머가필요해

컴퓨터공학을 전공한 코딩쟁이로써

머신러닝, 딥러닝을 공부하면서 항상 수학이라는 엄청난 장벽에 어려움을 겪고 있다.

(공돌이라고 누구나 수학을 잘하지 않아요 !!! 😥)

나는 엔지니어(Engineer)이지 사이언티스트(Scientist)가 아니다.

사실 GPT-3에서 사용된 Transformer가 어떤 특징이 있는지 그런건 별로 궁금하지 않다. 😑

내가 관심있는 것은 그것을 어떻게 구현했는지 이고,

그걸 사용하려면 어떻게 해야하는지 그런 것이 훨씬 더 궁금하다.

그런데, 역시 오레일리에서는 나같은 코딩쟁이들을 위한 책을 내놨고,

멋진 한빛미디어에서 존경스러운 박해선님이 번역한 책을 출간해주셨다 !!! 😍

말 그대로 "개발자를 위한 (For Coders)" 책이다 !!!

한글판은 나온지 얼마 안된 따끈따끈한 책이지만, 원서는 2020년 10월 1일에 출간했으니 시간이 좀...

하지만, 머신러닝 번역서의 장인이신 박해선님이 예제를 비롯하여 내용들을 모두 살펴봐주셨으니, 믿습니다 !!! 😎

다시 한 번 말하지만, 이 책은 개발자를 위한 책이다.

모델의 수학적 배경을 알고 싶다거나 머신러닝 자체에 대해서 공부하기를 원한다면 다른 책을 찾아봐야 한다.

아! 그리고, 이 책은 텐서플로(Tensorflow)를 사용하고 있다.

파이토치(PyTorch)를 원한다면 역시 다른 책을 ... 🙄

이 책은 크게 `모델구축`과 `모델 사용`의 두 묶음으로 구분이 되어 있다.

`모델 구축`에 있어서도 (비전, 자연어, 시퀀스) 3가지 유형에 대해서 모두 설명해준다.

`모델 사용` 부분에서는 모바일 환경에서 사용할 수 있는

`텐서플로 라이트(Tensorflw Lite)`를 설명해주고 있으며 심지어 iOS 앱으로 구현하는 것까지도 알려준다.

그리고, 20장을 보면

짧게나마 윤리/공정성/개인정보에 대한 이야기도 해준다.

책의 전체적인 내용에 대해서

박해선님이 직접 설명해주신 그림도 있다.

'이론과 실습' 측면에서 바라보면 이 책은 '실습'에 충실한 책이다.

뒤늦게 머신러닝을 공부하고자 하는 개발자에게는 속시원한 책이지 않을까 한다.

책의 정오표는 아래 링크에서 확인할 수 있다.

  - https://tensorflow.blog/aiml4coders/

예제 파일(쥬피터 노트북)은 아래 링크에서 확인할 수 있다.

  - https://github.com/rickiepark/aiml4coders

예제 파일은 원서의 것을 그대로 공유하는 것이 아니라

박해선님이 확인하고 다듬어서 올려주신 것으로 알고 있다.

주석이 별도로 없는 것은 조금 아쉽지만, 그래도... !!! 😋

마지막으로,

개인적인 취향으로 ... 이 책은 Coloful 하다 !!! 😁

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

제목 그대로

사용자 친화적인 케라스(Keras)로 딥러닝(Deep Learning)을 공부할 수 있는 책이다.

4월에 출간된 따끈따끈한 책이다.

책을 볼 때에는 새하얀 종이에 컬러풀한 인쇄로 보기에 아주 좋은데,

조명 아래에서 책 사진을 찍었더니 아래처럼 빛 반사가 좀 있다(사실 책 볼 때에도 조명 반사가 좀...).

정말 친절하게도 책의 구성에 대해서 서술형으로 설명을 해주고 있다.

책의 목차만 가지고 전체적인 흐름을 파악하거나 각 챕터에 대해서 이해를 하기에는 어려울 때가 있는데

이렇게 친절하게 책의 구성에 대해서 이야기 해주는 것처럼 설명이 있어서 정말 좋았다. 

책이 쉬운 것 같으면서도 어려운데,

신경망(Neural Network)의 전체적인 내용을 책 한 권에 모두 담고 있다보니 뒷부분은 사실 좀 어려웠다.

(사실 내가 딥러닝에 대해 깊이 알지 못하고 앞부분만 알고 있다보니 뒷부분이 마냥 어렵게 느껴졌을 것이다!)

처음에 책을 접했을 때 좀 당황했던 것이 "ANN"이라는 용어였다.

ANN (Artificial Neural Network, 인공신경망) 이라는 명칭은 보통

생물학적인 신경망, 즉 Neuron(뉴런)에서 영감을 얻어 발발된 통계학적인 학습 알고리즘을 지칭하는

일반적인 용어로 알고 있었다.

그런데, 이 책에서는 SNN(Shallow Neural Network, 얕은 신경망), 2-layer Neural Network,

또는 그냥 NN(Neural Network)이라고 부르는 제일 단순한 NN을 지칭하는 용어로 ANN을 사용하고 있다.

물론, 이런 내용은 책에서 잘 설명해주고 있다.

그리고 이론적인 내용도 너무나 잘 설명해주고 있다.

책에서 기대하는 대상 독자는 광범위 하다.

Deep Learning을 공부하는 모두가 대상 독자이다.

예제 소스 코드도 너무나 잘 제공해주고 있다.

   - https://github.com/jskDr/keraspp_2022

책을 살펴본 개인적인 의견으로 말하자면,

이 책은 Deep Learning을 공부하면서 직접 코드로 구현을 어떻게 하는지 살펴보고 싶은 초급자에게 적합할 것 같다.

책도 그렇고, 제공해주는 예제 소스도 보면

옆에서 강사님이 친절하게 설명해주는 느낌처럼 쓰여져 있다.

이 부분이 어떤 용도인지 왜 그렇게 되는 것인지 설명해주듯이 쓰여져 있어서

혼자서 공부하기에 적합한 것 같다.

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