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쉽게 따라하며 배우는 딥러닝 서적! | 기본 카테고리 2021-09-21 12:25
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[도서]fastai와 파이토치가 만나 꽃피운 딥러닝

제러미 하워드,실뱅 거거 저/박찬성,김지은 역
한빛미디어 | 2021년 08월

내용     편집/구성     구매하기

파이썬의 장점을 살린 코드 구성과 다양한 이미지, 차트 등의 활용이 더욱 빛을 발하는 멋진 서적!

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[한빛미디어에서 제공 받은 '나는 리뷰어다' 2021년 9월 도서 리뷰입니다]


딥러닝과 머신러닝이란 기술을 알게된 지 벌써 5년이 지났다.

그 전부터 존재했던 기술이지만,

'4차 산업혁명' 이라는

미래 산업의 주축이 될 기술로 각광 받고,

알파고 vs 이세돌 이라는 퍼포먼스를 통해

일반 사람들에게 알려졌다.

 

당시 '알파고' 라는 기술이

클라우드 컴퓨팅에

딥러닝과 머신러닝이 결합된

결과물 이라는것이 알려지고,

'한번 배워볼까?' 하는 생각으로

이것저것 책도 사보고 정보도 모아봤지만

매번 실패했다.

 

그 이유는 아마 실패하는 사람들 대부분 같을거라 생각한다.

1. 어렵다.

2. 너무 어렵다.

3. 진짜 어렵다.

 

어렵기 때문에 실패했다.

처음 접하는것이기도 하고,

설명하기 어려운 분야 라고 생각한다.

'사람이 어떻게 생각하는가?' 라는

문제를 푸는 느낌과 같달까...

 

아무튼 그런 어려움을 조금이나마 달래준다고 말하는 오늘의 리뷰 서적

O'REILLY Deep Learning for Coders with fastai & PyTorch

'O'REILLY fastai와 파이토치가 만나 꽃피운 딥러닝' 이다.

 

  • 요약

1.  fastai를 직접 만들고 책을 집필

2. python 사용 경험이 있는 딥러닝과 머신러닝을 처음 시작하는 사람이 '대상 독자'

3. 딥러닝&머신러닝에 '뛰어난 수학 실력', '많은 양의 데이터', '고가의 컴퓨터 장비'는 필요 없다고 함

4. 주피터 노트북 활용(설치방법 없음)

5. 소개부분을 제외하더라도 약 650쪽이 넘어가는 두꺼운 분량

 

  • 정리

1. 저자가 책의 내용을 '여행'이라고 표현하며 직접 실행해보고 결과물을 확인할 수 있도록 짧은 코드들을 제공

2. '전체 코드' 같이 지면을 많이 차지하는 방법이 아닌 내용의 핵심이 되는 코드들을 실행하면서 흥미를 유발시킴(이미지, 그래프등의 시각적인 결과를 많이 보여줌, 또 컬러로 출력되어 있어 조금 더 눈길이 가는듯)

3. 책이 두꺼운만큼 '왜' 이런 기술이 나왔는지 설명에 힘을 씀, 해당 내용을 설명하기 전에 기존에 나와있는 결과들을 보여주고 앞으로 어떤식으로 진행할 것인지 상세하게 기술 되어있음

4. '질문지'라는 란과 '추가연구' 라는 항목을 매 챕터 마지막에 두어 독자들에게 질문을 던짐, 해답은 나와있지 않고 해당 장에서 배웠던 내용들을 다시 복습하는 의미로 넣어둔것 같음

5. 책의 저자 + 해설 도우미 3명의 팁이 중간중간에 삽입, 특정 사건에 대해 간략 첨삭의 느낌으로 짧게 들어가 있음

 

  • 여담 & 결론

1. 기술 개발자가 직접 책을 저술한것과 여러 사람이 함께 만듦으로써 다양한 시각으로 바라볼 수 있는것은 매우 좋은 방법이라고 생각함

2. 기술적으로, 금전적으로 풍족하지 않은 초심자들을 위한 다양한 방법이 엿보임(사진, 그래프, 차트 등의 시각적 자료)

3. 챕터별 마지막 부분에 독자들에게 질문하는 형태는 정답지를 제공해주던가, 간단하게 꾸몄으면 어땠을까 하는 아쉬움이 듦, 거의 두 면을 다 차지할 정도의 분량이기 때문에 독자들이 긴 글을 읽고 이부분에 흥미를 가질까? 하는 생각이 듦

4. 가끔 파이썬 언어를 기반으로 나온 책들을 보면 코드로만 1~2장을 차지하는 경우가 있는데, 이 책은 위에서 언급한 것처럼 짧게(길어야 5~6줄?) 정도로 구성되어 있어 보기 수월하고 따라하기 수월함, 파이썬의 특성상 코드를 줄이고 주피터 노트북을 사용한 장점을 극대화 한 방법이라고 생각함.

5. '어렵지' 않을 수는 없지만 어려운걸 어떻게 풀어서 독자들에게 전달하느냐가 저자의 역량이라고 생각함, 대상 독자를 초심자로 정한 만큼의 값어치를 하는 훌륭한 책이라고 생각.

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