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밑바닥부터 시작하는 딥러닝 2 - 파이썬으로 직접 구현하며 배우는 순환 신경망과 자연어 처리 ㅣ 밑바닥부터 시작하는 딥러닝 2
사이토 고키 지음, 개앞맵시 옮김 / 한빛미디어 / 2019년 5월
평점 : 
딥러닝에 대해서 알기 위해서는 기본 필독서!
지인분들이 대부분 이 책을 추천한다.
"밑바닥부터 시작하는 딥러닝" - 사이토 고키
1권을 읽지 않고, 이 책을 바로 읽어서인지?
너무 생소하고, 쉽게 와닿지가 않았다.
파이썬에 대해서 기본 문법은 알고 있었지만, 딥러닝에 대해서 알지 못해서인가?
Chap 1. 신경망 복습
기본 내용을 복습하는 과정으로 얼추 따라갈 수 있었다.
Chap 2. 자연어와 단어의 분산 표현
자연어 처리의 과정을 소개하고 통계 기반 기법을 다루고 있다.
컴퓨터 입장에서 우리 사람이 표현하는 언어를 어떻게 해석할 것인지?
이를 통해서 자동 입력기, 자동 번역기, 음성 인식 기숙이 이루어 질 수 있을 것인데...
이제 본격적인 내용을 다루는 데, 예제 자체도 어떻게 작성을 해서 따라 가야하는지 조금 이해가 안되었다.
Chap 3. ~ Chap 4. word2vec 소개 및 속도 개선 방법
자연언어 처리를 위한 word2vec 알고리즘(?)의 개념 소개와 이를 수학적으로 풀어가는 과정
2010년 토마스 미콜로프가 이끄는 연구팀에 의해서 제안되었다는데. word2vec 의 경우도 지속적으로 개선이 이루어지고 있는 듯 하다.
이후 순환 신경망(RNN) 인데,
이 부분부터는 내용 이해가 되지 않아서, 잠시 보류 중!
1권을 구해야 할 듯 하다.
많은 이해를 위해서는 수학적 지식도 필요할 것 같다.
(선형대수, 행렬, 벡터, ... )
수학적 모델링/해석을 통해서 진행해 가는 과정을 소개하는데,
직접적인 풀이는 좀 어렵다.
딥러닝에 대한 기본 지식을 습득하고 , 신경망(CNN)에 대해서 어느 정도 이해가 된 사람이 이책을 본다면 좋을 듯 하다. (이론적 바탕을 충분히 쌓을 수 있을 것 같다.)
밑바닥 부터 시작하는 딥러닝 1과 마찬가지로 실습에 필요한 소스코드를 git에 공개하고 있다. 공식 깃허브 저장소는 다음과 같다.
https://github.com/WegraLee/deep-learning-from-scratch-2
공식 깃허브 저장소에 아래와 같이 스터디/강의를 위해서 수식 및 그림 파일을 추가로 제공하네요.
✅ 2019.07.02 - 책 본문의 수식과 그림 파일들을 모아 공유합니다. 스터디 자료 등을 만드실 때 필요하면 활용하세요.
equations_and_figures_2.zip
"한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."