Deep Learning을 공부하다보면
제일 먼저 접하는 것은 이미지 데이터를 CNN을 통해 분석하는 방법이다.
그 다음에 공부하게 되는 것이
데이터들의 순서가 중요한 시계열 데이터를 위한 RNN이고
이러한 RNN이 필요한 가장 대표적인 데이터 유형이 바로 자연어 처리이다.
그런데, 반대로 생각해볼 필요가 있다.
자연어 처리는 반드시 RNN만 적용해야 하는 것일까?
이런 궁금증을 해결해줄 수 있는 책이 바로 이 책이다.
Natural Language Processing with PyTorch
파이토치로 배우는 자연어 처리
21년 6월에 초판을 찍은 아직은 따끈따끈한 책이다.
내부에도 저 예쁜 새(노랑허리상모솔새)가 컬러로 인쇄되어 있어서 깜짝 놀랐다 ^^
아! 이 책은 ML/DL 관련해서 공부를 해보신 분들이라면
당연히 알고 계실 `박해선`님이 번역해주셨다!
책은 정말 친절하게도 Chapter 1 하나를 소개를 위한 내용으로 채워져있다.
또한 자연어 처리를 위한 기본적인 내용들도 친절하게 소개를 해준다.
심지어 Neural Network에 대한 기본적인 사항들에 대해서도 소갤를 해주고 있는데,
사실 이러한 내용들에 대해서 사전에 학습되지 않은 사람들이 과연 이 책을 구매할까?라는 의문은 있다.
Deep Learning에 대한 기본적인 공부를 이 책으로 할 수 있을지는 조금 의문스럽지만,
그럼에도 불구하고 나름 꼼꼼하고 깔끔하게 잘 설명해주고 있다.
이미 공부를 하신 분들도 이 책을 통해서 한 번 훑어보는 것도 괜찮을 것 같다.
이 책의 특징 중 하나는 바로 매 챕터에 `연습문제`가 있다는 것이다.
책을 눈으로만 봤다면 쉽게 풀 수 없는 문제들이다.
이 책에 대해서 총평을 해보자면,
Deep Learning으로 자연어 처리를 어떻게 할 수 있는지
특히 PyTorch를 이용해서 자연어 처리를 해보고 싶은 사람들에게 추천할 수 있을 것 같다.
하지만, 초급인 분들에게는 조금 어려움이 있을 것 같다.
최소한 Deep Learning에 대해서 기본적인 지식은 있는 분들에게 적합하다고 생각된다.
Deep Learning에 대한 지식이나, PyTorch에 대해서 알고싶은 사람들 보다는
자연어 처리에 대해서 공부하고 싶은 분들에게 추천한다.
살짝 한 번 공부해본 분들이 정리하는 차원에서 봐도 좋을 책이다.
"한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."
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