머신러닝과 딥러닝을 한 번에 배울 수 있는 책, 파이썬으로 배우는 딥러닝 교과서 

본 서평은 한빛미디어에서 도서를 제공받아 작성되었습니다. 

최근 파이썬은 다양한 곳에서 종횡무진 활용되고 있고, 그 활용도도 점점 다양해지고 있다. 이 책에서는 이미지 인식 모델을 만들면서 익히는 딥러닝에 대해서 기술하고 있다. 이 책은 이미지 인식 모델을 만드는 과정을 다루면서 딥러닝 요소를 학습하는 책이다. 

머신러닝 기본부터 파이썬 기초와 함수 사용법을 배우고, 팬더스로 행렬 계산에 특화된 넘파이와 데이터를 반복적으로 다뤄보며 파이썬 사용법을 철저히 익힌다. 후반부에서는 이미지 인식 처리에 필요한 딥러닝 요소를 예제로 실습하면서 학습한다. 

풍부한 그림, 구체적인 사례를 들어서 딥러닝 지식과 파이썬 활용법을 기초부터 제대로 배울 수 있으며 개념 설명 후 등장하는 문제를 제시해 직접 프로그램에 구현하도록 유도하는 방식은 이 책의 하이라이트. 머신러닝과 딥러닝을 한 번에 배울 수 있는 책이다. 

출판사: 한빛미디어

1. 간략 정리

Deep Learning에 대한 친절한 안내서

• 이론과 실습이 적절한 비율로 이루어져 있어 처음 딥러닝 및 머신러닝에 입문하는 입문자에게는 단비 같은 책
• 파이썬 문법도 모두 다루므로 파이썬을 통해서 딥러닝을 공부하고자 하는 독자에게는 안성맞춤임
• 딥러닝이나 머신러닝에 관심있는 모든 사람이 읽으면 좋을 책

2. 느낀 점

친절한 이론과 실습을 통한 증명으로 명확한 이해를 할 수 있습니다.

이 책에서 가장 좋았던 점은 이론이 이론에서 끝나는 것이 아니라 바로 뒷장의 간단한 퀴즈 및 연습문제 그리고 실습을 병행해서 독자가 좀 더 이해할 수 있는 여건을 마련했다는 것이다.

어려운 이론도 실습을 하다보면 아! 하는 순간이 분명 온다.

그렇기 때문에 독자를 충분히 배려한 책이라고 생각된다.

그리고 파이썬을 모르는 사람도 충분히 이해할 수 있도록 파이썬에 대한 내용도 충분히 할애해서 설명한다.

(거짓말을 좀 더 보태어 파이썬 입문을 이책으로 해도 될 정도다!)

3. 좋았던 점

두꺼운 만큼 읽을수록 내 지식이 상승하는 느낌이 드는 책

나는 머신러닝에 대한 간단한 개념을 이론으로만 접하고 보고 나서도 이해가 어려운 수준이었다.

이 책을 읽기 전에는 K-means라느니 또는 클러스터링 이런 기법들이 있다는 것만 알지 실제로 코드로 어떤식으로 구현되는지 몰랐다.

이 책을 읽고 몇번 더 읽는다면 당신은 분명히 파이썬으로 간단한 딥러닝 모델을 만들어 낼 수 있을 것이다.

파이썬도 알려주네요

해당 책은 파이썬을 기반으로 작성되다 보니 파이썬 문법을 모르는 사람은 접근하기가 어려울 수 있는데 파이썬 문법도 상세하고 친절히 설명해 준다.

일단 책을 꼼꼼하게 읽는다면 당신은 손쉽게 코딩을 할 수 있을 것이다.

4. 보완할 점

파이썬 버전이 3.6 이다

현재 파이썬 최신 버전은 3.8.5 이다. 해당 책의 저자가 한국인이 아니고 번역에 시간이 걸리는 점이 있겠지만, 3.7 버전도 아니고 3.6에서 시작하는 점은 조금 아쉬웠다.

(저는 꼼꼼하게 책을 못보고 파이썬 3.8.5 버전으로 pandas같은 라이브러리를 설치하다가 실패해서 다시 환경을 만들고 설치했음)

연습문제가 서술식이어서 살짝(?) 아쉬움

연습문제가 서술식이어서 바로바로 정답을 떠올리기가 어렵다.

