이제는 데이터가 중요시되는 사회가 되었다. 이전에도 데이터는 중요했지만, 기술의 발전으로 인해 현실의 문제를 데이터 기반으로 해결할 수 있는 능력이 중요시되는 시대가 되었다. 그 기술은 인공지능과 딥러닝 기술인데, 딥러닝 기술을 구현하기 위해서는 텐서플로, 파이토치 같은 프레임워크를 사용해야 한다. 이러한 프레임워크를 활용한 개발 진행 시 프로그래밍의 선행지식이 필요한데, 파이썬이 가장 많이 활용되고 있다. 그리고 케라스는 파이썬 기반의 신경망 모델을 구축하기 위한 고수준 API(Application Programming Interface)로, 케라스를 활용하여 딥러닝 모델 설계를 많이 하고 있다.
데이터 엔지니어로 재직 중인 조한성님은 딥러닝과 케라스 입문자들을 위한 학습서로 '파이썬 딥러닝 케라스'를 출간하였다. 이 책은 개발환경 구축부터 간단한 딥러닝 모델을 구현해보고 또 성능을 개선하는 학습을 진행할 수 있다. 대상 독자로는 딥러닝 입문자, 협업에서 머신러닝 및 딥러닝을 활용해 문제를 해결하기 위한 주니어 개발자, 캐글 및 텐서플로 자격증 취득을 위해 준비하는 대학생 및 대학원생 등이다.
총 5개의 Part로 나뉘어 있는데,
Part 1은 기초 중의 기초로 케라스와 텐서 플로에 대해 알아보고 간단한 이미지 분류 모델을 구현해본다. 개발환경은 최근 트렌드에 맞게 구글 코랩과 미니콘다를 설치하고, 가상 환경도 구성하는 법을 익히도록 하고 있다.
Part 2에서는 딥러닝에서 다루는 데이터에 대해서 간략하게 살펴보고, 각 모델별 실습을 할 수 있도록 한다. 2장부터는 딥러닝 모델의 구축 및 예측 과정 과정을 하나씩 해보면서 학습하도록 구성되어 있다. 그 과정 중에는 케라스를 통해 딥러닝 학습하는 과정도 포함되어 있기 때문에 그 부분을 눈여겨 보면 좋을 것 같다.
각 예제 코드마다 츨력 결과를 함께 보여주기 때문에, 예제를 실제로 돌려보지 않아도 결과를 볼 수 있어 우선적으로 책을 통한 학습을 가능하게 구성되었다. 하지만 실제로 코드를 작성하고 실행해보면서 학습하는 것이 더욱 좋은 방법일 것이다.
Part 3에서는 딥러닝의 동작 원리를 이해하고 케라스를 통해 합성곱 신경망과 순환 신경망을 구현해보고 학습하도록 하고 있다.
Part 4에서는 정형 데이터, 이미지 데이터, 텍스트 데이터, 시계열 데이터 등 다양한 데이터로 딥러닝 학습을 하면서 딥러닝 및 케라스를 다루는 방법을 학습한다.
Part 5는 케라스 에코 시스템을 알아본다. 케라스 에코 시스템은 케라스 API외에 머신러닝 및 딥러닝의 시작부터 끝까지의 워크플로에 필요한 모든 단계를 제공하기 위한 에코 시스템을 제공한다. 케라스 에코 시스템은 어떤 것들이 있는지 알아보는 장이다.
부록에는 텐서플로 개발자 자격증 시험과 캐글 대회에 대한 정보가 있는데, 자격증 준비 및 대회 참가를 준비하는 분들이 참고할만한 내용이 많이 실려있다. 그리고 데이터 처리에 필요한 판다스, 넘파이, tf.data.Dataset 의 주요 기능이 설명되어 있어 기본기를 다지는데 도움을 주고 있다.
이 책은 앞에서 언급했듯이 딥러닝 입문자를 위한 학습서이기 때문에 관심이 있는 분들은 꼭 읽어보면 좋을 것 같다.
출판사로부터 도서를 제공받아 작성한 리뷰입니다
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