딥러닝 프레임워크인 텐서플로에 대해 한눈에 파악할 수 있는 책

한 권으로 끝내는 딥러닝 텐서플로 - 회귀분석에서 강화학습까지 최고의 딥러닝 입문서
바라스 람순다르.레자 자데 지음, 장정호 외 옮김 / 한빛미디어 / 2018년 11월

책의 도입부는 딥러닝 소개로 시작되는데, 딥러닝에 대해 잘 몰라도 몇개 들어봤음 직한 내용들이(RNN, LSTM) 나와 흥미롭게 읽었다.

이후 장부터는 텐서플로에 대해 설명하고, 텐서플로 사용에 대한 내용으로 구성 된다.

수학 관련 내용에서 잠시 주춤하였지만 반드시 이해하고 가야할 분은 아니라고 생각했고, 차후 다시 보면 되기에 부담없이(?) 넘겼다.

이후 간단하지만 중요한 학습 시스템 예제를 텐서플로로 구축하는 방법도 기술하고 있다.

왜 머신러닝의 핵심이 복잡한 손실 함수의 최소점을 찾는 능력에 있는지를 알아보고, 플레이스홀더, 스코프, 옵티마이저, 텐서보드 등을 구성하고 분석하도록 구성하고 있다.

또한 선형회귀 모델과 로지스틱 회귀 모델을 학습하는 방법에 대한 사례 연구도 소개하며 더불어 시각화 예제도 제공한다. 

그리고 이미지 처리에 쓰이는 합성곱 신경망에 대한 내용도 다루고 있다. 보통 딥러닝 초기에 강아지와 고양이 이미지 판단 퀘스트를 많이 하는데 이 내용도 많은 도움이 될 것 같다.

끝으로 강화학습까지 제공하니 이 책은 철저하게 실무자를 위해 쓰인 딥러닝 책이다.

소프트웨어 시스템 설계에 익숙한 실무 개발자들이 읽으면 좋지만, 반드시 개발자가 아니어도 좋다.

학습 알고리즘을 설계할 필요는 없는 과학자나 기타 전문가에게도 유용할 것이다.