파이썬과 엑셀로 시작하는 딥러닝 - 딥러닝의 알고리즘 원리부터 파악하기
홍재권.윤동현.이승준 지음 / 정보문화사 / 2023년 7월
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안녕하세요. 
이번에 읽은 책은 딥러닝의 핵심 알고리즘을 엑셀과 파이썬으로 구현하는
『파이썬과 엑셀로 시작하는 딥러닝』 입니다.



딥러닝의 알고리즘 원리부터 파악하자!, 『파이썬과 엑셀로 시작하는 딥러닝』
(홍재권·윤동현·이승준, 『파이썬과 엑셀로 시작하는 딥러닝』, 정보문화사, 2023)

 

『파이썬과 엑셀로 시작하는 딥러닝』는 딥러능의 기초 원리부터 응용까지 배울 수 있는 책입니다. 엑셀과 파이썬으로 선형 회귀부터 CNN, RNN까지 구현해볼 수 있어 유용했습니다.

 


『파이썬과 엑셀로 시작하는 딥러닝』의 저자는 홍재권·윤동현·이승준 이렇게 총 3명으로, 저자 홍재권은 기계정보공학을 전공하고 현재 산업 차량 무인화 기술 파트에서 일하고 있습니다. 다음으로 저자 윤동현은 인공지능에 대한 기술 구현에 관심이 많고 컴퓨터 비전 분야를 연구하고 있고, 현재 소프트웨어 개발 법인을 운영하고 있습니다. 마지막으로 저자 이승준은 데이터 기반 고장 예측 진단 분야에 흥미를 느껴 딥러닝에 입문하였고, 현재 산업용 엔진 제품 검증팀에서 근무하고 있습니다.






책의 구성은 총 7장으로 구성되어 있습니다.

1장에서는 파이썬의 라이브러리인 '넘파이(Numpy)'를 학습합니다. 딥러닝은 데이터를 행렬로 구성하여 연산처리하기 때문에, 앞으로 배울 딥러닝을 이해하기 위해서는 넘파이를 배우는 것은 필수입니다.
2장에서는 딥러닝의 기초에 대해서 학습합니다. 전반적인 머신러닝과 딥러닝의 내용을 배우며, 엑셀로 간단한 회귀 예측을 해봅니다.
3장에서는 파이썬 라이브러리인 사이킷런(Scikit-Learn)을 이용해 숫자를 예측하는 회귀에 대해 학습합니다.
4장에서는 분류에 대해서 학습하며, 소프트맥스 등 활성화 함수에 대해서도 살펴봅니다.
5장에서는 4장에서 배운 내용을 토대로 분류 문제를 실습해봅니다. 사용하는 데이터는 붓꽃 데이터와 손글씨 데이터이며, 원핫인코딩에 대해서도 학습합니다.
6장에서는 CNN(Convolutional Neural Network-합성곱 신경망)에 대해 학습하고, 이미지 데이터에 특화된 딥러닝 모델을 실습합니다.
7장에서는 RNN(Recurrent Neural Network-순환 신경망)에 대해 학습하고, 시간적 순서가 있는 시계열 분석을 직접 실습을 통해 이해를 합니다.


책의 자료인 소스코드는 정보문화사(출판사) 홈페이지에 제공되어 있습니다.
http://www.infopub.co.kr/new/include/detail.asp?sku=06000248


엑셀로 딥러닝을 배우는 이유는 무엇일까?
파이썬에는 'wlwings'라는 라이브러리 패키지가 있는데, 이를 이용하면 파이썬으로 엑셀 시트를 작성하고 시각화가 가능합니다. 이를 통해 파이썬의 다양한 라이브러리를 활용하는 강력한 분석 기능과 엑셀의 편리한 시각화 및 편집기능을 모두 이용할 수 있어 효율적인 데이터 분석이 가능합니다.


딥러닝이란 무엇일까?
컴퓨터가 스스로 규칙을 찾고 학습을 하는 것을 머신러닝이라 하고, 이런 머신러닝의 방법 중 사람의 뇌(뉴런)를 모하여 학습하게 만든 방법이 딥러닝입니다.


