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딥러닝 부트캠프 with 케라스 - GPU 실습 환경 준비부터 이미지 분류, 물체 검출, 강화 학습까지
후지타 카즈야.다카하라 아유무 지음, 이기홍 옮김 / 길벗 / 2017년 12월
평점 :
절판


현업에서 딥러닝 이전의 머신러닝 알고리즘을 다루다보니  AI업계에서 딥러닝의  발전속도가 매우 빨라 이를 발맞추지 못하는것같은 자신이 불안했었습니다. 텐서플로우를 비롯해 여러 프레임워크들도 지원을 잘 해주고있는 현 상황에서 이 책은 아주 반가운 책이었습니다.


텐서플로우를 기반으로 보다 쉽게 모델구현이 가능하고 인기를 몰고있는 케라스 프레임워크를 실제 관심있었던 컴퓨터 비전 분야의 주요 해결과제인 이미지 클래스 분류, 물제검출을 맛볼 수 있고 거기에 강화학습까지 체험해볼 수 있는 내용을 담고있다니 흥미롭기 그지 없었습니다.


이 책을 덮으며, 몇가지 장단점을 공유해볼까 합니다.


장점 1. 주요한 이론을 핵심적으로 짚어줍니다.

    최근 머신러닝 계는 발전속도는 빠르나 기반지식의 수준이 높아 진입장벽이 높다고 생각이 듭니다. 이 책을 통해 공부할 것도 많고 습득해야하는 기술도 많은데 드는 시간과 노력을 많이 줄였습니다. 예를 들어, 이미지 클래스 분류에서 CNN이 인기가 있다? 고 하지만 CNN이 정확히 어떤 알고리즘인지, 현재까지의 역사는 무엇인지에 대해서 CNN의 정의 및 원리를 설명하고 시간대별로 주요한 CNN 알고리즘인 AlexNet, VGGNet, GoogLeNet, ResNet 이 등장했다는 것을 설명합니다. 물론, 각각이 어떤 네트워크 구조를 가지는지도 상세한 설명이 있습니다.


장점 2. 실습코드가 최신버전으로 잘 작성되어있습니다.  

   실습코드를 작성하면서 중요한 점이라 생각하는 것은 최신버전을 잘 반영하는지 입니다. 발전속도가 빠르고 프레임워크들의 내부 코드 개선과정도 빠르다보니 이전에 작성한 예제코드들이 실행오류가 나는 상황들이 빈번합니다. 하지만 이 책의 코드들은 최신화되어있으며 실행환경과 소프트웨어버전을 동일하게 셋팅했다는 가정 하에 매우 잘 동작하는 것을 확인했습니다. 코드 내부 구조의 이해를 위해선 한 줄 한 줄의 의미를 파악하는 것도 중요하나, 우선 이 코드들이 잘 동작하는지가 첫번째 겠지요. 그런 의미에서 본 책이 최신인 만큼 코드 또한 최신으로 잘 반영되어있습니다.


다음으로 단점들입니다.

단점 1. 완전히 새로운 환경으로 셋팅하는것을 설명합니다.

   저의 경우, 윈도우10환경의 Python 3를 사용합니다만, 본 책에서 설명하는 설치환경은 리눅스OS의 Python 2 버전입니다. 그렇기 때문에 저처럼 윈도우 유저들은 버추얼박스 등을 설정하지않으면 OS부터 설치하기는 힘들어 보입니다. Python 3환경에서는 본 코드가 잘 동작하지않는 면을 보입니다. 윈도우OS에서의 케라스 설치 라든가, 파이썬 가상환경 설정을 따로 찾아볼 수 있게 정보를 제공하면 좋겠다는 생각이 들었습니다.


단점 2. 좀더 많은 내용을 담았으면 하는 아쉬움이 있습니다.

   책을 읽어나갈때는 몰랐었는데 다 덮으면서 뒤돌아 보면 아쉬움이 많이 남던 책이었습니다. 컴퓨터 비전 뿐 아니라, 자연어 처리, 음성 인식 이라는 큰 분야도 있고 알고리즘으로 보면 CNN 뿐 아니라, RNN, GAN 과 같이 굵직한 알고리즘 들도 있는 걸로 알고 있습니다. 강화학습만 해도 그렇구요. CNN계열 알고리즘을 중점적으로 설명하다보니 분량 상의 문제가 있을수도 있다고 예상되지만 얕고 넓게라면 폭넓은 분야나 알고리즘을 과제별로 실습해보고싶다는 생각이 들었습니다.



