한빛미디어의 “김기현의 딥러닝 부트캠프 with 파이토치”를 소개합니다.

최근 몇 년간 머신 러닝, 딥러닝에 대한 많은 도서가 출간되었고, 각 도서마다 특색을 가지고 있다. 입문자를 타겟으로 하는 많은 도서가 있는가 하면, 이미지, 영상에 대한 딥러닝, 혹은 언어를 포커스한 딥러닝 도서들도 있다. 이 책은 타 도서와 비교하여 어떤 내용에 포커스해서 차별화 포인트를 가지고 있을까. 도서 주요 내용만을 본다면 기존 머신러닝, 딥러닝 입문서에서 다루는 내용과 특별함을 가지고 있다고 생각치 않는다.

하지만 저자의 이름을 어렴풋이 기억하는 이유는

머신러닝, 딥러닝이 관심을 받던 몇 년 전 강의가 전무했던 시절 패스트캠퍼스에서 자연어 처리 강의를 했다는 기억이 있기에 저자에 대한 믿음이 있다고나 할까…

딥린이를 위한 …

딥린이라는 재미있는 단어가 나오는데, 본 도서는 머신러닝, 딥러닝 입문자를 타겟으로 하고 있다.

저자의 경우 자연어 처리 강의로 유명해주신 분이기는 하지만, 머신러닝과 딥러닝, CNN과 RNN 등 딥러닝 입문자를 위한 기초 내용을 충실히 다루고 있다. 저자가 딥러닝 초창기부터 유명한 강의 강사였던 점이 본 도서의 매력을 좀더 끌고 나가는데 충분하지 않는가…

적절한 이론과 함께 실습, 특히 본 도서는 tensorflow 보다는 pytorch를 기반으로 실습을 진행한다.

학습 온라인 동영상 강의의 경우 저자의 강의와 함께 연계하도록 로드맵을 구상하였다. 아래 그림에서 보면 본 도서의 경우 딥:클 입문 이후, 딥:클 초급 단계, 이후 NLP 입문으로 이어지는 중간 단계에 해당한다.

충실한 입문서-중급서 내용 전개 …

도서의 각 챕터마다 다루고 하는 내용을 소개하고

챕터 마지막 부분에 요약을 둠으로써 배운 지식의 되새김을 하도록 전개하고 있다.

물론 실습 문제를 통해 본문에서 배운 이론과 예제를 독자로 하여금 확장해서 응용하도록 유도하는 부분도 마음에 든다.

굳이 단점을 고르라면 내용의 충실도와 짜임새 있는 편집 모두 좋았으나, 그림에 대한 사용과 예제가 조금 부족하지 않았을까 싶은데, 그림을 통해 시각적인 효과 역시 무시 못하기 때문입니다. (충분하다고 생각이 되면서도 입문서로 접근하는 독자라면 그런 느낌을 받지 않을까)

타겟 독자는 누구일까… 전체적인 내용은 머신러닝 입문서에 해당하는 내용이긴 하지만, 입문을 하더라도 중급으로 확장하고자 할 때, 좀 더 예제를 통한 머신러닝, 딥러닝 지식을 높이고자 하는 독자가 아닐까 싶다.

"한빛미디어 ＜나는 리뷰어다＞ 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."

[똑똑한 도서소개] 소문난 명강의 : 김기현의 딥러닝 부트캠프 with 파이토치

글 / 사진 : 서원준 (news@toktoknews.com)

* 이 소개글은 한빛미디어에서 도서를 제공받아 구매가이드 성격으로 작성하는 글이어서 홍보 위주의 포스팅입니다. 

필자는 딥러닝이란 말을 코로나19 시대에 한창 진행되던 B2B 인터넷방송을 통해서 알게 되었다. 그 당시 딥러닝은 필자 입장에서는 생소했을 뿐 아니라 엄청 어려운 학문이었던 것으로 기억한다. 머신러닝과 딥러닝을 비교하는 내용도 많았던 것으로 기억한다. 

