최근 Transformer 기술이 자연어 처리 분야 뿐만 아니라 영상처리 및 강화학습 분야에서도 네트워크 기술로 많이 적용되고 있어 구매하였습니다. 먼저 출간된 번역 본인 "구글 BERT의 정석" 책과 거의 동일한 구성 및 내용으로 구성되어 있어서, Transformer 기술에 관심이 있는 분이라면 두 도서 중에 한 권만 보셔도 될 것 같습니다. 주요 기술에 대한 개념 설명을 최대한 쉽게 기술하려고 많이 노력하신 것 같고 이해하는데 큰 어려움은 없었습니다. 다만, 자연어 처리 및 시계열 데이터 처리에 관한 전반적인 기술 변화 내용 및 흐름을 전체적으로 파악하고 싶으신 분이라면 "밑바닥부터 시작하는 딥러닝2 - 파이썬으로 직접 구현하며 배우는 순환 신경망과 자연어 처리" 책을 추천드립니다.

자연어처리 시작할려고 스터디용으로 구매했어요.

기본 이론에 대한 설명도 잘 되어 있고, 실습할 자료도 충분합니다.

특히 4장에서부터는 자연어처리 과제를 직접 실습할 수 있어서 검색을 통해서 내용을 덧붙여서 확장해 나갈 수 있어서 좋았어요. 

이론 부분에서 자연어 자체에 대한 이해를 위해서 공부를 조금해야 하는 건 당연일이니 책을 보실 때 그 부분은 참고해서 보시면 될거 같아요. 

하지만, 이 책의 최고의 장점은 트랜스포머이후의 핵심원리부터 BERT, GPT, NLP 파이트 만드는 법, NLP task에 대한 예제가 있어서 한국어 언어 모델 공부시작하는 분들에게 적합하다는 겁니다.

자연어 처리에 관심있으신 분들에겐 입문자용으로 강력 추천합니다.

학습에 관한 서적들이 공통적으로 말하는 바람직한 학습 방향은 전체에서 세부로의 학습이다. 

이 책은 쉬운 설명과 구체적인 예시, 어렵지 않게 따라할 수 있는 코드로 BERT와 GPT에 대한 전반적인 감을 잡도록 도와준다. 최신 NLP 기법이라 왠지 모르게 어려울 것 같고, 그래서 BERT와 GPT에 관심이 가면서도 쉽사리 첫 발을 떼지 못하는 사람들에게 유용한 책이 될 수 있을 것 같다~