회사에서 사준 책인데도 불구하고 이건 정말 너무 하다 싶다.

내용에 대한 구성이나 목록은 그런대로 괜찮다. 

너무 기본적인 내용에 치중하지 않고 딥러닝을 이용하여 어떤 분야에 적용하고 있는지 응용분야 중심으로 잘 소개되어 있다.

그런데...

번역의 질이 정말 너무하다 싶다. 한줄 평에도 썼지만 그 몇마디 단어로는 다 표현못하겠다 싶어 리뷰까지 남긴다.

개인적으로 이런 번역은 내가 막 개발을 시작한 2000년 초반에나 봤음직한 번역이다.

당시에 나온 개발 번역 서적들이 급하게 번역한건지 전문 개발자가 번역하지 않아서 그런건지 한글을 읽고 다시 곰곰히 생각해서 이해해야 했고, 심하면 원서의 해당 원문을 보고 이해해야 하는 수준의 번역서들이 많았다.

분명히 한글을 읽고 있는데 머리속에서 바로 이해가 되지 않는다. 

다시금 곰곰히 단어 하나 하나를 곱씹어 해석을 하면 그때서야 무슨말인지 이해가 된다.

마치 영어로 된 책을 보면서 한줄 한줄 머리속으로 번역하면서 보는 느낌이다.

아직 중간쯤 보고 있지만 섹션별로 문체?가 다르다.

1장에서는 한줄에 적어도 1개 이상으로 문장을 아주 짧게 짧게 끊어 쓴 반면 어떤 장은 또 그렇지 않다.

아마도 여러명이 나눠서 번역을 한거 같은데 최종 정리할때는 이런 이질적인 느낌은 들지 않게 했어야 했다.

기술적인 용어의 선택도 문제다. 

3장에서 생산시스템...   처음엔 제품 공장에서 생산 시스템을 말하는건줄 알았다. 

적어도 IT 기술 관련 번역서라고 한다면 운영시스템, 배포시스템 같은 좀더 익숙한 표현을 쓸수는 없었을까?

bottleneck layer를 병목현상 레이어라고 표현한 부분에서는 그냥 실소가 나온다.

회사에서 사준 책이라 그냥 리뷰정도만 쓰고 말지 정말 내 돈주도 샀다면 서점가서 던지고 왔을것 같다.

원서는 평가도 나쁘지 않던데...

번역자에게는 미안하지만 공공도서관에서 빌려서 한번 훑어보고 다시는 빌릴 일 없을 만한 책이다.

 프로젝트 구상 및 기술 조사를 위해 구입한 책이다. 머신러닝과 컴퓨터 비전을 이용한 사물 인식 시스템을 구상하고 있었는데, 같이 프로젝트를 진행하는 멤버들과 기술적 맥락에 대한 스터디를 위해 고르게 되었다. 책의 선택 기준은 머신 러닝에 대한 기초 이론 소개와 더불어 개발 환경 구축, 기초 기술 소개 및 적용 가능한 다양한 기법 및 모델에 대해 다루고 있는가 였다. 물론 초심자를 위한 기본서에서부터 머신 러닝 플랫폼, 컴퓨터 비전에 대한 많은 전문서들도 있지만 짧은 시간 안에 기술 맥락의 이해 수준을 높이기에는 적당치 않아보였다. 

 이 책은 제 1장 시작하기를 통해 딥러닝 및 컴퓨터 비전에 대한 기본 지식을 제공한다. 더불어 개발 환경 설정을 위한 파이선, OpenCV, 텐서플로와 케라스 설치를 간략히 소개한다. 제 2장과 3장은 이미지를 분류하고 검색하는 방법을 파이썬 코드와 함께 설명한다.  AlexNet, VGG-16 모델 등 사용 가능한 다양한 딥러닝 모델에 대한 소개와 더불어 실제 프로젝트에 적용할 모델 선택 방법과 튜닝에 대해서 친절하게 다루고 있다. 제 4장은 이미지에서 의미있는 객체를 찾아내는 객체 검출 방법을 다룬다. 제 5장은 객체 검출 문제의 연장선 상에서 시맨틱 분할 기법을 다룬다. 제 6장에서 9장까지는 조금더 고급 기법을 다루는데 유사도 학습을 이용한 얼굴 분석 및 인식 방법, 이미지 캡션을 위한 자연어 처리 문제, 생성 모델을 이용한 어플리케이션 , 동영상 데이터에 대한 딥러닝 모델 훈련법을 소개하고 있다. 끝으로 제 10장을 통해 훈련된 모델을 배치하는 방법을 다루고 있다.

 이 책은 딥러닝과 컴퓨터비전이라는 거대한 기술 분야에 대한 전체적인 맥락을 이해하고, 실전에 사용할 모델 및 기법을 선택하고 연습하는 데 많은 도움이 된다. 책이 다루는 내용이 많다보니 깊이가 조금 부족한 감은 있으나, 보다 자세한 내용은 해당 분야의 전문서가 맡을 일이다. 책의 내용에는 전반적으로 만족하지만, 번역 및 책의 구성, 질감은 개선의 여지가 있어 보인다.