CNN vs RNN
CNN(Convolutional Neural Network)은 이미지 처리에 특화되어 있으며, 이미지의 특징을 잘 추출하는 데에 주로 사용되는 신경망 구조입니다. 합성곱 계층(이미지의 특징을 감지하는 역할)과 풀링 계층(공간 크기를 줄여서 계산 효율성을 높이고, 불필요한 정보를 제거하는 역할)으로 구성되어 있으며, 이러한 계층들을 반복적으로 쌓아올린 구조로 이루어집니다.

RNN은 순서가 있는 데이터, 시계열 데이터, 자연어 처리 등에 주로 사용되는 신경망 구조입니다. RNN(Recurrent Neural Network)은 이름 그대로 순환적인 구조를 가지며, 이전 단계의 출력이 현재 단계의 입력으로 사용되는 특징을 가지고 있습니다.











책을 읽으면서 느꼈던 장점으로 첫번째, 쉬운 개발환경 및 실습환경입니다. 엑셀(Excel)과 주피터(Jupyter)를 활용하기 때문에, 고사양의 실습환경이 필요하지 않고 책에 나오는대로 관련된 라이브러리 패키지를 설치하고 사용 방법을 익히기 때문에 수월한 학습이 가능했습니다.
두번째, 딥러닝의 기초 알고리즘을 실습하면서 기초를 익힐 수 있었습니다. 알고리즘의 내부 동작 방식과 그 원리를 이해하고, 당뇨병 예측, 체력 검사, 붓꽃, 손글씨 등 실전에 맞춘 데이터로 이해가 쉬웠습니다. 그리고 실습를 통해 모델을 구현하고 검증함으로써 딥러닝의 개념(미분값, 역전파, 순전파)을 확실히 잡는데 도움이 되었습니다.
세번째, 풀컬러로 책의 자료를 제공합니다. 특히 딥러닝에서 중요한 순전파와 역전파 등을 엑셀을 통해 시각화
넷번째, 구글 스프레드시트와 텐서플로(Tensorflow)에 대한 사용법도 책에 제공됩니다. 라이선스 구매가 필요한 엑셀과 달리 무료로 사용이 가능한 구글 코랩과 구글 스프레드시트를 연동하여 사용하는 방법까지 안내함으로써 다양한 독자의 요구를 충족시킬 것 같습니다.
책의 아쉬운 점은 질문과 답변을 제공하지 않는 점입니다. 딥러닝이라는 어려운 분야를 다루는 만큼 누군가에게는 어려울 수 있습니다. 어려운 내용을 이해하는 데에는 독자와 질문과 저자의 답변이 동반되어야 하지만 제공되지 않아 아쉬웠습니다.


책의 난이도는 딥러닝의 알고리즘과 모델 구현, 실습을 다루는 만큼 쉽지는 않습니다. 다만 인공지능에 대한 수학을 쉽게 접할 수 있는 『인공지능을 위한 수학』(이시카와 아키히코 지음, 신상재·이진희 옮김, 프리랙, 2019)와 같은 도서과 읽는다면 학습 효과가 더 좋을 것 같습니다.
추천하는 책은 『파이썬 딥러닝 머신러닝 입문』(오승환, 정보문화사, 2021)입니다. 이 책에서 다루지 않는 머신러닝도 중점적으로 다루며, 데이터를 편하게 다룰 수 있는 판다스(Pandas)와 같은 라이브러리도 학습하므로 유용할 것입니다.
추천 독자로는 딥러닝의 실습에 앞서 개념부터 먼저 공부하고 싶은 사람, 딥러닝의 원리와 구현을 직접 배우고 싶은 사람, 직접 모델을 만들어보면서 원리를 알고 싶은 사람에게 추천합니다.
각기 다른 경험을 가진 저자들이 딥러닝을 어떻게 하면 쉽게 이해할 수 있을까에 대한 고민과 조언이 이 책에 녹아 있습니다. 이를 모두 학습하여 끊임없이 발전하고 있는 딥러닝 분야에서 자신만의 새로운 방법과 기술을 개발하는 데 활용하면 도움이 될 것입니다.


본 서평은 리뷰어스클럽 서평단으로서 출판사로부터 도서를 제공받아 작성하였습니다.


