파이썬 날코딩으로 알고 짜는 딥러닝

파이썬 날코딩으로 알고 짜는 딥러닝 - 프레임워크 없이 단층 퍼셉트론에서 GAN까지
윤덕호 지음 / 한빛미디어 / 2019년 7월

머신러닝 및 딥러닝을 생각하면 대부분 해외 기업들이 만든 프레임워크나 라이브러리를 생각하기 쉽습니다. 

2015년부터 인공지능 분야에 관심을 가지면서 다양한 딥러닝 관련된 도구를 썼지만 직접 날코딩 해볼 생각은 하지 않았습니다. 

사이킷런, 텐서플로 등 소스를 보면서 내부의 코드가 수학적 수식 등 다양한 베이스가 기본적으로 알고 있어야 한다는 점 때문이죠.

가장 큰 이유는 회사에 재직 상태여서 업무는 밀려오고 일일이 딥러닝 코드를 만드는 것 보다 만들어진 것을 이른 시간에 소화하고 모델만 만드는 개발을 주로 했습니다. 

그러다 회사를 나오게 되면서 시간적 여유가 생기게 되었고 딥러닝 부분에 대해 깊게 이해하고 싶은 마음이 있었는데요. 

최근 우리나라에서 첫 번째 인공지능 바람이 불 때 자연어 처리 대가분이 '딥러닝에' 관련된 책을 썼습니다. 

이 책의 핵심은 파이썬을 활용해 날코딩으로 딥러닝을 짠 것입니다. 

1) 처음 접했을 때!

기본적으로 IT 책들은 두껍습니다. 이 책의 페이지수는 적정한 선을 유지한 책으로 볼 수 있는데요. 

6백여 페이지로 다른 책들과 크게 다르지 않게 읽어나가는 책입니다.

책의 내용은 인공 신경망 원리에 대해 세부적으로 다루는 데 초점이 맞춰져 있습니다. 

주로 타깃 독자층은 '중, 고급자' 개발자인데요. 

세부적인 알고리즘을 이해함으로써 파라미터값 등을 자유자재로 바꾸는 데 큰 도움이 됩니다.

2) 이해하기 쉬운 예제

저자는 10년간 한남대학교에서 정보통신공학과 교수로 재직하면서 수많은 제자를 가르쳤습니다.

가르친 노하우는 책에 녹여져 있는데요.

대표적으로 회귀분석의 비유적 표현에 대해 알아보도록 하겠습니다. 

"너 올해 몇 살이나? 백 세살? 아니 만으로는 102살이네"

회귀분석은 어떤 특징값 하나를 숫자로 추정하여 출력한다는 것을 알 수 있습니다. 

PS.

인공지능에 관련된 책들이 2~3년 사이에 무진장 많이 나오고 있습니다. 

대부분 기본서 이거나 중급에서 타깃 되어서 나오지만, 이 책처럼 고수들에게 맞춘 책은 드뭅니다.

난이도도 고정 독자층을 잘 공략한 책으로 보이며, 출간 후 베스트셀러가 될 정도로 파장이 큰 점이라 볼 수 있습니다. 

이 책을 통해 딥러닝 알고리즘에 대해 깊숙이 알 수 있기에 관심 있는 분들에게 추천해 드립니다.