기초를 익히는데 큰 도움을 주는 책

처음 배우는 딥러닝 수학 - 그림으로 이해하고 엑셀로 확인하는 딥러닝 수학 기본
와쿠이 요시유키.와쿠이 사다미 지음, 박광수 옮김 / 한빛미디어 / 2018년 2월

딥러닝 책이 많이 나오지만, 기초부터 시작하게 도움을 주는 책은 많지 않다. 기초부터 하는 게 재미가 없는 일이기도 하고, 독자들이 관심을 덜 가지니 그럴 수 밖에 없다고 생각한다. 하지만 그렇기 때문에 이런 책은 좀 더 소중하고 잘 읽어봐야 한다.

이 책은 제목에서도 나타나지만, '수학'책이다. 책을 보면, 다 잊고 몇몇 용어들만이 기억에 남은, 고등학교 때 배운 수학을 가지고 딥러닝 기초에 어떻게 사용할 수 있는지를 보여준다. 제공하는 엑셀 파일로 따라갈 수 있게 해서 의외로 읽기는 쉽지만, 그렇기에 잊기도 더 쉽다. 아무래도 고등학교 때 했던 것처럼 손으로 직접 해봐야 더 기억이 잘 남을 거 같긴 하다. 하지만, 그래도 다 잊어버린 수학 내용을 (착각일지라도) 쉽게 따라갈 수 있게 설명한 점은 큰 장점이다.

그리고 중요한 점은 아니지만, 현재 출판사에서 제공하는 엑셀 파일 링크에서는 일본 쪽 링크와 달리 부록 A, B 파일이 빠져있다. 일본 쪽 링크에 가면 받을 수 있고, 살펴보는 데는 아무 지장이 없다.

코딩셰프의 3분 딥러닝, 케라스맛

코딩셰프의 3분 딥러닝, 케라스맛 - Keras 코드로 맛보는 ANN, DNN, CNN, RNN, AE, GAN, UNET ㅣ 3분 딥러닝 시리즈
김성진 지음 / 한빛미디어 / 2018년 1월

구성

ch.0 제목 그대로 프롤로그로 가볍게 읽고 넘어가면 됨

ch.1 플랫폼 별 설치와 가장 간단한 예제 설명.

ch.2 이후로는 케라스를 사용해 다양한 기법들을 실제로 돌려보는 예제와 설명

장점

설치에 문제가 없다면 제공하는 git repository(https://github.com/jskDr/keraspp)를 통해 책의 모든 예제를 바로 바로 실행하면서 읽을 수 있다. 이쪽에 대해 거의 아무런 지식이 없었지만, 따라가는 데 아무 문제가 없었다. 예제마저도 aws s3에서 자동으로 받아 편리하게 실행할 수 있게 해 놓았다는 점에서 저자가 많은 신경을 썼다는 생각이 든다.

단점

기본 지식이 없으면 실행까지만 하고 자신만의 응용을 하기가 쉽지 않다. 당연히 다른 모든 프로그래밍도 마찬가지이나, 케라스가 약간 상위에 있는 프레임워크라는 점에서 아는 사람들은 더 사용하기 편하지만 모르는 사람은 오히려 더 뭔가 변경하고 바꾸기가 힘든 느낌이었다. 그런데 이 책은 그런 쪽의 설명이 조금 부족하다는 생각이 든다. 이 오히려 뭔가 자신만의 것을 하고 싶을 때 걸림돌로 작용한단 생각이 들었다.

설치 관련

어떤 프로그래밍이든 시작할 때 가장 큰 장벽은 설치이다. 특히 한 번에 설치할 수 있는 인스톨러가 없는 경우 시작부터 막막한 때가 있는데, 요즘엔 docker를 사용해 편리하게 설치하고 필요없으면 지울 수 있어서 예전보다는 훨씬 덜한 것 같다.

케라스의 경우는 tensorflow(https://hub.docker.com/r/tensorflow/tensorflow/) 와 달리 official docker image는 없는 걸로 보인다. 그래서 hub.docker.com에서 star로 정렬한 후 설치봤는데, 결과는 다음과 같다.