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THICK data 씩 데이터 - 빅 데이터도 모르는 인간의 숨은 욕망
백영재 지음 / 테라코타 / 2023년 7월
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빅 데이터에 밀려 무시 받았던 Thick data의 중요성을 알려줘서 좋았습니다.

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THICK data 씩 데이터 - 빅 데이터도 모르는 인간의 숨은 욕망
백영재 지음 / 테라코타 / 2023년 7월
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『Thick data』는 인문학적 이해를 바탕으로 한 새로운 종류의 데이터인 Thick data(씩 데이터)가 필요하다고 강조하며 이런 Thick data를 수집하는 방법론과 다양한 활용법을 제시해 주는 책입니다.

 



저자인 백영재는 서울대학교 인류학과를 졸업하고, 미국 예일대학교에서 문화인류학 박사 학위를 받았습니다. 이후 맥킨지 앤드 컴퍼니, CJ, 블리자드 엔터테인먼트 코리아, 구글, 한국 필립모리스 등 유수의 기업에서 일해 왔습니다. 

 

책의 구성은 총 3장으로 구성되어 있습니다. 
1장은 넷플릭스, 레고, 마이크로소프트와 같은 기업에서 왜 인류학자를 채용하는지 그 이유를 밝히고, 인류학적 시각을 구성하는 문화 상대주의, 총체적 접근, 참여관찰에 대해 설명합니다.
2장은 Big data의 한계와 인류학적 이해에 기반한 Thick data를 강조합니다. Thick data를 쉽게 얻기 위한 방법론인 'THICK 프레임워크'또한 제공합니다.
3장은 'THICK 프레임워크'와 Thick data로 얻은 통찰력을 어떻게 비즈니스에 이용하여 고객과 서비스의 충성도, 조직의 변화를 위해 활용될 수 있는지 설명합니다. 급변하는 시대에 다양성을 받아들이고 인간의 본성을 탐구하는 것이 무엇보다 중요하다고 강조합니다.

 

이 책에서 가장 인상적이었던 부분은 첫째, 인류학적 시각이 비즈니스에 중요한 이유를 설명합니다. 저자가 말하는 인류학적 시각이란 기업의 중심에서 벗어나 소비자 중심으로 생각하는 문화적 상대주의, 소비자의 관계와 맥락까지 총체적 접근, 소비자의 시각으로 직접 바라보는 참여관찰입니다. 저자의 경험으로 이제 인류학은 비실용적인 분야가 아니며 나아가 인류학적 시각이야말로 21세기형 인재를 대표한다고 말합니다.
둘째, 한국 시장의 특징에 대해서도 자세히 설명합니다. 저자는 외국계 법인 회사인 블리자드 코리아, 필립모리스 한국 지사 대표로 있으면서, 한국 시장이 다음과 같은 특징을 가진다고 말했습니다. 첫째, 한국 시장은 경쟁이 극심하다. 둘째, 한국의 소비자는 까다롭다. 셋째, 한국은 규제가 심하다. 한국 시장의 이러한 특징들로 인해 한국 시장에서 성공한다면 글로벌 시장에서의 성공도 보증된 것이라 합니다.
셋째, 저자가 직접 접하고 행동한 다양한 사례를 설명해 줍니다. 예를 들어 저자가 담당한 CJ의 린 프로젝트는 직원의 내부 역량을 이용해 비즈니스 성과를 발휘했습니다. CGV의 경우 영화 상영 시간에는 직원이 휴식을 취할 수 있는 제안과 VIPS의 메뉴 추천을 남성보다 여성에게 하면 더 성공률이 높다는 등 직원으로부터의 다양한 제안들을 받아 실제로 CGV에서는 80억 정도, VIPS에서는 70 이상의 의미 있는 비용을 절감할 수 있었다고 합니다. 

 



장점으로는 다양한 경험과 관찰을 얻기 위한 'THICK 프레임워크'를 제공하는 것입니다. 'Thick data'는 Big data에 비해 고도로 숙련된 기술과 시간이 필요합니다. 저자는 'THICK 프레임워크'를 제공함으로써 다양한 상황에 맞춰 5가지 방법을 적용해 보며 비즈니스에 적용할 수 있는 제언을 합니다. 'THICK 프레임워크'가 있다면 인류학을 전공하지 않아도, 인류학적 시각이 부족하더라도 고객에 대한 통찰력을 쉽게 얻을 수 있을 것입니다. 
또한 깊이를 잃지 않으면서도 이해하기 쉬워서, 데이터에 대해 전혀 모르는 초심자가 읽어도 전혀 부담이 없다는 것도 장점일 것입니다.

