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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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  1. 2020.03.25 (리뷰) 그로킹 딥러닝

책 제목 : 알기 쉬운 비유와 기초 수학으로 시작하는 그로킹 딥러닝

저자 : 앤드루 트라스크 지음

        박상현 옮김

출판년도 : 2019.12.1



딥러닝이라는 처음 접하기 위해 입문자용에 맞는 책을 찾고 있다가 발견한 책.

딥러닝이라는 분야 자체가 수학공식, 이론들, 알고리즘들을 동반하는 분야라서

최대한 쉽고 간결하게. 중도에서 포기하지 않도록 재미있는 책을 찾고 있었다.




책의 표지에 강조하고 있듯이 "알기 쉬운" 을 강조하고 있다.

이 책은 입문자를 위한 책이다.


이 책은 독자 타겟은 머신러닝에 대한 사전 지식이 없는 이로

고등학생 수준의 수학지식과 파이썬을 을 다루어 본 적이 있는자를 타겟으로 한다.



책의 내용...

이 책은 1~16장으로 나누어져 있다.


대부분의 책이 그렇듯. 그리고 정말 거의 모든 기술 입문서가 그렇듯 1장에서는 이 책에서 다루는

기술에 대한 설명이 나온다.

그리고 이 책으로 딥러닝을 공부해야 하는 이유도 나온다.

"대략적으로 적자면 쉽게 시작할 수 있고, 딥러닝 프레임워크의 내부에서 벌어지는 일을

이해할 수 있고 알기쉬운 비유로 수학을 설명하며 후반에는 프로젝트 기반으로 설명하기 때문에

실습을 통해 문제해결능력을 키울 수 있다."

2장에는 딥러닝의 기초 개념에 대해 설명한다.

머신러닝에 대한 설명도 잠깐 나오는데 예전에 컴퓨터 비전관련 일을 했을때 기존 하늘의 구름을

데이터로 하여 미래의 날씨를 예측하는 기상 예측 프로젝트에 참여한 바 있다.

이 책의 설명에 따르면 이 또한 머신러닝작업이라 할 수 있지 않을까?

3장부터 실제적으로 딥러닝 배움의 시작이라 할 수 있다.

신경망의 예측에 관한 개념과 코드로 옮기는 학습을 시작한다.

이 과정에서 벡터수학, 내적, 논리곱, 행렬 등의 기본적인 수학 개념이 나온다.

5장까지 간단한 신경망에 대한 이론과 맛보기를 한 후 6장부터 좀 더 깊이 있는 내용을 설명하며

심층 신경망을 제작한다.

그 이후로는 딥러닝에 사용되는 몇가지 알고리즘과 개념에 대해 설명하고 실제 구축해 보며

실습을 진행한다.




책을 읽고나서...

책은 입문서가 맞고 기본적으로 쉽게 쓰여진 책도 맞는것 같다.

미분, 행렬, 내적등 익숙했던 단어도 있었고 텐서같은 익숙하지 않은 단어도 많이 나오는걸 보면

수학에 익숙하지 않은 사람에겐, 그리고 프로그래밍에 익숙하지 않은 사람에겐

무척 힘든 책이 될 것같다.

많은 학문들이 수학과, 과학을 기반으로 하고 그 학문의 표현력이 프로그래밍이 되어가는 

시대인 것 같다.

이 책은 딥러닝에 대한 입문서가 맞게 쉽고 이해하기 쉽게, 그렇지만 핵심적인 내용을

포함해야 하고 이 책을 읽었을때 실습을 통해 이해도를 높여야 한다는 목표를 가지고

쓰여졌다면 대부분에 있어 목표를 달성한것 같다.

책의 구성을 보자면. 각 장의 앞에 해당 장에서 어떤 내용을 이야기 할 건지 간략하게

표시해 둔 부분과 이해를 돕기 위한 그림이 많았던 점이 좋았다.

그리고 각 장마다 글귀가 하나씩 있는데 의외로 그 글귀를 읽는 재미가 있었다.


다만 그림이 좀 딱딱하다는 느낌이 있는것 같다.


링크

- 머신러닝 (출판사의 웹 사이트)

- github

책소개  (한빛미디어)

- 주피터 노트북

- NumPy

- 아나콘다 프레임워크

Posted by 붕대마음

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