다양한 프로젝트로 끝장내는 파이토치 딥러닝

다양한 프로젝트로 끝장내는 파이토치 딥러닝 - 이렇게만 공부하면 파이토치는 끝!
신은섭 지음 / 위즈앤북 / 2024년 12월

*출판사로부터 책을 제공받았으나 최대한 솔직하게 작성했습니다. 

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다양한 프로젝트로 끝장내는 파이토치 딥러닝

저자

신은섭

출판

위즈앤북(Wiznbook)

발매

2024.12.04.

오늘도 안녕하세요,

네이버 블로거 '조용한 책 리뷰어'

'조책' 입니다 :)

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저자인 신은섭 작가이자 엔지니어는 경희대학교 컴퓨터공학과에서 딥러닝 모델 압축을 연구했으며 GPU 관리 솔루션 Ocean을 창업했으며, 이후 AI 스타트업에서 MLOps 엔지니어를 하고 있다고 밝히며 스타트업 CEO를 비롯한 본인의 주요 경력을 나열하며 소개한다.

실무에서 사용할 수 있는 다양한 프로젝트와 노하우로 딥러닝 모델 구현

저자는 머리말을 통해 파이토치는 딥러닝을 가장 직관적이고 효율적으로 구현할 수 있는 도구라면서 저자가 파이토치를 처음 접했을 때 느낀 매력은 그 단순함 속에 숨겨진 강력한 기능들이었다고 밝힌다. 

수많은 연구자와 개발자들이 파이토치를 사랑하고 있으며, 최신 연구의 상당 부분이 파이토치로 이루어지고 있고 2024년 6월 기준으로 60% 이상의 딥러닝 연구 코드가 파이토치로 작성되었다고 알린다.

이 책은 초심자가 쉽게 딥러닝을 시작할 수 있도록 단순히 이론을 나열하는 것에 그치지 않고, 프로젝트를 통해 이론을 실제로 구현하고 실습할 수 있도록 구성했다고 소개한다.

책은 파트 1 신경망 이론 정복하기로 시작해 파트 5 시퀀스 데이터와 자연어 처리까지 5개의 파트 전체 약 350페이지에 달하는 분량으로 구성되어 있다.

저자의 설명에 따르면 딥러닝은 머신러닝의 한 분야로 머신러닝 초창기 학자들은 인간의 뇌세포인 뉴런을 컴퓨터로 옮겨 학습을 시키려는 시도를 했고 이런 인공 뉴런이 바로 퍼셉트론이라면서 초기 퍼셉트론은 1개 층만 사용하는 단층 퍼셉트론이었는데 이는 XOR 문제를 해결할 수 없어서 2층 이상의 다층 퍼셉트로닝 필요했다고 설명한다. 

하지만 학자들은 다층 퍼셉트론을 학습할 방법을 찾지 못해 신경망은 암흑기를 맞이했고, 이후 편미분을 이용한 역전파 학습법과 기울기 소실 문제를 해결한 ReLU 등의 발견으로 인공신경망은 놀라운 성능을 보이며 딥러닝이라는 이름으로 사용하게 되었다고 정리한다.

파이썬이 널리 사용되는 이유는 크게 두 가지가 있다면서 첫 번째는 직관성으로 파이썬은 문법이 간단하고 직관적으로 되어 있기 때문에 초심자가 배우기 쉽고 개발 속도도 빨라 생산성이 높다는 특징이 있다는 것, 둘째는 확장성으로 앞서 R이나 줄리아 같은 언어들은 통계 분석과 계산에 특화된 언어로 파이썬 보다 계산하는 속도가 월등히 빠르다면서 그럼에도 불구하고 파이썬은 다양한 응용 프로그램을 개발할 수 있는 법을 언어로써 장점이 있다고 설명한다.

책은 비전문가 독자 중 한 명인 내가 읽기로는 난이도가 상당히 높았다. 

파이썬을 통해 프로그래밍 언어를 알리는 책들을 여러 권 읽고 리뷰하고 서평 해봤지만 이만큼 첫 페이지부터 어려운 용어와 난이도가 있다고 있다고 느낀 경험은 많지 않았던 것 같다.

그만큼 해당 분야의 전문가와 실무자들이 읽기에 좋은 책이 아닐까란 생각을 해보며 존재조차 몰랐던 파이토치에 대해 알아볼 수 있어 좋았다.

요약

파이썬이 사용되는 이유 두 가지

딥러닝과 머신러닝

파이토치