'딥러닝의 기초를 코드와 같이 구현하고 싶다면 필히 지나야 하는 책 '
처음 데이터 사이언티스트로 거듭나는 과정에서 딥러닝에 대한 이해는 필수적이다. 따라서 딥러닝을 구현하는 코드들을 하나씩 혼자 뜯어보기에는 무리가 따르는데, 그 시점에서 이 책을 처음 알게 되었다.
- 목차:
파이썬을 처음 접한 사람들을 위한 헬로 파이썬 파트부터 시작하지만 그렇게 문법적으로 깊지는 않으므로 미리 파이썬을 떼고 복습용으로 보는 걸 추천한다.이어서 딥러닝의 발전 이전의 퍼셉트론과 신경망, 활성화 함수에 이어서 학습하는 방법, 손실함수에 이어 해석적 미분과 코드상에서의 구현되는 오차역전파와의 차이, 옵티마이저와 배치 정규화에 이어서 CNN의 간단한 부분까지 샅샅히 들여다본다.
- 인상적인 파트 :
개인적으로 가장 쉽지 않았던 파트를 꼽자면 역시 오차역전파 파트였다. 편미분을 통해서 각기 역전파를 구현하는 구간이었는데 이건 영상 하나만으로 부족할만큼 이해 자체가 쉽지 않은 과정들이다. 하지만 실질적으로 코드를 구현함으로서 어떻게 각각의 가중치들을 갱신하고 변경되는지를 한눈에 파악할 수 있어서 비교적 힘든 과정을 무난하게 소화할 수 있었다는 점에서 만족스럽다.
- 기억에 남는 부분 :
마지막에는 소프트 맥스와 로스으 계산 그래프가 등장하는데, 부록으로 나오는 부분들이 중점적인 메인 메뉴들을 두루 파악할 수 있어 도움이 많이되었떤 기억이 난다. 딥러닝의 큰 줄기에 해당하는 이미지넷에 VGG, 구글넷과 레즈넷에 이른 간단한 설명들은 구글링을 통해서 따로 더 파악할 수 있었고, 1권에서는 퍼셉트론에서 왜 신경망으로 발전했는지의 과정들을 상세하게 다룰 수 있어서 기초를 이해하기에 편했다.
- 이 책이 도움이 되는 사람을 꼽는다면 :
딥러닝에 대한 개념을 어느정도 잡고 코드를 연계시켜서 이해하기를 원하는 사람들에게는 이 이상 최적의 책은 없다. 이론은 실제로 구현하기까지의 과정에서 갭이 크기 마련인데, 바로바로 설명과 더불어 짤막한 코드들을 깃허브에서 같이 확인할 수 있어서 같이 코드를 훑어보면서 시행하고, 왜 이렇게 진행되는지에 대해 전반적인 딥러닝의 체계를 잡을 수 있어서 무엇보다 용이했다.
- 내돈내산으로 직접 책을 구입한 뒤 작성된 후기입니다. -