 

책을 읽고 느낀 점은 저자와 함께 Thick data에 대해 어떻게 비즈니스에 적용할 수 있을까를 생각해 보는 좋은 기회를 가졌다는 점입니다. 저 또한 한 명의 소비자로서 책을 읽으면서 나는 어떻게 행동하고 고민해 보는 즐거운 시간을 보냈습니다. Big data에만 집중하는 현상을 보며 그동안 표준화, 정량화가 쉬운 Big data에만 매몰되어 있던 것 같습니다. 중요한 것은 분석보다 인간 중심의 통찰이라는 것을 이 책을 통해 깨달았습니다.
추천 독자로는 자신이 문과를 전공해서 취업을 비롯한 비즈니스에 도움이 되지 않는다고 생각하는 분들께 추천합니다. 저자의 도움을 받아 인문학적 통찰력으로 비즈니스에 어떻게 적용할 수 있는지 학습할 수 있을 것입니다. 다음으로 현재 비즈니스의 최전선에 있는 담당자들에게 추천하고 싶습니다. 저자가 다양한 회사의 컨설팅과 책임자로 근무하면서 얻은 경험과 조언이 이 책에 녹아 있습니다. 기존의 조직에서 기민한(에자일) 조직으로의 변화나 직원의 내부 역량을 활용해 창의적인 조직으로 변하고 싶다면 이 책을 추천합니다.

 

본 서평은 리뷰어스클럽 서평단으로서 출판사로부터 도서를 제공 받아 작성하였습니다.


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러브드 - 사랑받는 제품을 만드는 실리콘밸리 마케팅 전략
마르티나 라우쳉코 지음, 옥지혜 옮김 / 제이펍 / 2023년 7월
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『러브드』는 제품을 위한 마케팅에 대한 새로운 관점을 제시하는 책입니다. 저자는 자신의 다년간의 경험과 애플, 넷플릭스, 마이크로소프트, 세일즈포스와 같은 실제 사례를 바탕으로 테크 제품의 성공 요인을 분석하고, 제품의 라이프 사이클, 고객 여정, 브랜딩, 스토리텔링, 커뮤니케이션 등 다양한 주제를 다루면서, 실용적이고 구체적인 조언과 팁을 제공합니다.

 

 


 

 

이 책의 저자인 마르티나 라우쳉코는 실리콘밸리 프로덕트 그룹(SVPG)의 제품 마케팅 파트너이자 부티크 벤처캐피털 회사 코스타노아 벤처스(Costanoa Ventures)의 파트너입니다. 그녀는 마이크로소프트와 넷스케이프 커뮤니케이션즈에서 근무했으며, 현재는 포춘 500대 기업과 실리콘밸리 스타트업의 자문과 UC 버클리에서 학생들을 가르치고 있습니다.

 

 


 

 

『러브드』는 총 5장으로 구성되어 있습니다.

1장에서는 프로덕트 마케팅의 역할과 중요한 이유에 대해 설명하고, 실행 과업에 대해 설명합니다. 역할은 총 4가지로, 고객과 시장을 연결하는 대변인, 제품의 시장 진입 전략을 지휘하는 전략가, 고객이 제품을 인식하는 방식을 설계하는 스토리 텔러, 다른 사람이 제품에 대해 이야기하게 만드는 에반젤리스트가 있습니다.

 

2장에서는 프로덕트 마케터의 업무와 업무를 수행하기 위한 구체적인 능력과 협업의 중요성을 강조합니다. 고객에 대한 호기심과 적극적인 의견 청취, 광범위한 마케팅 지식 등 뛰어난 프로덕트 마케팅의 능력과 프로덕트 마케터가 프로덕트 매니저, 영업 담당자 등 다양한 직무와 협업을 하는 것이 중요하다는 사실을 알려줍니다.