1번 2번 형태의 단답식으로 달 수 있도록 제공했으면 어떨까 한다.

5. 정리

이번 책을 읽으면서 정말 만족도가 높았다. 해당 책이 독자를 충분히 배려한다는 느낌과 함께 내 지식이 늘어가는 쾌감이란 설명하기가 어렵지만 다른 분들도 해당 책을 경험해 보길 바란다.

두산백과에서 ‘교과서’에 대한 설명은 다음과 같이 시작한다. 

요약: 교육에 사용되는 교재를 교수학습에 편리한 형태로 편집한 도서

교과용도서에 관현 규정 제 2조를 보면 교과서는 ‘학교에서 교육을 위해 사용하는 학생용의 주된 교재’라고 정의하고 있다. 교과서는 학습내용을 제시하고 이를 학생이 탐구해 나가도록 하며, 학생의 학습동기를 유발시키는 기능이 있다. 또한 학생에게 학습내용을 구조화시키기도 하며 학습과제를 제시하는 역할도 한다. … (이후 생략)

(출처: https://terms.naver.com/entry.nhn?docId=1065373&cid=40942&categoryId=31723 )

이시카와 아키히코 저/박광수 역의 ‘파이썬으로 배우는 딥러닝 교과서’는 책의 제목 그대로 파이썬을 이용하여 딥러닝을 공부하는 이들에게 교과서로 쓰일 만한 책이다. 요즘 딥러닝과 함께 가장 많이 회자되고 사용되는 프로그래밍 언어는 다름아닌 파이썬이다. 파이썬은 배우기 쉬울 뿐 만 아니라 손쉽게 이용가능한 방대한 라이브러리를 갖추고 있다.

이 책은 크게 세 부분으로 구성되는 데, 책의 초반은 머신러닝에 대한 개괄적인 설명을 담고 있다. 머신 러닝이 무엇인지, 왜 최근 들어 이렇게 주목받고 있는지, 머신 러닝의 학습방법에는 어떠한 것들이 있는지 등을 통해 머신 러닝의 개요를 다룬다. 이어 지도학습이 어떻게 이루어지는지, 학습 데이터를 훈련 데이터와 테스트 데이터로 어떻게 나눌지, 과적합과 앙상블 학습이 무엇인지에 대해 간략히 설명하며, 성능 평가 지표와 PR 곡선을 통해 어떻게 모델을 평가할 수 있는지에 대해 소개한다. 이 책의 중반부는 딥러닝을 위해 알아야 할 파이썬에 대해 중점적으로 다루고 있다. 파이썬을 처음 접하는 초보자라도 충분히 따라 올 수 있도록 기본 문법 등의 기초 내용에서부터 NumPy, Pandas, Matplotlib, OpenCV 등 머신 러닝에서 필수적인 라이브러리에 대한 고급 기법을 넘나드며 딥러닝의 실전을 위한 다양한 파이썬 활용법을 기술하고 있다.  책의 후반부는 그동안의 학습을 바탕으로 본격적으로 딥러닝을 다루는 데, 하이퍼파라미터가 무엇인지, 모델별로 어떤 하이퍼파라미터를 다루어야 하는지 설명한다. 이후 딥러닝을 구현 및 튜닝, CNN을 이용한 이미지 인식과 그 응용 방법으로 책을 마무리하고 있다.

 무엇보다 이 책의 백미는 21장의 CNN을 이용한 이미지 인식 기초이다. 21장의 내용은 딥러닝이 이미지를 인식하는 방법에 대해 다루며, 이를 간단한 프로그래밍을 통해 차근 차근 풀어감으로써 CNN을 이루는 합성곱층 및 풀링층에 대해 보다 더 확고한 개념을 확립할 수 있도록 하고 있다. 이후 Keras 및 Tensorflow를 이용하여 실제 응용가능한 모델을 만드는 방법 및 하이퍼파라미터의 튜닝을 다루고 있는 데, 다른 책이나 강의에 비해 훨씬 더 직관적으로 CNN을 이해할 수 있도록 해준다.

