[100자평] 예언자

예언자
칼릴 지브란 지음, 이정호 그림, 오강남 옮김 / 현암사 / 2019년 9월

책의 내용보다 일러스트레이션이 더 인상이 깊었다. 철학적인 글과 함께 있어서 그런지 한장의 그림에서 뭔가 많은 이야기를 하고 있는 것 같다.

[100자평] 보여줄 수 있는 사랑은 아주 작습니다

보여줄 수 있는 사랑은 아주 작습니다
칼릴 지브란.메리 해스켈 지음, 정은하 엮음 / 진선북스(진선출판사) / 2016년 1월

가을이 되어 칼릴 지브란의 ˝보여줄 수 있는 사랑은 아주 작습니다˝를 다시 한번 읽어 보았습니다. 내용은 적지만 많은 생각을 하게 하는 책입니다. ㅎㅎ

[100자평] 아주 작은 습관의 힘

아주 작은 습관의 힘 - 최고의 변화는 어떻게 만들어지는가
제임스 클리어 지음, 이한이 옮김 / 비즈니스북스 / 2019년 2월

그렇게 기대하지 않고 보았는데 습관과 관련해서 괜찮은 책을 만나게 되었다. 책에서 설명하는 지침을 잘 숙지해서 삶에 응용해봐야겠다.

[독서-524] 아주 작은 습관의 힘 - 인생 혁명 프로젝트

아주 작은 습관의 힘 - 최고의 변화는 어떻게 만들어지는가
제임스 클리어 지음, 이한이 옮김 / 비즈니스북스 / 2019년 2월

이 책은 신호, 열망, 반응, 보상이라는 네 가지 습관 모델과, 이를 발전시킨 네 가지 행동 변화 법칙으로 이루어져 있으며 인지과학과 행동과학을 최초로 통합해 사람들의 행동과 습관에 관해 새로운 관점을 제시했다. 사소하게 보이는 작은 습관들이 모이면 얼마나 큰 힘을 발휘하는지 삶의 결과를 통해 알 수 있다. 작은 습관들은 자신감을 회복해 주며 스스로 인생을 관리하고 있다는 느낌을 준다.

"위대한 책을 쓰고 싶다면 자신이 먼저 그 책이 되어야 한다." 나발 라비칸트

지속적인 1퍼센트의 개선은 효과가 복리로 작용한다. 우리는 일반적으로 삶의 아주 작은 변화는 무시하는 경향이 있다. 그 순간에는 그리 중요하게 보이지 않기 때문이다. 하지만 일상의 습관들이 아주 조금만 바뀌어도 우리의 인생은 전혀 다른 곳으로 나아갈 수 있다. 성공은 일상적은 습관의 결과다. 좋은 습관은 시간을 내 편으로 만들지만 나쁜 습관은 시간은 적으로 만든다. 

'결과'를 변화시키는 것과 '과정'을 변화시키는 것 그리고 '정체성'을 변화시키는 것에 대한 내용은 마음에 울림을 주었다. 습관에 대한 새로운 관점을 갖게 하였다. '결과'는 우리가 얻어낸 것이며, '과정'은 우리가 해나가는 것이며, '정체성'은 우리가 믿고 있는 것이다. 진정한 행동 변화는 정체성 변화에 있다. 변화는 '나'라는 사람을 구성하는 특성의 일부가 되기 전까지는 일시적일 뿐이다. 

​1. 어떤 사람이 되고 싶은지 결정한다.

2. 작은 성공들로 스스로에게 증명한다.

글을 한 페이지 쓰는 순간 '나는 글 쓰는 사람이다' 운동을 시작하는 순간 '나는 운동하는 사람이다'라고 여기며 자신에게 신뢰를 만들어준다. 새로운 습관들이 새로운 정체성을 형성하는 데 도움을 준다. 변화의 초점은 항상 어떤 사람이 되는 것이다. 어떤 결과를 얻어내겠다는 데 있으면 안 된다. 이것이 정체성 중심의 습관을 형성하는 것이다. 

아래의 네 단계(신호, 열망, 반응, 보상)를 충족해야 습관으로 형성된다. 신호는 열망을 촉발하고, 열망은 반응의 동기가 되며, 반응은 보상을 제공하고, 보상은 열망을 충족시키며 신호와 관계한다. 이 사이클을 습관 순환이라고 한다.​

1. 먼저 신호가 있다. 신호는 뇌가 행동을 시작하도록 자극한다. 

