bluish wolf

딥러닝 분야의 베스트셀러 길벗출판사의 모두의 딥러닝이 개정2판으로 돌아왔다.

이번 개정2판에서 가장 눈에 띄는 부분은 텐서플로 2.0이 반영되어 있다는 점이다.

소개에 나와있는 것처럼 GAN, 오토인코더, 자연어 처리, 전이 학습 등 새로운 내용을 수록되어 있다.

그리고 나와 같이 수학이 부족한 사람들 위한 기초수학 개념도 추가되어 이해를 돕고 있다.

실행 소스의 경우 주피터를 통해 바로 확인 가능한 구조로 되어있다.

그리고 부록에서 구글 코랩, 파이참을 통한 실행환경도 설명이 되어있다.

기본 소스도 출판사 사이트 및 깃허브에 공개되어 있다.

실제로 아나콘다, 텐서플로, 케라스 등 화면을 통한 순서대로 설치하면서 따라 해볼 수 있다.

욕심 부리지 않고 차분히 내용 설명을 찾아보고,

모르는 부분에 대해서는 별도로 더 깊게 확인해 나가며 기본 원리를 잡고 나가면

여기에 나와있는 실제 프로젝트를 통해 자신의 것으로 만들어 볼 수 있다.

 전체적인 구성은 5개의 파트와 심화 학습으로 되어 있다.

첫번째로 딥러닝 준비운동이 있는데, 개발환경 세팅해보고 실제로 코드를 돌려볼 수 있다. 다만 기본적인 파이썬의 문법은 알고 있는 것이 좋다. (파이썬 3.7 기준) 간단하게 딥러닝 코드를 맛본 뒤, 기초수학으로 들어가는데 딥러닝을 이해하기 위한 일차함수,기울기 절편등부터 미분,편미분,지수,로그 등에 대해 되짚고 넘어간다.

 두번째로 답러닝의 동작 원리다. 선형 회귀(예측선 긋기), 경사하강법(오차수정하기), 로지스틱 회귀(참 거짓판단)을 공부할 수 있다. 개념에 대해 설명 뿐만 아니라, 그래프, 그림, 기본 파이썬 코드 등으로 이해하기 쉽게 되어있다.

 세번째는 신경망인데, 딥러닝을 설계할 때 반드시 필요한 신경망과 역전파의 개념에 대해 배운다. 많이 들어봤던 퍼셉트론, 다층 퍼셉트론, 역전파에 대해 나오는데 앞에서 이해한 동작원리 선형회귀에 대한 이해를 바탕으로 신경망의 내부로 들어와 학습하게 된다. 개념뿐만 아니라 도표, 용어 설명을 쉽게 풀어주고 있어 좋다.

 네번째는 실전 프로젝트인데, 기본적으로 배운 내용을 갖고 해볼수 있다. 인디언의 당뇨병 예측이다든가 아이리스 품종 예측 등이 있는데 주제에 대해 나오고 샘플 데이터, 속성, 클래스 구분 등을 통해 함수별로 단락별로 파이썬 코드를 통해 설명해주고 있어 이해하기 좋았다

 다섯번 째로 딥러닝 활용인데 CNN, RNN, 자연어처리, GAN, 전이학습 등이 나온다. 이것도 실전 프로젝트와 유사한 구조로 개념 설명해주고 어떻게 수행할지 예를 들어 이미지인식의 경우 그림의 각 좌표를 숫자로 표현하던걸 확인하고, 각 파이썬 코드를 통해 라인별로 어떻게 진행되는지 직관적으로 나와있다.

 마지막으로 심화 학습의 경우 역전파와 신경망에 대해 조금 더 자세한 설명이 추가되어 있다. 단순히 코드를 가져다 쓰는 걸 목표로 하는 게 아닌 상세한 공부를 전공하고 싶어하는 사람들을 위한 친절한 설명이 가미되었다. 개념 설명과 그림 그리고 공식 등이 주를 이루는데 어렵더라도 기본기를 다지기 위한 사람들은 좋은 내용이 될것 같다.

구입처: 

http://www.kyobobook.co.kr/product/detailViewKor.laf?ejkGb=KOR&mallGb=KOR&barcode=9791165210397&orderClick=LAG&Kc=

https://www.aladin.co.kr/shop/wproduct.aspx?ItemId=228962401

http://www.yes24.com/Product/Goods/86611190?Acode=101