결과적으로 이 책으로 많은 시간을 절약하여 감사함과 아쉬움으로 책을 덮습니다.

본 책은 파이썬을 처음 다루시는 분들에게는 절대 추천드리지않습니다.




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앵귤러 첫걸음 - 개발 환경 설정부터 컴포넌트 테스트까지 다양한 예제로 익히는, 앵귤러 4.타입스크립트 2.ECMAScript 6 기반
조우진 지음 / 한빛미디어 / 2017년 6월
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앵귤러 첫걸음

공민서
2017.06.25

앵귤러 첫걸음 리뷰

어렵지만 한번 더 읽고싶은 책

선택 동기

요즘 앵귤러,리액트,뷰.. 하던데...
  • 웹 개발을 무지 잘 하지는 못해도 구현 당시에 CSS작업이 정말 힘들었던 기억이 있습니다.
    그런데 최근 SNS에서 Angular.JS, React, Vue.js 를 많이 얘기합니다. "도대체 얘네들이 뭐지?"
    음...뭔가 어렵고 잘 모르겠지만 이해할 수 있는 선에서 프론트엔드 작업을 편하게 해주는 프레임워크들이구나.. 알고싶다!

난 0부터 하나하나 자세히 짚어주는 흐름이 있는게 좋아!
  • 기술 서적을 선택할 때, 제 상황에 따라 선호하는 내용구성이 있습니다.

    1. 아무것도 모를때

      • 여러 프로젝트에 적용할 수 있는 기능을 가진 작은 목표를 설정하고 이것을 구현해보는 과정을 거치는 책. 설치부터 완성까지의 자세한 흐름

    2. 어느정도 알고있을 때:

      • 사전처럼 활용할 수 있는 책. 용어의 개념설명 + 짧은 분량의 구현 코드가 포함되어있는 책

      • 생소한 개념/구현 정보를 담은 책

  • 앵귤러 첫걸음 책은 여기서 '아무것도 모를 때'의 상황에 아주 적합합니다. 설치부터 작은 프로젝트를 최종 구현해보는 내용을 갖습니다. 또한, 사전처럼 활용할 수 있게 각 개념/기능들의 상세한 설명과 코드를 담고 있습니다.

장점

내용 구성
  • 선택 동기에서 설명한 것 처럼 앵귤러 첫걸음 책은 제가 선호하는 2가지 내용구성이 섞여있습니다. 0부터 1까지의 단계 및 상세한 개념설명으로 입문서와 중급 개발자를 배려하는 구성이 장점으로 생각됩니다.

실용적인 구현 목표
  • 이 책에서 구현하는 상품관리 App은 앵귤러를 이해하고 활용하는 데에 적합한 App이지 않나 싶습니다.

단점

좀 어렵다...
  • 입문자만을 고려하기엔 너무 쉽고 추상적인 설명으로 본질에 접근하지 못하고, 중/고급자를 위하기엔 너무 설명이 어려울 수 있을 듯 합니다. 제가 느낀 이 책의 타겟독자층은 완전 웹개발을 모르는 입문자라기 보단, 기존에 웹개발 지식이 있는 상태에서 앵귤러JS를 모르는 앵귤러JS입문자부터 앵귤러JS중급자 까지 입니다. 앵귤러 프레임워크 자체가 꽤 큰 개념을 새로 제시한다고 보여질 정도로 저에겐 새로운 개념들이 많았고 좀 어려워서 진도가 잘 나가질 못했습니다.(저의 부족함 탓..ㅎㅎ)

결론 및 활용

  • 좀 내용이 어렵지만 나름 뿌듯한 일독이었습니다. 다행인지 불행인지 제 업무가 웹개발에 직접적 연관은 없어서 실무에서 쓸수 있을지 의문이지만 제 호기심으로 시작한 선택이었고 나름 만족했습니다. 하지만 의문이 아직 많이 남아있습니다. 향후, 한번 더 책을 다시 볼 계획입니다. 아예 모르던 상태에서 한번 더 보면 좀 더 잘 알 수 있지않을까요? 그리고 리액트나 뷰 같은 프레임워크에도 관심이 갑니다.



