1. 표지
2. 책 정보
1. 분류
- 국내도서
- IT 모바일
- 인공지능, 전산수학
2. 책소개
줄거리
고등학교 수학으로 이해하는 인공 신경망
수학 기초는 약하지만 일단 개발부터 하고 보는 그대에게
수학을 어려워하는 마음을 깊이 공감하고 가능한 한 이해하기 쉽게 풀어냈다. 다양한 그림과 수식으로 신경망의 개념과 원리부터 경사하강법, 오차역전파법까지 설명하며 등장인물의 대화 속에서 자연스럽게 익힐 수 있도록 배려했다. 차근차근 쌓은 이론을 바탕으로 신경망을 구현해 이미지 크기를 판정해보고 손글씨도 식별해볼 수 있다. 수학이 약해 딥러닝이 낯설게 느껴졌다면, 딥러닝 이해에 필요한 수학 기초를 탄탄히 다지고 싶다면 이 책이 아주 좋은 안내자가 되어줄 것이다.
3. 저자 소개
이름
다테이시 겐고
히스토리
사가대학교 졸업 후 몇 개의 개발 회사를 거친 뒤 2014년 LINE Fukuoka에 입사하여 데이터 분석 및 머신러닝을 전문으로 하는 조직을 신설하고 추천, 텍스트 분류 등 머신러닝을 사용한 제품을 담당했다. 2019년 스마트뉴스 주식회사에 입사하여 현재 머신러닝 엔지니어로 근무하고 있다.
3. 책에 대한 느낌
이 책을 처음 몇 페이지를 읽었을때 '미움받을 용기'라는 책이 생각났다. 책의 구성이 대화체로 되어 있기 때문이다. 대화체 방식은 잘못 사용하면 산만해질 수도 있다. 하지만 이 책에서는 오히려 대화체라서 딥러닝 수학 잘하는 친구한테 과외를 받는 느낌을 받았다. 배우려는 친구인 윤서가 가끔 던지는 질문은 나도 가끔 해보고 넘어간 생각들이라 더 몰입이 잘 된 것 같다.
책의 구성은 서점에서 흔히 볼 수 있는 책처럼 300페이지 정도의 분량이다. 하지만 보통 보던 책들과는 다르게 글자수가 매우 적다. 대화체로 이루어져 있다보니 그럴 수 있다고 생각한다. 그런데 놀라운건 적은 양의 글자로도 딥러닝에 사용되는 수학을 이해하기 쉽고 명확하게 설명한다는 점이다.
나는 이전에 딥러닝에 관련된 책들을 2~3권 정도 읽었었다. 여러 책들을 읽으면서 대략적인 수학적 흐름은 이해가됐다. 하지만 내가 읽었던 책들은 조금만 수식이 복잡해지면 설명을 생략한다. 항상 이 부분이 아쉬웠는데, 다른 공부 방법을 찾지 못해서 항상 대략적으로만 이해를 하고 넘어갔다.
이 책을 읽으면서 느꼈던 가장 좋은점은 애매하거나 복잡하다고 설명을 생략하지 않는다는 점이다. 그리고 차근차근 순서대로 진행되는 것이, '아! 이런 방식으로 딥러닝이 발전해 온 것이구나.'라고 할 정도로 자연스럽다. 예를들어, 갑자기 역전파를 설명하는 것이 아니라, 순전파에서 퍼셉트론 → DNN → 가중치, 활성화 함수 → 경사하강법, 델타계산 → 역전파 순서로 이전에 설명한 것과 다음에 설명할 것의 흐름이 자연스럽게 이어지게 설계되어 있다.
그래서 나는 이 책은 딥러닝을 시작하는 초보 연구자들이나 딥러닝에 사용되는 수학을 대략적으로만 알고 있던 사람들에게 매우 매우 추천한다.
"한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."