 

3장에서는 세일즈 포스가 어떻게 전략을 세워 성공할 수 있었는지를 보며 브랜딩, 가격 등 다양한 마케팅 전략에 대해 다룹니다. 시장을 끌어당기는 힘인 마켓 핏을 탐색하는 법과 고객을 우선시하는 PGTM(Product-Go-To-Market) 캔버스를 작성하면서 성공하는 마케팅 전략을 세우는 법을 배웁니다.

 

4장에서는 메시지를 어떻게 브랜드와 일치시키는 방법에 대해 설명합니다. ‘고객 지원 업무를 다루는 젠데스크(Zendesk)가 어떻게 성공할 수 있었을까’와 같이 다양한 사례를 통해 제품의 포지셔닝에 대해 다룹니다.

 

5장에서는 프로덕트 마케팅의 관리에 대해 다룹니다. 프로덕트 마케팅을 이끄는 리더십과 프로덕트 마케터를 고용하는 방법, 교육하는 방법 등 자세한 로드맵을 제시합니다.

 

책에서 인상 깊었던 부분으로는 실리콘 밸리의 소위 잘나가는 기업의 다양한 모범사례를 통해 프로덕트 마케팅에 대해 이해하기 쉽고, 편하게 배웠습니다. 예를 들어 프로덕트 마케터의 핵심 역할 중 에반젤리스트(다른 사람이 제품에 대해 이야기하게 만드는 역할)를 설명하는 부분에서 공부를 위해 많이 사용하는 프로그램인 퀴즈렛(Quizlet)이 초기 10년 동안 마케팅에 비용을 지불하지 않은 사례를 보면서 제품이 사랑받기 위해서는 다양한 마케팅이 필요하다는 것을 깨달았습니다.

 

이 책에서 거듭 강조하는 부분은 사랑받는 브랜드를 만들라는 것입니다. 이를 위해서는 단순한 마케팅을 넘어 더 나은 프로덕트 마케팅을 하는 것이 중요하다고 합니다. 더 나은 프로덕트 마케팅을 위해서는 천부적인 재능이 필요한 것이 아니라, 꾸준한 훈련을 통해 만들 수 있다고 저자는 주장합니다.

 

 


 

이 책의 장점으로는 제품 마케팅에 대한 깊이 있고 실용적인 가이드라고 할 수 있으며, 급변하는 IT 시장에 맞춰 현대적으로 고객과 시장 중심적인 제품 마케팅을 다시 생각하고 실천하는 데 도움이 될 것입니다. 또한 프로덕트 마케팅을 당장 적용할 수 있는 있는 체크리스트를 제공하고, 부록으로 마케팅 용어에 대한 정리가 있어서 유용했습니다.

 

 


 


 

이 책은 프로덕트에 관심이 있는 사람이라면 직책과 직무에 상관없이 유용할거라 생각합니다.

특히, IT 프로덕트 마케팅에 관심이 있는 분들이라면 반드시 읽어보시기를 추천합니다.

또한 이 책은 프로덕트 마케팅에 대해 훌륭한 지침서이라 생각해서, 프로덕트 관리의 바이블이라 할 수 있는 『인스파이어드』 처럼 오랫동안 사랑받을 책이 될 거라 생각합니다.

 

더 읽어 볼 만한 책으로는 다양한 성공 사례를 통해 프로덕트에 대해 더 깊게 다루는 『인스파이어드』 (마티 케이건 지음, 황진수 옮김, 제이펍, 2018), 프로덕트 팀의 리더십을 다루는 『임파워드』 (마티 케이건, 크리스 존스 지음, 이승희, 신창민 옮김, 제이펍, 2021)를 추천합니다.

 

본 리뷰는 제이펍 출판사로부터 책을 제공받아 작성했습니다.



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코딩 자율학습 스프링 부트 3 자바 백엔드 개발 입문 - 만들면서 배우는 친절한 백엔드 개발 자습서 코딩 자율학습
홍팍 지음 / 길벗 / 2023년 7월
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스프링 부트로 게시판을 만드는 것부터 REST API와 테스트, 댓글을 구현하는 것까지 배우는 이 책으로 자바 백엔드 기반을 잡을 수 있을 것 같습니다.

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