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밑바닥부터 시작하는 딥러닝 - 파이썬으로 익히는 딥러닝 이론과 구현 ㅣ 밑바닥부터 시작하는 딥러닝 1
사이토 고키 지음, 개앞맵시 옮김 / 한빛미디어 / 2017년 1월
평점 :
최근에 딥러닝이 화두가 되면서 출판사들에서도 딥러닝 관련 서적을 마구 쏟아내고 있다.
최근 출간된 책들을 쭉 살펴보면, 크게 2가지 흐름을 보이는데,
1) 딥러닝의 일반 소개 및 회사의 응용 사례 설명 & 향후 산업계 진행방향이라는 관점에서의 딥러닝의 전망
2) Tensorflow와 같은 library의 튜토리얼
로 정리할 수 있겠다.
1)의 경우는 딥러닝을 처음 접하는 일반인들을 대상으로 하고 있고, 전공자나 숙련자의 입장에서는 (특히 공학/수학 관련 전공자들에게는) 크게 얻는 감동은 없다고 할 수 있다.
2)의 경우, 책들마다 수준차를 보이는데, 최악의 경우는 library 홈페이지에 나오는 기본 튜토리얼을 재탕하고 있는 책들이다. 차마 책의 실명은 밝히지 못 하겠지만, 해당 책의 100자평에 그러한 내용의 리뷰을 달았으니 향후 참고하시면 도움이 되시리라 생각한다.
그에 반해, 이 책은 순수하게 python의 scikit-learn이나 numpy, matplotlib 등의 기본 계산 관련 라이브러리만 사용하여, 딥러닝의 기본 수식에 근거하여 직접 구현할 수 있도록 안내하고 있다는 점이 새롭다. 직접 Back propagation 및 gradient descent 등을 구현할 뿐만 아니라, batch training과 같은 기존 library에서 단순한 함수호출로 처리하는 디테일한 부분까지 구현함으로써 향후 본인이 풀고자 하는 task에 맞게 응용할 수 있는 기본기를 닦을 수 있도록 하였다.
한가지 아쉬운 점도 있다. Deep learning이라고 하면 Deniosing Autoencoder나 Restricted Boltzmann Machine 등의 전처리 기법이 있다는 점에서 기존의 MLP와 차이를 보이는데, 이러한 부분들이 설명되지 않아서 사실상 MLP의 직접 구현에 불과하다는 점이 아쉬움으로 남는다.