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자신의 단점을 메꾸는 것을 단(鍛)이라 하고 자신의 강점을 갈고 닦는 것을 련(鍊)이라 하여, 두가지를 합친 것을 단련이라고 부른다. 붕대마음

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책 제목 : 파이썬 날코딩으로 알고 짜는 딥러닝

저자 : 윤덕호

출판년도 : 2019.07.15



프로그래머라는 직업으로 일하다 보니 기술의 유행에 대해서도 어느정도 민감하다.

기술의 영역이 무척 넓긴 하지만 그럼에도 책으로, 지인으로부터, 또는 구직사이트로부터

요즘 많이 듣게되는 단어가 인공지능, 딥러닝, 데이터 사이언티스트, 신경망, 빅데이터, 파이썬이다.

관련 서적들이 줄줄이 나오고 있는 이 시점에 딥러닝에 대해 한번은 공부해봐야 할 과제였고

이를 위해 이 책을 선택하였다.

이 책의 목표는 딥러닝 알고리즘의 원리를 이해하고 이를 파이썬으로 구현하는데 있다.

파이썬 문법을 따로 다루지는 않는다.


책의 목차는 아래 "목차열기"를 참조.


책의 내용...

책의 내용은 크게 5파트로 나누어져 있다.

첫번째 파트는 딥러닝을 간단히 맛볼 수 있도록 간단한 신경망 구조인 단층 퍼셉트론 구조를 다룬다.

전복 고리 수 추정 신경망 예제로 회귀분석 문제를, 펄서 여부 판정 신경망 예제로 이진 판단 문제를,

그리고 철판의 불량 상태 분류 신경망 예제를 통해 선택 분류 문제를 다룬다.


두번째 파트는 다층 퍼셉트론 구조를 다루면서 객체지향 모델 구조와 복합 출력의 처리방법에 대한

내용들이 주를 이룬다.

객체지향 구조로 프로그램을 재구성 하면서 꽃 이미지 분류 신경망 예제를 소개하고,

오피스 31 이미지의 다차우너 분류 예제를 사용해 복합 출력을 다룬다.


세번째 파트는 합성곱 신경망과 정규화 기법, 거대 심층 구조를 살펴보면서 은닉 계층 구성에

이용되는 12가지 계층의 기능과 구현 방법을 살펴본다.


네번째 파트는 순환 신경망시간 축을 갖는 시계열 데이터 처리에 특화된 순환 신경망을 이용해 다양한

종류의 데이터를 다루는 과정을 살펴본다.


다섯번째 파트는 고급 응용파트로 세가지 딥러닝 응용구조를 소개한다.


실제로 내용을 진행하면서 기존의 내용을 재활용 하거나 확장하는 부분이 많다.

아래의 표를 보면 잘 정리되어 있다.

이 그림 하나가 책을 읽으면서, 읽고 나서도 많은 개념 정리를 도와 주었다.

어떤 알고리즘, 이론이 어떤식으로 이어지는지를 알려준다.


책을 읽으면서...

우선 이 책은 특정 기술에 대한 입문서라고 하기에는 난이도가 있다.

사실 인공지능, 딥러닝등의 학문이 기본적으로 허들이 높다.

기반 지식이 많이 필요하기 때문이다.

이 책 또한 독자가 프로그래밍 지식, 알고리즘 지식, 기본 아키텍쳐 지식을 베이스로 하고 있다고 

생각하고 책의 내용으 풀어 나간다.

책의 내용은 무척 체계적이고 깔끔하다.

여러가지 예제를 통해 딥러닝에 대한 기본 알고리즘 부터 응용 내용까지 체계적으로 

배울 수 있도록 배려하였다.

기존에 존재하는 플랫폼이나 라이브러리가 아닌 이론을 정확히 알고

코드로 직접 구현을 한다.

공부는 어렵게 해야 하고 깊이있게 해야 한다.

그래야 기본을 닦고 응용을 할 수 있다.

앞으로도 이정도의 깊이있는 책이 많이 나와 현업자들의 갈망을 많이 채워줬으면 좋겠다.

그런 의미에서 딥러닝을 체계적으로 깊이있게 배우고자 하는 이에게 이 책을 추천한다.

이 책에 대한 자세한 내용은 한빛출판네트워크에서 확인해 볼 수 있다.



Posted by 붕대마음

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