이 딥러닝을 만드는데 필요한 프로그램은 여러가지가 있지만 여기서는 딥러닝에 필요한 프로그램인 파이토치에 대해서 설명한 책이 출간되어 소개하도록 하겠다. 그런데 PC고장이 장기화된 끝에 풀렸으나 시점이 3주나 지났음을 감안해서 이번 소개에서는 출판사의 리뷰를 간단하게 요약하는 것으로 대신하도록 하겠다. 

이 책은 “어떻게 딥러닝 학습을 시작해야 할지 모르는 딥린이를 위한 입문 교과서” 로서 개념, 수식, 실습으로 이어지는 최적의 딥러닝 학습 커리큘럼을 통해 딥러닝에 대한 기본기를 탄탄하게 키워준다.  

이 책에서 배우는 내용을 살펴보면 개발 환경으로부터 시작하여 딥러닝의 개념, 파이토치 튜토리얼, 선형 계층, 손실 함수, 경사하강법, 선형 회귀, 로지스틱 회귀, 심층신경망, 확률적 경사하강법, 최적화, 오버피팅을 방지하는 법, 심층신경망으로 분류 문제 해결, 정규화, 표현 학습, 확률론적 관점 등 파이토치와 딥러닝을 배우는데 필요한 모든 것에 대해서 다루고 있다. 

이 책은 딥러닝의 기초 개념을 최대한 쉽게 이해할 수 있도록 수학적 표현을 최소화하고 그림 또는 시각화를 활용하여 설명하고, 기초부터 심화 단계까지 차근차근 접근할 수 있도록 구성했으며 딥러닝의 여러 진행 방식에 대해 원리와 구조를 조금 더 쉽게 체득할 수 있도록 해 준다. 또한, 딥러닝을 제대로 공부하기 위해서 수학적 배경지식이 꼭 필요한데, 딥러닝의 기초 개념 및 이론을 수식을 통해 다시 한번 정리하고 있다. 

책 소개를 마치면서

딥러닝을 처음 배우는 사람들에게 이 책은 어울리지만 이 책을 제대로 보려면 선형대수를 사전에 이해하고 간다면 훨씬 쉬운 이해가 가능하다. 

'딥러닝이 무엇인가'라는 물음에 답을 구하기 위해 책을 따로 찾지는 않겠지만 그래도 이런 것이 곧 관심의 시작이라고 생각합니다. 딥러닝의 쓸모를 알고서 활용을 하고 싶을 때, 그 시작을 위한 많은 것들을 균형있게 잘 모아놓은 [김기현의 딥러닝 부트캠프 with 파이토치]였습니다.

천리길도 한 걸음부터인 것처럼 정석이라고 해야 할지 점진적으로 이해와 숙련도를 확장시키는 구조라고 느꼈습니다. 이미 알고 있는 영역들이 섞여있다고 하여도 건너뛰기보다 읽고서 또 지식과 기술을 탄탄하게 연결시킨다는 마음가짐으로 접근하면 좋을 듯하였습니다.

덜컥 흥미를 잃게 하고 뒤돌아서게 할 그런 난이도의 것이 등장하기 전에 포괄적이면서 놓치지 말아야 할 딥러닝에 관한 개념부터 그 배경과 역사 등이 소개됩니다. 설명에 있어서 바탕이 된 건 그 '필요'와 '구현 환경'이었고요. 그리고 전공자가 아니라면 소원했을 수학적 소양을 다시 닦을 부분도 꽤 많았습니다.

배우게 될 내용을 정리하는 것부터 주제와 개념에 대한 맥락 파악을 그림으로 도왔고, 배운 개념과 예제 데이터 셋으로 파이토치에서 직접 구현하는 디테일 있는 과정, 바로 연결되는 핵심 요약과 복습까지 이어졌습니다. 로드맵입니다. 기존 머신 러닝의 한계나 파이토치가 지닌 장단점이나 발전의 방향성 등에 대한 설명에서 통찰이 많이 드러났고요.

주요 함수와 텐서로서의 연산, 선형 회귀와 로지스틱 회귀, 정규화, 표현 학습 등의 내용을 다루는 데 있어서 목적이 실무 프로젝트에 이르는 연습이라는 점이 특히 [김기현의 딥러닝 부트캠프 with 파이토치]의 장점이었다고 생각합니다.

* 한빛미디어 ＜나는 리뷰어다＞ 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다.