2. 열망은 모든 습관 뒤에 있는 동기적 힘이다.

3. 반응은 우리가 수행한 실제 습관으로, 생각이나 행동을 형성할 수 있다.

4. 보상은 습관의 최종 목표로 반응의 결과로 보상을 가져다준다.

행동을 변화시키고 싶다면 다음과 같은 질문을 스스로에게 해보자.

1. 신호: 어떻게 그것을 분명하게 만들 수 있을까?

2. 열망: 어떻게 그것을 매력적으로 만들 수 있을까?

3. 반응: 어떻게 그것을 하기 쉽게 만들 수 있을까?

4. 보상: 어떻게 그것을 만족스럽게 만들 수 있을까?

위의 주제와 내용으로 신호, 열망, 반응, 보상에 대해 각각 하나의 파트로 구분하여 자세하게 설명하고 있어 새로운 습관을 형성하려는 사람에게 분명하고 실질적은 도움을 주고 있다.

[독서-523] 모두의 딥러닝 - 텐서플로 2.0 반영

모두의 딥러닝 - 자연어 처리, GAN, 오토인코더, 전이 학습 등으로 나만의 모델을 만든다 with 텐서플로2.0 & 케라스, 개정2판
조태호 지음 / 길벗 / 2020년 1월

영상의학과 연구 조교수가 집필한 서적이라 책에서 제공되는 코드가 잘 정리되어 있다. 여러 형태의 코드를 제공하고 있어 Python, Jupyter notebook, Google CoLab과 같은 환경에서 실행해 볼 수 있다. 책에서 수행해보는 예제 코드의 구성이 잘 되어있다. 딥러닝에 대해 사전지식이 없더라고 이 책에서 설명하고 있는 코드를 직접 실행해 볼 수 있다. 코드에 대한 내용을 친절히 설명하고는 있지만 아쉬운 부분은 이 책을 한 번 읽고 코드를 직접 실행해 본다고 해도 직접 응용하여 코딩으로 연결하기에는 단계별 설명이 부족하다. 그냥 딥러닝에는 이런 것들도 있고 상황에 따라 어떻게 코딩해야하는지에 대한 개념은 얻을 수 있지만 다른 기술서적과 달리 딥러닝에 대한 코딩 실력을 향상시키기에는 어려운 점이 있다.

다음은 딥러닝과 관해 챕터마다 나온 용어를 정리해 보았다. 이 책을 통해 아래의 용어에 대한 개념만 얻어가도 좋겠다.

머신러닝(Machine Learning)

딥러닝(Deep Learning)

아나콘다(Anaconda)

선형 회귀(Linear Regression)

독립변수(Independent variable)

종속변수(Dependent variable)

단순 선형 회귀(Simple Linear Regression)

다중 선형 회귀(Multiple Linear Regression)

최소 제곱법(Method of least squares)

평균 제곱 오차(Mean Square Erroe, MSE)

경사 하강법(Gradient Descent)

학습률(Learning Rate)

로지스틱 회귀(Logistic Regression)

시그모이드(Sigmoid)

소프트맥스(Softmax)

퍼셉트론(Perceptron)

신경망(Neural Network)

가중치(Weight)

편향(Bias)

활성화 함수(Activation Function)

다층 퍼셉트론(Multi-layer Perceptron)

은닉층(Hidden Layer)

오차 역전파(Back Propagation)

기울기 소실(Vanishing Gradient)

렐루(ReLU)

소프트플러스(Softplus)

확률적 경사 하강법(Stochastic Gradient Descent)

모멘텀(Momentum)

과적합(Overfitting)

합성곱 신경망(Convolutional Neural Network)

맥스 풀링(Max Pooling)

평균 풀링(Average Pooling)

단어 임베딩(Word Embedding)

순환 신경망(Recurrent Neural Network)

생성적 적대 신경망(Generative Adversarial Networks)

생성자(Generator)

판별자(Discriminator)

오토인코더(Auto-Encoder)

전이 학습(Transfer Learning)

지도 학습(Supervised Learning)

비지도 학습(Unsupervised Learning)