GAN! GAN단하게 정복하기

GAN 인 액션 - 텐서플로 2.x와 케라스로 구축하는 생성적 적대 신경망
야쿠프 란그르.블라디미르 보크 지음, 박해선 옮김 / 한빛미디어 / 2020년 9월

"한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."

딥러닝을 처음 배우는 수강생을 맞닥뜨리는 일을 하다보니 "딥러닝으로 하고 싶은 일이 무엇인지"와 같은 질문을 하게 될 때가 많습니다. 그에 대한 대답으로 그림을 그려주거나, 음악을 만들어주는 AI를 만들어보고 싶다는 말씀을 종종 해주시는데요. 이런 것을 보면 'GAN이 보여주는 놀라운 결과물 덕분에 많은 사람들이 딥러닝에 입문을 하게 되는 것이 아닐까'하는 생각을 하게 됩니다.

[수식은 최대한 줄이고, GAN단하게]

다른 In Action 시리즈와 마찬가지로 GAN In Action 역시 복잡한 수식을 최대한 배제하고 코드를 돌려 결과를 볼 수 있도록 구성되어 있습니다. 물론 이런 특성은 수식이나 수학적 원리를 통해 더 깊게 이해하고자 하는 사람에게는 적절하지 못할 수도 있겠습니다. 하지만 이런 부분은 코드를 돌려보고 결과를 확인한 후 해당 모델에 대해 흥미를 갖고 난 뒤에 다시 돌아와서 공부하여도 늦지 않다는 생각을 가지고 있는데요.

본 책의 예상 독자는 GAN을 처음 접하거나 혹은 GAN에 대해 빠르게 Wrap-up 하고자 하는 사람일 것입니다. 이런 분들에게는 복잡한 수식보다 GAN의 놀라운 결과를 코드로 직접 체험해보는 것이 공부에 흥미를 일으킬 수 있는 트리거가 될 수 있을겁니다. 그런 의미에서 GAN에 입문하거나, 이미 공부하였더라도 다시금 전체적으로 돌아볼 수 있는 좋은 책이라고 생각합니다.

[GANGAN히 들어있는 재미 요소와 깔끔한 번역]

책의 구성 역시 돋보입니다. 먼저 GAN에 대해 전반적으로 다루고 있는 목차가 마음에 듭니다. 생성 모델 자체를 이해하는 데 필요한 GAN 부터 

두 번째로 깔끔하게 제시된 코드가 마음에 듭니다. 대부분의 코드가 함수 및 클래스 형태로 이루어져 있는 데다가 컬러로 하이라이팅 되어 있어 가독성이 뛰어납니다. 그리고 각 코드에 대한 주석 역시 한 줄, 한 줄 덧붙여져 있어 해당 코드를 바로 이해하지 못하였더라도 주석을 보고 이해할 수 있었습니다.

그리고 GAN에서는 코드 결과로 주어지는 이미지가 중요한데요. 결과물에 대해 컬러 이미지를 높은 해상도로 제시해주어 결과물 끼리의 차이나, 어떤 이미지로부터 다른 이미지가 생성 되는지 등을 따라가며 이해하기 좋았습니다.

덧붙여 호불호가 갈릴 수 있는 영역이지만 저자의 각종 밈(Meme)을 활용한 유쾌한 설명도 돋보입니다.

마지막으로 믿고보는 역자님의 깔끔한 번역 역시 좋습니다. 이전에 같은 역자님께서 번역한 동 출판사의 '미술관에 GAN 딥러닝 실전 프로젝트'라는 책도 가지고 있는데요. GAN 이라는 쉽지 않은 소재에 대해 두 책 모두 깔끔하게 풀어 주셔서 쉽게 읽을 수 있었습니다.

결론적으로 GAN에 대해 코드를 통해 이해하고 싶은 분에게는 적극 추천드립니다. :)