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신경망 첫걸음 - 수포자도 이해하는 신경망 동작 원리와 딥러닝 기초 머신러닝/딥러닝 첫걸음 시리즈
타리크 라시드 지음, 송교석 옮김 / 한빛미디어 / 2017년 4월
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신경망 첫걸음 리뷰

"좋았다"를 넘어서서 "감사하다" 란 생각으로 마무리한 책입니다.

선택 동기

"말로만 할 수 있는건 싫어요."

  • 머신러닝 최신의 기술들은 신경망 기반의 발전된 알고리즘들입니다.

    퍼셉트론, 다층 퍼셉트론, 순전파, 역전파.. 활성함수 등.. 개념을 알고있고 말로도 할 수 있었으나 무언가 공허했습니다. 왜 일까? 고민해보았을때, 저의 해답은 최신 논문을 보면 이해가 안되는 수식이 많고 저자가 제안하는 솔루션이 왜 더 좋은지 감이 잘 잡히지않았습니다.

"기초가 부족해요"

  • 그 원인은 저의 기초 부족이라고 결론을 내렸습니다. 미적분, 해석학, 선형대수 등의 아이디어를 뒷받침하는 수학이론들과 이 이론을 현실로 구체화하는 프로그래밍 능력의 부족 이라고 결론 내렸습니다. 과거 "텐서플로 첫걸음" 책에서 텐서플로 프로그래밍에 대해 도움을 받았고 무엇보다 상대적으로 얇은 책 두께에 가벼운 마음으로 다가설 수 있는 "첫걸음 시리즈" 였기에 이 책을 선택하게 되었습니다.

장점

"정말 수포자도 이해하네.."

  • 저의 기초부족은 꽤 오래전부터 인지하고 있었습니다만, 참 쉽지않았습니다. 마치 더하기를 어렴풋이 아는 상태에서 방정식 곱하기를 배우는 느낌이랄까요? 개념이 둥둥 떠다니는데 서로 연결은 안되는 기분이었습니다.

미분은 극한을 배운 후에 이해할 수 있다는데 왜 그럴까?

왜 지수 n을 n-1 로 해주고 상수는 사라질까?

...이런 의문이 해결되지않은 상태가 지속되던 상태에서 이 책을 만났고 미분에 관한 이야기는 부록에서 정말 통쾌하게 해결되었습니다. 한발짝 한발짝 점진적으로 설명해주는 저자 설명에 감탄하며 너무너무 뿌듯하게 읽은 책이었습니다.

"점진적 설명"

  • 위의 개념 설명때처럼 저자는 Python 코드 작성 또한 조금씩, 단계적으로 나아갑니다. 신경망을 구현하는 것이 최종목표이며, 이 목표를 위해 Task들을 잘게 쪼개서 하나씩 단계적으로 작성해나갑니다. 물론 이 코드들이 왜 이렇게 되는지는 이전의 이론설명의 장에서 모두 설명한 것들이므로 순차적으로 이해하며 읽어내려온 독자들은 코드구현에 집중할 수 있습니다.

단점

"단점을 발견하지못했습니다"

  • 전 이 책에서 단점을 발견하지못했습니다. 제가 모르던 부분을 명확히 알게해준 고마운 책이어서 그럴 수 있겠습니다. 어떻게든 짜내보려 순차적인 내용구성이나 신경망만을 다룬 것이 단점이 될까 생각해보았으나, 이것은 집필 의도에 해당하며 단점이 아닌 전략이라고 생각했습니다.

결론 및 활용

  • 세상 모든 지식이 그렇듯이, 하위 개념들을 알고있는 것이 상위 개념을 학습하는 시간을 단축시킵니다. 인공지능 분야에서 거론되는 최신의 기술들은 신경망에서 출발하며 신경망 또한 여러 개념들을 합친 상위 개념입니다. 이러한 개념 계층구조에서 생각해보았을 때, 본 책은 개념 사이를 잘 연결시켜 전달해주는 느낌을 받았습니다. 단순히 "좋았다!" 보다 "감사하다!" 란 느낌으로 책을 읽었습니다.

