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혼자 만들면서 공부하는 딥러닝 - 이미지/텍스트 분류 및 요약, 전이 학습, 트랜스포머까지 20개 딥러닝 모델 구현하기 |저자 직강 유튜브 강의 + 오픈채팅 제공 ㅣ 혼자 만들면서 공부하는 시리즈
박해선 지음 / 한빛미디어 / 2025년 5월
평점 :
리뷰어스 클럽의 소개로 출판사로부터 책을 제공받아 주관적으로 작성한 글입니다.
혼자 만들면서 공부하는 딥러닝은 합성곱 신경망(CNN)과 트랜스포머 기반의 대규모 언어 모델(LLM)을 직접 구축하면서
딥러닝의 핵심 기술 흐름을 익힐 수 있도록 구성된 책입니다.
책장을 몇장만 넘겨도 옆에 있는 신랑에게 자꾸... 베터리더는 뭐야, 딥러닝은 뭐야, .... CNN은 뭐야.
모든 단어들이 나에게 너무 생소하기만 해서.... 책을 읽는 동안....
한글인데.... 영어인데... 아는게 ㅠㅠ 이렇게 없다니
다행히 이론만 가득 찬 책이라면
답이 없다는 맘으로 덮었을텐데.... 이론 실습을 골고루 배치해두어서
모르는 사람도 한번쯤 해보고 싶은 호기심이 생길 것 같은 책이다.
다양한 CNN모델, LLM모델을 직접 구현하면서 학습할 수 있게 되어 있어서
초보자도 반복해서 해본 다면 충분히 습득이 가능하도록 구성되어 있어서 참 좋다.
GPT, Llama, Gemma 등 최신 딥러닝 모델 및 KerasNLP 패키지와 Transformers 라이브러리를 사용하여 모델을 구축하고 있으면
학습을 돕기 위한 동영상 강의가 제공하고 있어서 욕심 부리지 않고 천천히 하나씩
재미있게 습득하겠다는 맘으로 도전한다면 누구나 할 수 있는 것 같다.(^^)
기본적인 신경망 모델 훈련은 물론 전이 학습에 대한 자신감을 얻을 수 있습니다.
LeNet, AlexNet, VGGNet, ResNet, GoogLeNet, DenseNet, MobileNet, EfficientNet, BERT, RoBERTa, DistilBERT, GPT-2,
Llama-2, Llama-3, Gemma, Gemma-2, BART, T5 등 다양한 모델을 만들어 볼 수 있도록 구성되어 있어서
직접 체험해보고 실생활에 활용할 수 있는 방법을 생각할 수 있는 기회가 될 수 있을 것 같다.
자료는 너무 많으나 정작 적재적소에 활용하는 것이 너무 어려웠던 요즘
가장 중요한 아이템인 것 같다.
정보의 홍수 속에 살고 있지만 사실 정보가 너무 많아서
활용하는 것을 어떻게 해야하는지, 여기에 사용을 해도 되는지
한참을 고민하는 경우가 너무 많다. 많은 사람들이 이 책을 보게 된다면
조금 더 발전된 삶을 살아가는 지혜를 배울 수 있는 기회가 될 것 같다.
죽을 때까지 평생 배워야 한다는 것을 요즘
더 뼈저리게 느낀다.
대학 때 배운 것으로 퉁 치고~~~ 공부에 담을 쌓고 사는 직장인들에게
새로운 삶을 준비해야 하는 계기를 줄 수 있는 아이템이라고 생각된다.
대학 교재를 덮은지.... 어언 20년이 지나버렸다.
회사 업무에 관련된 자격증 공부만 하면서
세상이 변하는 것에 대한 공부는 잠시 접어 두었더니....
좀더 편하게 할 수 있는 방법이 훨씬 많은데도
공부하는 것에 게으름.... 그냥 일단 하자.
무수히 많은 계획을 세우다가 ... 계획만 하다가
지치는 것이 ...ㅠㅠ 생활이 되어버린 요즘
욕심은 버리고 하나라도 배우고 발전했다는 것에 감사하면서
책장을 열어 본다면.... 행복해지지 않을까 ^^
#딥러닝 #파이썬 #CNN #혼자만들면서공부하는딥러닝
혼공에 참여할 많은 분들을 응원합니다. 저에게 먼저 응원~~^^
끝까지 마치고 프로젝트 성공 했다는 글을 꼭!!! 남기고 싶네요
아직 ...ㅠㅠ 반도 넘어가지 못했지만 ~~~
으싸으싸 응원하면서 한장한장 넘겨보도록 하겠습니다.
책속에서 다루는 주요내용은
합성곱 신경망(CNN)
패션 상품 이미지 분류
강아지, 고양이 사진 분류
모델 효율성 최적화 및 텐서플로 허브, 허깅페이스 활용
트랜스포머 인코더 모델
영화 리뷰 텍스트 감성 분류
트랜스포머 디코더 모델
GPT, Llama, Gemma 모델로 텍스트 생성
트랜스포머 인코더-디코더 모델
BART, T5 모델로 텍스트 요약
입니다. ~~~ ^^ 영화 리뷰 텍스트 감성 분류을 활용해서
시험문제 분류를 해봐도 좋을 것 같아요.
매번 수작업으로 하나하나 분류했는데....ㅠㅠ
그런 방법은 이제 안녕 ~~~ 응용해서
생활 속에 잘 활용할 수 있는 방법을 생각하면 좋을 것 같아요 ^^
모두 으싸으싸 하세요.
https://cafe.naver.com/jhcomm/228845