딥러닝 알고리즘 모델로 인도하는 기본서 아닌 기본서

파이썬과 엑셀로 시작하는 딥러닝 - 딥러닝의 알고리즘 원리부터 파악하기
홍재권.윤동현.이승준 지음 / 정보문화사 / 2023년 7월

‘딥러닝, 어떻게 접근해야 할까?’ 

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며칠전 리뷰에서도 얘기했지만, 앞으로 가장 부가가치가 높은 업무중에 하나는 ‘데이터 리터러시’를 가지고 있냐 아니냐로 판가름 난다고 생각합니다. 이미 주요 빅테크 기업의 개발자들이 이를 증명하고 있는 상황이며, 시장에서의 수요가 이를 반영합니다. 그런데 이런 데이터 리터러시를 위해 모두가 개발자가 될 필요는 없고 해당 업종에 종사를 하던지, 해당업종이 아니라도 관련 업무를 수행하던지, 둘 다 아니라면 자신이 스스로 데이터 리터러시 역량을 키우기 위해 독학을 하거나 책을 보는 방법도 있을 겁니다. <파이썬과 엑셀로 시작하는 딥러닝>을 선택하게 된 것도 이러한 이유중에 몇가지가 속하기 때문입니다. 딥러닝 역시 기계학습의 일부지만 결국 누적된 데이터를 바탕으로 새로운 문제에 대한 의사결정을 위한 서적이니까요. 

본서는 총 7가지로 구성되어있습니다. 가장 대중적인 개발언어 파이썬(Python)설치 환경과 함께 이를 이용하여 엑셀과 회귀분석, 당뇨병 데이터등을 통해 딥러닝 모델 학습과 인코딩을 하는 방법 그리고 CNN(합성공 신겨망)을 이용하여 이미지 데이터 특화된 딥러닝 모델과 순환신경망(RNN)까지 진행되며 서적의 저자들은 초보자들을 위한 서적같이 얘기하지만 제가 볼땐 이 서적을 처음부터 끝까지 온연히 따라갈 수 있다면 그 의지와 실력자체가 이미 초보자는 넘어설거라 자신있게 얘기할 수 있을 정도의 수준을 담은 서적입니다. 

일반적인 실용서와는 달리 이런 개발언어를 다룬 서적들의 경우 ‘발췌독’을 해서는 절대 실력이 늘지 않습니다. 그저 무소의 뿔처럼 한걸음 한걸음 나아가서 어찌되었던 마지막장에 있는 실습까지 완료해서 그때부터 자신의 실력이 레벨업됩니다. 모르는 부분이 있다면 그게 저자가 되었던 개발자 모임방이되었던 간에 물어보고 문제를 확인하고, 그러한 과정에서 자신에게 ‘암묵지’가 생기는데 이 암묵지가 자신만의 데이터로 누적되게 되면 그게 바로 시장에서 필요로 하는 ‘역량’이 되는 것입니다. 

저의 경우 데이터 시각화에 대한 툴을 상당수준 다룰수 있게 되었지만, 딥러닝 모델에 대해서는 무지에 가깝다시피 했고 본서를 통해 딥러닝 모델 구현의 알고리즘에 대해 조금이라도 알게된 것이 상당한 보상이라고 생각합니다. 개발언어도 어찌보면 외국어와 비슷합니다. 특정 상황에서 배운 것을 잊지 않고 활용하면서 자신의 어휘와 의사소통 능력의 역량이 발전하듯이 딥러닝 모델 역시 다양한 사례들을 개발하는 실습을 한 경험이 많아질수록 차별화됩니다. 

‘결국 본질은 같군요’

*출판사를 통해 도서를 지원받아 작성한 리뷰입니다.