 이 책은 교수/학습을 위한 ‘교과서’처럼 중간 중간 문제를 내고, 학습자가 생각할 시간을 주고 있다. 다른 책들과 다른 구성에 처음에는 조금 어색하기도 했지만, 책의 내용을 따라가면 그리 어렵지 않게 해결할 수 있고, 또한 핵심적인 부분을 강조하는 문제이기에 학습의 포인트를 잡는 데도 도움이 될 것이다. 전체 700 페이지가 넘는 분량으로 학습량이 적지 않은 편이나, 짜임새 있는 구성으로 책과 함께 하는 여정이 그리 고되거나 지루하지만은 않을 것이다. 

파이썬으로 배우는 딥러닝 교과서

정말 교과서 같다.

1부터 10까지 모든 것을 상세히 기록하고 있다.

파이썬? 몰라도 관계없다.

딥러닝? 몰라도 관계없다.

모든 프로그래밍 언어의 기본인

변수, 자료형, if문부터

파이썬의 기본 문법들과 기초 함수들까지

파이썬 사용법을 철저히 익힐 수 있다.

파이썬을 알아가는 과정에

딥러닝들이 접목 되어있어서

딥러닝 또한 개요부터 기초적인 함수 사용법은 물론이고

행렬 계산과 빅데이터 처리에 탁월한

NumPy와 Pandas 사용법을

파이썬 학습과정에 자연스럽게 녹여놓았다.

파이썬과 딥러닝의 기본을 배운후에는

딥러닝의 꽃이라고 할 수 있는

이 책을 읽기 시작한 최대의 목표라고 할 수 있는

딥러닝을 사용한 이미지 인식, 시각화하는 방법에

쉽게 접근할 수 있게 해준다.

조금 긴 여정이 필요한 책이긴 하지만

교과서를 보듯

천천히 읽고 실습하고 복습하다보면

(사실 이게 가장 어렵지만)

어느새 상상속 그것을 해내고 있는

나를 만들어줄 책이라는 것에

한치의 의심도 없이

무한 신뢰를 가지게 되는 책이었다.

대상독자

- 파이썬으로 딥러닝을 배우려는 자

총평

- '교과서' 라고 이름 붙은 책 답게 꼼꼼하게 서술되어있다.

- 파이썬으로 딥러닝/머신러닝을 배우기 전에 기초부터 학습할 수 있다는 점이 마음에 든다.

챕터 1-3까지는 머신러닝에 관한 설명이다. 왜 지금 머신 러닝이 주목 받는가에 관한 짧은 설명과 머신러닝의 학습법 등을 설명하고 있는데, 단순한 설명만이 아닌 문제와 해답으로 풀어나가는 방식이 흥미롭다. 머신러닝은 '데이터를 반복적으로 학습하여 데이터에 숨어있는 패턴을 찾아내는것'이라고 하는데, 문제-힌트-해답 형식으로 계속 진행되는 형식으로 책의 내용이 서술되어있다보니 반복적 학습을 하는 머신러닝을 간접 체험하는 느낌이다.

챕터4-6은 파이썬 기초이다. 이 책이 왜 교과서인지 알 수 있는 부분이라고 개인적으로 생각한다. 자료형같은 기초부터 함수까지 학습할 수 있다. 나는 혼자 공부하는 파이썬 에서 많은 도움을 받고 공부했지만, 4-6챕터를 다시 복습하듯이 읽고 학습할 수 있어서 좋았다. 기초 지식이 부족한 입문자의 경우 도움을 많이 받을 수 있는 챕터이다.

챕터 7-9는 파이썬의 라이브러리인 NumPy와 Pandas를 학습할 수 있다. 응용편인 9챕터에서 데이터에 관한 연습문제들이 해답과 함께 제공 된다는 점이 매우 안심이 된다(?).

챕터 10 부터는 데이터의 시각화 방법과 함께 csv에 관한 설명도 해주기 때문에 데이터를 본격적으로 다루는 방법에 대해 서술하고있다.

이후에는 이미지 인식 기술에 관한 내용을 주로 다루고 있는데, 방대한 책 두께와 자료에 따라 정말로 훑어보기만했지만, 앞의 내용에 따라 후 챕터에 관한 내용도 충분히 기대가 된다.