  • 신경망에만 집중하는 책이다 보니 분량이 그렇게 많지않을 수 있습니다. 대신, 깊이가 있습니다. 개인적으로 추천드리는 활용법은 손코딩입니다. 책의 반 정도는 신경망 이론 설명이고 나머지 반은 파이썬으로 신경망 구현하기 입니다. 여기서 구현과정을 보고 책을 덮고 손으로 써보는 것이 도움이 많이 되었습니다. 코드를 키보드로 입력해보는 것도 좋지만, 손으로 하는 것은 또 다른 의미를 가진다고 생각합니다. 출력 디바이스인 손과, 디바이스 컨트롤러인 뇌가 출력과정에서 지속적으로 연결되어 일어나는 작용이 저의 경험 상, 기억에 영향을 미쳤습니다.

Easy Come, Easy Go (쉽게 얻는 것은 쉽게 잃는다.)


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주식 자동매매 시스템 만들기 - C#과 데이터베이스로 누구나 쉽게 한빛 리얼타임 Hanbit Realtime 140
이경오 지음 / 한빛미디어 / 2017년 3월
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감상 요약

1) 시작이 정말 반 이다.

2) 도메인 지식이 중요하다.

 

감상

 

[시작이 정말 반이다]

    "시작이 반이다" 란 말을 많이 하곤 합니다. 

제가 자바를 처음 배울 때, JDK를 뭘 다운받아야되는건지... 다운받고 하라는대로 했는데 왜 javac이 실행 안되는건지.. 환경변수는 뭔지.. 시스템변수는 뭔지..javac이랑 java는 왜 다른건지... 등등 정말 수많은 의문이 떠올랐는데 그에 이어서 이클립스는 뭔지... IDE는 또 뭔지..왜 다운받는건지 등등

너무나 생소한 용어들이 많았고 지금까지 제가 경험했던 실행 한번에 설치까지 한 방에 해결해주는 프로그램들은 너무나도 친절했단 사실을 알았었죠.

그리고 이렇게 시작할 수 있는 환경을 다져놓는 것이 정말 일을 해내는 데에 반을 차지한다고 생각했었습니다.

제 컴퓨터에는 다행히도(?) VS2015가 설치되어있었습니다. 아하? 주식 자동매매 시스템을 위해 거진 다 된거아닐까???

네.. 전 키움증권 API를 받는데에, 정확히는 계좌개설에 정말 많은 시간을 투자했었습니다. 이걸 하면서 내가 이걸 해야하나... 란 생각이 정말 많이 들더라구요. 절차도 까다롭고 주식투자 자체가 처음이라 그런지ㅎㅎ

다행스럽게도 처음에 이렇게 힘겨운 과정을 거치고 나니 이 다음의 시스템 구현은 꽤 흥미롭게 진행했었습니다만 

나머지 반에서 장벽을 부딪히고 말았죠.

 

[도메인 지식이 중요하다]

    기술서적을 읽으면서 제 스스로 생각하는 것은 "이것을 응용해서 나중에 뭘 만들까?" 입니다.

이 책을 읽으면서 정말 아쉬웠던 것은, C# GUI로 프로그램을 만들고, DB를 연동해 저장공간을 확보하고  API를 통해 주식 상황을 보거나, 매수/매도를 한다는 액션 외에 제가 그것을 넘어서는 "무언가"를 생각해내지 못하고 계속 책에서 서술된 내용을 따라하는 것 밖에 하지못한것입니다.

전 그 원인을 "저의 약한 금융지식"으로 꼽았습니다. 사실 중요한 것은 적절하게 매수할/ 매도할 타이밍을 설정해 주는것, 혹은 그 타이밍이란 것이 환경에 따라서 동적으로 변화하는 것이라면 그 환경을 자동판단하게하는 지능을 심어주는 것이 더 중요한게 아닐까? 라고 짚었으나 주식을 이제 처음 본 저로서는 공허한 외침뿐이었죠. '만약 내가 금융투자 쪽으로 좀 더 알거나 이미 주식쪽으로 지식이 있었다면 어땠을까?'