• https://hub.docker.com/r/ermaker/keras-jupyter/
• import keras에서 오류 발생
• https://hub.docker.com/r/floydhub/dl-docker/
• 역시 실패
• https://hub.docker.com/r/waleedka/modern-deep-learning/
• 위 두 개와 달리 다행히 python3지만 역시 실패
• https://hub.docker.com/r/lukovkin/dockerfile-cuda-tensorflow-keras-jupyter/
• theano backend + error 발생
• https://hub.docker.com/r/gaarv/jupyter-keras/
• 성공

사용한 docker version은 17.12.0-ce였고, 위의 페이지에 나온 대로 docker run을 실행하면 바로 image를 받아서 동작을 시작한다.

* 한빛 미디어의 도서를 제공받아 작성한 리뷰임

골빈해커의 3분 딥러닝 텐서플로맛

골빈해커의 3분 딥러닝 - 텐서플로 코드로 맛보는 CNN.AE.GAN.RNN.DQN (+ Inception) ㅣ 3분 딥러닝 시리즈
김진중 지음 / 한빛미디어 / 2017년 9월

• 
• github.com/golbin/TensorFlow-Tutorials
• 장점; 얇은 책이 갖는 전형적인 장점을 갖는다. 수식이나 이론적인 이야기들보다 코드를 통한 실습에 중점을 두어 부담없이 읽을 수 있다. 책 출간 시점까지 최신의 내용을 담으려고 노력했다.
• 단점; 얇은 책이 갖는 전형적인 단점도 갖는다. (물론 개인 실력의 문제이긴 하지만 나의 경우) 읽고 나서 뭘 해보려고 해도 기초가 없이 봤더니 감이 잘 안 잡힌다. 기초가 없는 경우 읽기 전후로 기초 강의를 듣고 반복적으로 보는 게 좋을 거 같다.
• 결론; 당연한 말이지만, 기초가 없는 경우 많은 노력이 필요하다. 그래도 다가가기 어렵다는 생각이 들 때 시작을 하기 쉽게 도와준다는 점 만으로도 가치가 있다고 생각한다.
• tip; 실습할 때 version이 바뀌고 설치도 귀찮은 경우 docker를 이용하면 편리하다. 조금 큰 걸 돌리려고 하면 속도가 많이 느리지만, 간단한 예제 정도는 간단히 할 수 있다.
  • docker로 tensorflow image를 가져와서 실행
    • 
  • jupyter notebook 접속
    • 

[100자평] 시작하세요! 도커

시작하세요! 도커 - 기초 개념부터 최신 도구 활용법까지 망라한 ㅣ 위키북스 시스템 & 네트워크 시리즈 6
용찬호 지음 / 위키북스 / 2017년 4월

자세하지는 않아도 전반적인 부분을 잘 다루고 있어 보기 좋음

처음 시작하는 AWS 람다

처음 시작하는 AWS 람다 - 서버리스 아키텍처를 향한 첫 발걸음 ㅣ 한빛 리얼타임 Hanbit Realtime 137
매튜 풀러 지음, 문경식 외 옮김 / 한빛미디어 / 2016년 10월

• 프로그래밍 관련 소식이나 블로그를 보다 보면 몇 년새 AWS에 대한 이야기가 폭발적으로 늘어났다는 걸 알 수 있다. 그와 함께 서버리스 아키텍쳐에 대한 관심도 증가하면서 자연스레 AWS lambda에 대한 소식도 많이 볼 수 있다. AWS lambda에 대해 관심은 있지만, 선뜻 시작하기 어렵게 느껴질 때 보기 좋은 책이란 생각이 든다
• 장점
  • 정말 실제로 사용해본 경험을 바탕으로 썼다는 점이 느껴진다. 특히 lambda를 사용하지 않아야 하는 경우를 설명하는 14장이나, 비용에 대해 알려주는 19장의 경우가 좋았다
• 단점
  • node.js로 예제를 설명했는데, 비교적 간단하다고 하지만, 사용해본 적이 없는 입장에서 약간 거북할 수 밖에 없었다(물론 node.js 사용자라면 반대로 장점)
  • AWS 관련 서비스를 실제로 사용해본 적이 없는 사용자라면, 좀 헤멜수도 있다고 예상한다. 한꺼번에 많은 이야기가 나오니 초반부(hello world 예제) 이후로는 따라가기가 좀 버거웠다. 책의 컨셉 자체가 빠르고 간단하게 볼 수 있도록 군더더기를 제거하고, 각 장도 짧게 구성하려 한 점은 이해할 수 있으나, 대상이 초중급이라면 조금만 더 보기 쉽게 설명하면 좋겠단 생각이 든다