- 차근차근 기초부터 딥러닝에 관한 내용을 배울 수 있을 것 같아 추천하는 책. 다만 딥러닝만! 배우려는 사람이 읽기에는 중간에 파이썬 기초 내용이 거슬릴 수도 있겠다 생각합니다. 하지만 교과서는 기초부터 심화학습까지 같이 담겨있는 책이므로...초급자에겐 추천!

빅데이터와 인공지능(AI)이 각광을 받으면서 급부상한 언어가 파이썬이다. 이 책은 인공지능(AI)을 학습하고자 하는 개발자들에게 머신러닝의 기초 개념과 파이썬 기초문법을 배울 수 있는 책이다. 또한 NumPy, Pandas, OpenCV 등을 이용하여 딥러닝을 구현하는 과정을 핵심설명과 다양한 예제를 통하여 한걸음 한걸음 따라하기에 적당한 책이라고 생각된다.

예제파일 또한 한빛미디어 홈페이지에서 다운 받아 볼 수 있어 일일이 코딩하지 않아도 손쉽게 진도를 따라갈 수 있다. 하지만 개인적으로는 일일이 따라 코딩해 보는것을 적극 추천한다. 그래야 내가 원하는 지식을 습득하고 궁금한 부분을 직접 수정해 가면서 오류도 내보고 원인도 파악해 가는 과정에서 통찰을 얻을수 있기 때문이다. 각 단원 말미에 있는 연습문제를 통하여 그동안 배웠던 부분을 정리할 수 있도록 구성되어 핵심을 다시한번 되짚어 볼수 있다.

이미지 인식모델을 파이썬으로 구성해 보면서 익히는 딥러닝을 표방한 이 번 책은 핵심만 쉽게 설명되어 있고 다양한 예제가 배우고자하는 개발자들에게 큰 부담없이 접근 할 수 있는 꽤 괜찮은 책이라고 생각된다. 이것저것 어려운 길을 돌아가기 보다는 이 한권을 통하여 나만의 내공을 쌓는 좋은 계기가 되었으면 좋을 듯하다. 파이썬을 공부하고자 하는 많은 개발자들에게 꼭 일독해 보기를 추천한다. 또한 좋은 책을 출판해준 한빛미디어와 역자에게도 심심한 사의를 표하는 바이다.

한빛미디어에서 나온 교과서 시리즈는 대부분 챙겨서 보는 편인데 이 책도 "교과서"시리즈 중의 하나로 나왔다. "교과서" 시리즈 중에는 "파이썬으로 배우는 통계학 교과서"가 특히나 도움이 많이 되어 이 책도 기대하고 보게 된 책이다.

목차를 보게 되면 "교과서"답게 파이썬이 처음인 사람들을 위해 파이썬 기초부터 다루고 있다. 파이썬이 처음이든 프로그래밍이 처음이든 이 책을 읽고 시작할 수 있도록 아나콘다 기초부터 머신러닝과 딥러닝에 필요한 파이썬 기초지식을 익힐 수 있도록 구성되어 있다. 그래서 초반에는 난이도가 쉬울 수 있지만 뒤로 갈수록 난이도가 점점 어려워진다.

이 책은 딥러닝 책이지만 딥러닝의 학습과 예측 프로세스를 익히려면 머신러닝의 기본적인 흐름을 이해할 수 있어야 하기 때문에 데이터분석, 시각화, 머신러닝의 기본적인 내용에 대해서도 다루고 있다.

그래서 딥러닝과 관련된 내용을 보려면 챕터15쯤 가야지 본격적인 딥러닝을 다뤄볼 수 있다.

aixs는 데이터분석, 시각화, 전처리 등에 꼭 필요한 내용인데 의외로 이 부분을 어려워 하는 분들을 많이 봐왔는데 이해하기 쉽게 잘 설명이 되었다고 느꼈다.

그리고 이 책의 장점 중 하나는 바로 코드를 보여주지 않고 중간에 비어있는 부분에 어떤 코드가 들어갈지 문제를 주고 고민을 하게 한다는 점이다. 문제와 정답이 따로 있어서 복습 하기 좋게 구성된 점도 좋다.

