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만들면서 배우는 파이토치 딥러닝 - 12가지 모델로 알아보는 딥러닝 응용법
오가와 유타로 지음, 박광수 옮김 / 한빛미디어 / 2021년 8월
평점 : 
파이토치는 우리가 일반적으로 머신러닝을 할때 배우는 텐서프로우보다 '쉽고 간결하다'라는 장점이 있다.
실제 많은 논문들이 학습 및 추론 속도가 빠른데도 불구하고 쉽기에, 파이토치로 구현되고 있다.
이름에서 알 수 있듯이 파이썬 기반의 연산 패키지이며
넘파이(Numpy)를 대체하면서 GPU를 이용한 연산이 필요한 경우 사용된다.
(반대로 말하면 torch tensor는 numpy의 array와 사용버잉 거의 똑같다.)
해당 책에서는
화상 분류와 전이학습 (VGG)
물체 인식
시맨틱 분할
자세 추정
GAN을 활용한 화상 생성 및 이상 감지
자연어 처리를 활용한 감정 분석(Transoformer, BERT)
그리고 동영상분류를 다룬다.
시맨틱 분할은 처음들어봐서 관심있었느데, 시맨틱 분할이란 화상 처리 중 하나로
[픽셀 수준으로 어디에서 어디까지 어떠한 클래스 물체인지] 라벨을 붙이는 작업이다.
실생활에서는 제조업의 흠집 불량 판별, 의료 영상 진단의 병변 감지, 자율 운전의 주변 환경 파악에서 시맨틱 기술이 사용된다.
이러한 부분들이 중급난이도지만, 자세하게 설명된점은 굉장히 좋았다.
그러나..책의 단점도 존재했다.
7장 8장은 감정 분석을 다룬다. 가장 관심있던 분야인데
8장은 영어라서 그래도 과정이 이해가 되지만
7장은 예시문장이 일본어로 되어있어
방법의 과정을 이해하는데 장애가 되었다.
나는 기분이 좋지만, 오후에는 나빴다.
에서 '좋지만' '나빴다'등의 단어를 보면서 쉽게 이해가 되어야하는데.
'良い' , '悪かった' 이런식으로 되어있으니 학습하는데 불편하였다.
지은이 오가와 유타로 작가님이 처음 출판할때는 일본이니 이해가 가지만,
옮기는 과정에서 박광수님이 한글예시 혹은 영어 예시로 바꿨으면 어땠을까 하는 아쉬움이 있다.
(따라가는데는 장애물이 될 수 있지만, 설명 자체는 모두 한글로 되어있기 때문에 가능하다. 다만 불편할뿐..)
텐서플로우나 파이토치를 공부해보고 나서, 중급수준 그 이상으로 들어갈때
과정과 이유가 하나하나 잘 설명되어 있기에 추천하는 책이다.
순서없이 관심가는것부터 읽어도 상관은 없으나, (애초에 중급자용 이기에)
가능하면, 1장과 2장은 직접해보고 이후 장들 중 원하는걸 읽는걸 추천한다.
앞장에서 더욱 친절하게 설명해주기에, 매우 수월하다.
"한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."