[리뷰]밑바닥부터 시작하는 딥러닝3

[한줄평]

코드 3줄로 시작해서 60단계까지 간다면 당신은 바로 딥러너입니다.

 

[목차]

제1고지 미분 자동 계산

제2고지 자연스러운 코드로

제3고지 고차 미분 계산

제4고지 신경망 만들기

제5고지 DeZero의 도전

[이 책의 특징]

-딥러닝 기초 이론을 구현 관점에서 바라보며 이해한다.

-현대적프레임워크의 동작 원리를 이해한다.

-효율적인 파이썬 프로그래밍 방법을 익힌다.

-규모 있고 체계적인 소프트웨어를 점진적으로 만들어가는 경험을 쌓는다.

[대상 독자]

- 밑바닥부터 시작하는 딥러닝 혹은 그에 준하는 딥러닝 기초 이론을 학습한 분

- 파이썬 기본 문법과 객체지향 기초 개념을 학습 한 분

- 2~3년 이상의 파이썬 혹은 다른 객체지향 프로그래밍 언어 개발 경험자

- 파이토치 혹은 텐서플로2.0 입문서 수준의 예시 코드를 경험한 분

 

[서평]

밑바닥부터 시작하는 딥러닝이 벌써 3편까지 나왔네요. 1편에서는 합성곱 신경망과 이미지처리, 2편에서는 순환 신경망과 자연어 처리 그리고 3편에서는 동적 계산 그래프와 딥러닝 프레임워크를 중점 적으로 다루고 있습니다.

 

밑바닥부터 시작하는 딥러닝의 가장 좋은 점은 처음부터 거대한 프레임워크로 시작 하는것이 아니라 hello world로 시작해서 각 단계별로 조금씩 살을 붙여서 최종 단계로 완성해가는 구성으로  RPG게임 같은 레벨업? 같은 구조라 볼수 있다. 이번 책에서는 크게 다섯 고지로 나누고 있다.

 

제1고지에서는 DeZero의 기반을 마련합니다. 간단한 문제만 취급하고 최소의 시간으로 미분을 자동으로 구하는 구조를 만듭니다.

제2고지에서는 DeZero를 사용하는 코드가 더 자연스럽게 보이도록 해줍니다. 제2고지를 정복할 무렵에는 평범한 파이썬 코드로 DeZero를 이용할 수 있게 됩니다.

제3고지에서는 2차 미분을 계산할 수 있도록 DeZero를 확장합니다. 이렇게 하려면 ‘역전파의 역전파’가 가능하도록 해야 합니다. 이구조를 이해하면 DeZero의 새로운 가능성에 누뜨게 될 것입니다.

제4고지에서는 DeZero를 신경망용으로 정비합니다. 그 결과 Dezero를 사용하여 손쉽게 신경망을 구축할 수 있게 됩니다.

마지막 제5고지에서는 GPU 대응, 모델 저장과 복원 등 실전 딥러닝에 꼭 필요한 기능을 추가합니다. 또한 CNN, RNN등의 발전된 모델도 다룹니다. 딥러닝 응용을 다루는 이 주제들은 중요하면서도 평범한 수단으로 풀기 어려운 문제들입니다. 그러나 DeZero라면 간단한 코드만으로 해결할 수 있습니다.

이책에서 DeZero라는 오리지널 프레임워크를 처음부터 만들면서 작지만 강력한 프레임워크를 60단계로 나눠서 완성해 나갑니다. 그 단계에 파이토치, 체이너, 텐서플로 등 많이 사용하는 프레임워크의 지식도 배우게 됩니다. 이책에 말하고자 하는것은 아마도 텐서플로, 파이토치등 기존에 만들어진 프레임워크를 사용하는 수준에서 머무는 것이 아니라 처음부터 프레임워크를 만들어 가면서 딥러닝 이라는 분야를 더 넓게 바라보는 법을 터득 하게 되는 것이 진정한 딥러닝 교육의 가치라고 생각합니다. 여러분도 이책을 통해서 좀더 넓은 시야를 갖도록 해보세요