사실 딥러닝에 관련된 내용은 뒷부분에 1/3 정도로 구성이 되어 있는데 파이썬이나 머신러닝에 익숙한 사람들이 보면 딥러닝과 관련된 내용이 부족하게 느껴질 수도 있다. 그리고 이미지 데이터를 위주로 다루고 있기 때문에, 딥러닝으로 정형데이터, 자연어 등을 다루고자 한다면 이 부분을 고려해야 될거 같다.

하지만 머신러닝에 대한 학습과 예측과정, 피처엔지니어링 등의 기본적인 지식이 있어야 딥러닝 과정을 이해하는데 도움이 되기 때문에 머신러닝이 익숙하지 않다면 머신러닝과 딥러닝을 함께 익혀볼 수 있는 책이다.

파이썬 기초문법부터 데이터 전처리, EDA, 머신러닝, 딥러닝까지 전반적인 부분을 많이 학습할 수 있도록 구성된 책이다.

그리고 딥러닝 코드는 Keras로 구성되어 있는데 텐서플로2.0 에서 keras를 사용하고 있기 때문에 대부분의 코드가 텐서플로2.0에서 호환이 된다. 방대한 꼼꼼하게 정리가 되어 있어서 딥러닝에 입문하고자 하는 사람이거나 이미 딥러닝으로 모델을 만들어 봤다 하더라도 문제와 정답 질문이 있기 때문에 알고 있는 내용을 정리하기에 좋은 책인거 같다.

요즘 여러 딥러닝 책을 여러 권 봤는데 비교적 쉽고 친절하게 정리된 책이었다.

이 리뷰는 한빛미디어의 나는 리뷰어다 이벤트를 통해 책을 제공받아 작성했습니다.

교과서라는 이름이 잘 어울리도록 전체적인 머신러닝/딥러닝의 대한 내용을 모두 다루고 있습니다. 

아나콘다의 설치부터 이미지를 다루는 딥러닝 모델까지 배울 수 있습니다.

인공지능이 대세가 되고 여기 저기서 너도 나도 머신러닝 딥러닝을 말합니다. 이제 막 처음 시작하는 분들에게 적합한 교과서인것 같습니다. 머신러닝 딥러닝이 무엇인지 전혀 모르는 사람은 개념에 대한 설명을 길게 해봐야 이해하기 힘들다고 생각하는데 이 책에서는 필요한 부분만 정말 간단하게 설명하고 넘어 갑니다. 그리고 바로 코딩을 실습해 볼 수 있도록 구성되어 있습니다. 코딩을 하면서 공부해야 재미도 있으니까요. 경험있는 분들보단 처음하시는 분들이 보면 좋을 것 같습니다. 

리뷰어클럽 서평단 자격으로 작성한 리뷰입니다.

1.     장점

A.     딥러닝 교과서인데 파이썬 기초부터 데이터 분석, 데이터 시각과, 딥러닝 까지 포괄적으로 설명

B.      딥러닝을 하다 보면 수학적인 부분과 원리에 있어서 막히는 사람들이 많은데 간단하고 이해하기 쉽게 설명하며 특히 시각화를 하면서 가르쳐주어 인상깊었음

C.      각 코드마다 주석을 달아주어서 이해하는데 어려움이 없음

2.     단점

A.     포괄적인 설명은 좋으나 책의 이름이 딥러닝 교과서이다 보니 딥러닝이라는 의미가 희소해 지는 느낌이고 딥러닝 부분에 있어서 집중적으로 배우고 싶은 사람들 입장에서는 아쉬울 수도 있겠다는 느낌이 들어 처음부터 배울 입문자 입장에서는 굉장히 좋은 책임

3.     소감

A.     처음 책을 접했을 때 놀랐던 점은 저자가 얼마나 심혈을 기울여 썼는지 하나하나 설명을 해주는데 간결해서 처음 접하는 입문자 입장에서 고마울 정도이며 파이썬의 포괄적인 부분들을 순서를 다져가며 어렵고 난해한 부분 뿐만 아니라 원리와 기초적인 부분까지 섬세하게 다뤄주어 새로운 지식 뿐만 아니라 그동안 잘못 이해하고 있었던 점을 수정 보완을 해줘 처음 파이썬을 배우는 책이 이 책이었다면 좋겠다고 느끼는 책입니다.