하는 딥러닝

[도서] 처음 시작하는 딥러닝

세스 와이드먼 저/심효섭 역

내용 평점 5점

구성 평점 5점

인공지능이 화두다 되다 보니 시중엔 여러 딥러닝 도서가 등장한다. 물론 그와중에도 굳건히 명맥을 이어가는 밑시딥 시리즈나 모두의 딥러닝 같은 도서들도 있지만, 이에 질세라 여러 새로운 도서들이 우후죽순 쏟아나오는 시기이기도 하다. 이번에 읽은 <처음시작하는 딥러닝>도 이런 흐름에 맞춰 나온 책이라 예상되는데, 기존의 책과 어떤점이 다르며, 어떤 부분에서 강조를 하였고, 무엇이 장점인지를 살펴보면서 책을 읽어보겠다.

1. 딥러닝의 기본은 수학, 공식에 기초를 맞춘 책



이 책에 가장 눈에띄는 점이라면 자세히 설명한 이론이라고 생각한다. 아무래도 인공지능이 인기있고, 비전공자들 사이에서도 관심을 끌다보니 최근 비전공자도 이해하기 쉬운 인공지능 또는 실생활 프로젝트와 접목시킨 도서들이 많이 나오는데, 이 책은 그런 흐름과는 상관없이 이론을 자세히 설명하려는게 눈에 띈다. 

물론 최대한 쉽게 풀이해서 설명하곤 있지만, 수학적인 내용을 허투루 버리지 않고, 가감없이 거의 다 집어넣으려는 모습을 보여주고 있는게 무척 눈에 띈다. 그렇기에 어느정도의 수학적인 베이스가 요구되고 이해하는데 많은 시간이 소모되지만, 탄탄한 이론을 뒷받침하고 있어 모델에 대한 이해도는 확실히 높을 수 있다는 장점이 크게 느껴졌다.

2. 이론, 공식, 구현 3박자의 어우러짐

또한 코드를 만드는 것도 앞서 설명한 이론과 공식을 바탕으로 하고 있다. 행렬이나 방정식 등의 내용을 변수와 연산자를 활용해 하나씩 구현하면서 시험해보도록 하면서 인공지능 내부가 어떤식으로 동작하는지를 이해하는 모습을 보여주고 있었다. 물론 기존에 잘 만들어진 모델을 라이브러리에 쓴 그대로 들고와서 활용하는 방법도 있겠지만, 이 책은 좀 더 근본적인 인공지능의 흐름을 탐구하는 부분이 무척 많았다고 느껴진다.

개인적으로는 공식을 이해하기 어려워 특정 모델에 대해서도 완전히 알고있다는 느낌이 적었는데, 공식에 대한 이해를 코드로 구현하는 걸 보고 나니 각 모델이 어떤식으로 동작하는지 이해하기도 좋았고, 그 덕에 이후에 그 모델이 어떨때 필요한지도 일일이 검색하지 않고도 어느정도 머릿속으로 정리할 수 있어 좋았다는 부분이 많았다. 배우는 것은 힘들지만, 그만큼 남는것이 많았다는 얘기다.

3. 총평

사실 책 자체의 난이도는 다소 있는 편이라 완전 노베이스의 사람이 집기에는 어느정도 힘들다는 생각이 든다. 하지만 인공지능을 전공으로 막 들어왔고, 수학에 대한 끈기와 자신감이 어느정도 있으며, 나는 인공지능이 어떻게 움직이는지를 직접 알고싶다하는 분한테는 더없을 최적의 선택이란 생각이 든다. 처음 시작하는 딥러닝을 공식부터 베이스를 꽉꽉 채울수 있는 책은 이만한게 없다고 느껴지기에 만약 위 사항에 해당되는 분이라면 한번 읽어보시기를 추천드리고 싶다.

 
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