케라스 창시자에게 배우는 딥러닝

케라스 창시자에게 배우는 딥러닝 Deep Learning with Python - 파이썬과 케라스(keras)로 배우는 딥러닝 핵심 원리!
프랑소와 숄레 지음, 박해선 옮김 / 길벗 / 2018년 10월

한동안 머신러닝 학습을 미루다가 케라스로 다시 도전해보기 위해 이 책(케라스 창시자에게 배우는 딥러닝)을 선택했다. 이유는 이 책에 대한 평도 좋았지만, 케라스를 배워보기 위함이 컸다. 케라스의 특징은 이 책에서도 설명해주고 있지만, 결국은 간결하고 사용하기 쉬운 api가 아닐까 싶다. 이 책의 모델을 만드는 코드를 보면 레고 블럭을 쌓듯이 이뤄진다. 딥러닝 자체에 대한 연구를 하고자 함이 아닌, 나처럼 필요한 기능을 빠르게 사용하기 위한 목적을 위한 사람에게는 최선의 선택이 아닐까 싶다.

책의 예제를 돌려보면 학습 시간이 꽤 걸리는 것들이 있다. 학습단계에서 이를 위해 컴퓨터를 새로 장만할 수는 없는 노릇인데, 말로만 듣던 colab을 처음으로 사용해 보았다. github의 코드나 구글 드라이브에 올려진 코드를 그대로 돌려볼 수 있어서 좋았다.

딥러닝 입문서를 조금 읽어 봤던터라, 책 전반의 용어들이 전혀 생소하지는 않았지만, 그렇다고 쉽게 느껴지지는 않았다. CNN에 대한 설명 부분만해도 아리송하게 느껴지는 부분에서는 ‘밑바닥부터 시작하는 딥러닝’ 책을 다시 펼쳐볼 수 밖에 없었다. 이런 점에서 머신러닝(딥러닝)에 완전 처음 입문하는 사람에게는 조금 어려울꺼 같은 느낌이 들었다. 물론 사람의 능력에 따라 다르겠지만, 프로그래밍에 경험이 있으면서 딥러닝을 먼저 실습위주로 경험해보고 싶은 사람이라면 크게 어려움이 없을 수도 있을 것 같다.

이 책의 장점을 여러가지 들수 있겠지만, 개인적으로는 다양한 데이터를 활용한 예제가 아닐까 싶다. 단순히 예제 나열하는게 아니라, 어떤 문제를 풀기위해서 어떤 모델을 활용하면 좋을지, 그리고 더 나은 성능과 결과를 위해 어떤 기법들을 활용하면 좋을지에 대해서도 충분히 설명을 곁들이고 있다. 거기다 이 예제를 기반으로 본인이 해보고자 하는 작업을 충분히 직접 해볼 수 있을꺼란 생각이 된다. 이와 관련해서 4.5절의 “보편적인 머신 러닝 작업 흐름”의 내용도 도움이 많이 될 것 같다.

8장에서는 머신러닝 커뮤니티에서나 보던 모델이나 기법들을 직접 구현해볼 수 있어서 신기(?)했다. 특히 니체의 글을 학습한 후 텍스트를 생성하는 내용을 보는데… 학습과 텍스트 생성이 반복적으로 진행되면서 이 녀석이 직접 글을 써내려가는듯한 느낌이 들어서일까, 순간 소름이 돋았다. ㅎㅎ; 나와 같은 반응을 저자도 예상했는지, “당연히 우연이 아닌 의미 있는 텍스트가 생성된다고 기대하지 마세요.” 라고 설명해준다.

이 책의 또 한가지 장점이라면 번역과 역자의 주석일꺼란 생각이 든다. 역자의 블로그에 가보면 그 이유를 알 수 있을 듯하다.