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[도서]케라스 창시자에게 배우는 딥러닝 개정 2판

프랑소와숄레 저/박해선 역
길벗 | 2022년 08월

내용     편집/구성     구매하기

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[서론]

좋은 원서, 세심한 번역이 어우러진 명저이다.

워낙 인기 있었던 1판에 비해서도, 2판은 놀랄만큼 많은 내용이 변경되고 보강되었다. 

 

[내용]

1장 딥러닝이란 무엇인가?

- 인공 지능과 머신 러닝, 딥러닝의 역사와 딥러닝의 장점에 대해서 배운다.

 

2장 신경망의 수학적 구성 요소

- 신경망을 이해하기 위한 간단한 예제가 등장하고 텐서 연산과 그레이디언트 기반 최적화에 대해서 배운다. 

 

3장 케라스와 텐서플로 소개

- 텐서플로와 케라스의 소개와 더불어 간략한 역사, 작업 환경 설정, 신경망의 구조에 대해서 배운다. 여기서 배우는 핵심 케라스 API는 이후에 두고두고 쓴다. 

 

4장 신경망 시작하기: 분류와 회귀

- 딥러닝으로 해결할 수 있는 두 가지 문제인 분류와 회귀에 대한 간단한 입문이다. 분류쪽에서는 이진 분류, 다중 분류를 먼저 습득하고, 회귀에서는 주택 가격 예측을 통해 주어진 수치에서 이후의 결과치를 예측해본다. 

 

5장 머신 러닝의 기본 요소

- 모델 평가 등 머신러닝을 구성하는 전반적인 요소와 성능 향상법에 대해서 배운다. 


6장 일반적인 머신 러닝 워크플로

- 작업을 정의하고 해당 작업을 해결할 수 있는 모델을 개발하고 배포하는 전체 머신러닝/딥러닝 프로세스를 간단하게 체험해본다. 


7장 케라스 완전 정복

- 다양한 워크플로와 케라스 모델을 만드는 방법에 대해서 알아본다. 내장된 루프와 사용자 정의 훈련/평가 루프도 생성하여 케라스를 자유롭게 활용할 수 있도록 훈련한다. 


8장 컴퓨터 비전을 위한 딥러닝

- 합성곱 신경망을 간단히 구성해보고 사전 훈련된 모델을 활용해본다. 


9장 컴퓨터 비전을 위한 고급 딥러닝

- 컴퓨터 비전을 제대로 구현하기 위해서 어떻게 해야하는 지 보다 심도있게 배워본다. 최신 컨브넷 아키텍처 패턴과 컨브넷이 이미 학습한 내용에 대해서 해석하는 방법을 익힐 수 있다. 


10장 시계열을 위한 딥러닝

- 다양한 종류의 시계열 작업을 배워본다. 온도 예측 문제를 해결하고 순환 신경망에 대해서도 개념을 잡을 수 있다. 


11장 텍스트를 위한 딥러닝

- 딥러닝이 강점을 발하는 또 다른 분야인 자연어 처리를 배우는 챕터이다. 데이터 준비부터 트랜스포머 아키텍처를 배워보고, 시퀀스-투-시퀀스 학습까지 맛보게 된다.


12장 생성 모델을 위한 딥러닝

- DALL·E나 GPT-3를 통해 일반인들에게도 많이 알려진 생성 모델에 대해서 배워본다. 텍스트 생성, 딥드림, 오토인코더, 생성적 적대 신경망까지 최근의 이슈를 모두 포괄한다. 


13장 실전 문제 해결을 위한 모범 사례

- 실전에서 딥러닝의 성능을 끌어내고 대규모 모델을 훈련하기 위한 팁이다. 조금 어러웠다. 


14장 결론

- 핵심 개념을 리뷰하고 딥러닝의 한계와 미래에 대해서 알아본다. 특히 인공지능을 공부하다보면 가장 필요한, 빠른 변화에 성공적으로 대응하기 위한 팁에 대해서 설명한 것이 인상깊었다. 


[장점]

저자가 수학적인 수식과 설명을 최소화하고 최대한 파이썬 코드로 풀어주려는 노력이 돋보인다.

케라스 라이브러리를 직접 만든 사람이 쓴 책이기 때문에 그저 믿고 볼만한 교과서급 책이라고 볼 수 있겠다. 


[단점]

하드커버 제본으로 된 두꺼운 책이라 상당히 무겁다. 

책꽂이에서는 빛을 발하지만, 실제로 들고다니면서 공부하기는 상당히 어려웠다. 


[결론]

번역자님의 꼼꼼한 번역, 특히 용어 선정과 예제 코드 주석에서 느껴지는 세심함이 무척 기분 좋은 책이었다. 

주변에 딥러닝에 입문하는 사람이 있다면 그야말로 강추할만한 책이 아닌가 생각한다.


[참고]

이 책의 오타/오류 목록
https://bit.ly/kerasdl2

이 책의 소스 코드
https://bit.ly/kerasdl2-git


 

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