 

이 자동매매 시스템은 나의 수족이 되어, 내가 모니터링하지않아도 손해보지않고 돈을 조금씩 불려주는 '황금알을 낳는 거위' 가 되었을까?

...라는 생각이 많이 들었습니다. 이래서 아는 만큼 보이나봅니다.

 

장점: 주식투자에 밝으신 분 + 프로그래밍을 경험해보신 분은 자동 주식투자 시스템을 구축하실 수 있습니다.

한빛 E-book 좋아요! PDF파일만 제공하니 간편하고 좋습니다!

 

단점아닌단점: 주식투자 지식이 있으신 분이 보시기에 좋습니다. 저처럼 모르는 사람은 멍하니 코드 타이핑만..ㅎㅎ 하지만, 시스템구현의 a부터 z까지 하는 책도 없습니다. 애초에 이런 타겟팅을 한 책이라고 생각이 들었고 제가 부족한 부분을 채워서 다시 읽어봐야 할것같습니다.


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밑바닥부터 시작하는 딥러닝 - 파이썬으로 익히는 딥러닝 이론과 구현 밑바닥부터 시작하는 딥러닝 1
사이토 고키 지음, 개앞맵시 옮김 / 한빛미디어 / 2017년 1월
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딥러닝이란 자동차를 만들기위해 바퀴부터 만들어볼까!!!!

 

이 책을 비롯해 '밑바닥부터 시작하는/배우는...' 이란 키워드가 들어있는 책을 보면 드는 생각입니다. 

 

저의 개인적 성향일수도 있지만 아마 많은 분들도 이런 '밑바닥부터...'란 컨셉을 좋아하실 것 같습니다.

데이터 분석과 머신러닝의 수요와 관심이 높아졌고 이를 사용하기위한 기술적 진입장벽을 낮춰주고 시간적인 편의를 제공하는

각종 라이브러리, 프레임워크들이 많이 나오면서 많은 사람들이 사용을 하고 있습니다.

 

저 또한, 현업에서 파이썬의 Scikit-Learn을 사용하면서 큰 혜택을 얻는 사람 중 하나지요.

하지만, 좋은 라이브러리를 단순히 사용하는 것 뿐 아니라 '사용하는 알고리즘의 동작원리를 정말 속속들이 알고싶어!!'

...라는 생각은 항상 들지요. 

'해야되는데...해야되는데...알고싶긴한데...' 하던 차에 아주아주 제가 좋아하는 스타일의 책이 나왔습니다.

한줄씩, 한줄씩, 함수 하나씩 실행해보고 이게 뭔지 감을 잡으면서 여러번 반복해야 이해를 하는 저로서는 

이 책의 지식전달 방향이 너무너무 저와 잘 맞는다 생각합니다.

 

입문서는 정말 많은 것을 고려해야합니다.

프로그래밍은 할 줄 아는데 개념을 모르는 사람도 있고, 아예 프로그래밍을 못하는 사람도 있어서

설명 범위를 잘 잡는 것이 중요하다 생각하는데, 이 책은 아예 프로그래밍을 모르는 사람부터 고려한다는 배려가 

느껴집니다. 파이썬 설치부터 기본 문법, 설명과 시각화에 필요한 라이브러리의 사용법부터 시작해서 

퍼셉트론, 다층 퍼셉트론, 딥러닝으로 순차적으로 하위개념부터 상위개념을 포괄합니다.

 

말로만 설명해선 어려운 개념도 소스코드를 첨부해 설명해나가니, 독자는 책의 진행을 따라가다보면 어느새 

감을 잡게 됩니다. 저 또한, 그랬구요.

 

이런 친절함과 구성 덕분에 딥러닝이란 자동차를 만드는 과정을 바퀴부터 만들어가며 이해하기 수월했습니다.

물론, 저 스스로 더 공부가 필요합니다만 이 책으로 앞으로의 학습을 위한 토대를 잘 쌓아주었기에 과거보다 자신이 

생겼습니다.

 

이런 '밑바닥부터..' 시리즈가 많이 나왔으면 하는 바램입니다. 


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