본문 바로가기

:: Notes/Books

[딥러닝] 그로킹 딥러닝 :: 딥러닝 입문 추천 서적

 

 

이번에 리뷰 해볼 책은 2019년 12월에 발행된 <그로킹 딥러닝> 이다. 본 서적은 딥러닝 입문자를 대상으로 한 책으로 딥러닝의 기초부터 시작해서 다음 레벨로 가기전에 알아야할 사항들에 대해 자세한 예제와 함께 설명한다. 기존의 딥러닝 서적들은 딥러닝의 모델별로 챕터를 나누어 진행하는 방식이지만 이 책은 저자가 던지는 질문을 풀어나가면서 필요한 모델을 가져다 사용하는 방식으로, 어떤 문제를 딥러닝으로 해결하고자 할때 할 수 있는 생각들을 하나씩 따라가도록 구성 되어있는것이 특징이다. 

 

 

 

 

입문자에게 어려운 수학에 대한 이해를 강요하지 않고, 발생 가능한 여러 경우를 예시와 적절한 예제를 통해 자연스럽게 쫓아올 수 있도록 걷기 편한 카펫을 깔아주고 있습니다. 이 책을 믿고 뛰어내리면 적당한 스릴과 긴장감을 느낄 수 있지만 머리가 깨지는 일은 없을 겁니다. 

이 책의 목적은 딥러닝을 심층적으로 이해할 수 있도록 도와주는 것 입니다. (중략) <그로킹 딥러닝>은 수학 지식이 많지 않더라도 딥러닝을 이해 할 수 있도록 다양한 그림과 예시를 통해 설명하고 있습니다. 또한 수학 공식을 최대한 언급하지 않고 파이썬 코드로 설명하기 때문에 딥러닝의 원리를 이해하려는 개발자와 비전공자에게 입문서로 좋은 선택이 되리라 믿습니다

- 추천사 중 일부

 

 

딥러닝을 수학적으로 접근하거나 고수준의 라이브러리에 의존하지 않고 동작 원리를 이해하는 것을 목표로 집필된 책이다. 진입 장벽이 낮다는것은 누구나 쉽게 접근 할 수 있는 장점이 있지만 대개 필요한 수준의 전문적인 지식까지 도달 하지 못하는 단점이 함께 존재한다고 생각하는데 이 책은 두가지를 훌륭하게 잡았다.

 

INTRO

'지도학습과 비지도학습' , '모수적방법론과 비모수적방법론' 딥러닝에 관심이 있거나 통계쪽을 들여다 봤다면 말은 이미 너무나 많이 들어서 익숙한 말들이다. 그러나 확실하게 차이를 설명해보라고하면 잠시 망설여 지는 법. 딥러닝, 크게는 머신러닝이 과연 어떤 방법론을 어떨때 적용을 하는가를 가장 큰 틀로부터 설명하면서 독자들로 하여금 막연하게 지식을 전달 받는것이 아닌 각자의 머리속에 밑 그림을 그리고 들어갈 수 있도록 신경을 쓴 것이 보였다.

 

내용을 풀어 나가는 방식 

기존 딥러닝 서적과 비슷하게 하나의 주제마다 예제를 기반으로 설명하는 건 동일하다. 하지만 해당 예제를 구현하기전에 설명하는 방식에서 차이가 있다. 제일 쉽고 작은 개념을 설명하고 이것들을 여러개모아 또 하나의 작은 개념을 만들어 설명한다. 내가 이전에 이해했던 부분들을 가지고 또 다른 개념을 이해할 수 있도록 구성이 되어있다보니 막연히 어렵다는 느낌을 받는 것이 아니라 고민을 하면 이해할 수 있겠다는 느낌을 받는다. 그리고 무엇보다 딥러닝에 필요한 수학적인 배경을 따로 빼서 알려주는 방식이 아니라 해당 챕터에서 다루는 딥러닝 자체에 포커스를 맟춘 후 그 안에서 필요한 수학적인 부분을 말해주다보니  머신러닝 과정을 배우기 위해서 수학을 하고 있다는 느낌이 들지 않고 하나의 과정을 잘 따라가고 있다는 느낌이 들어서 좋았다.

 

이 서적의 매력 포인트

우리가 할 법한 질문해야만 하는 질문을 저자가 한 뒤에, 친절하게 설명까지 해주는 자문자답형 이야기 책

책의 제목이 < '알기 쉬운 비유'와 기초 수학으로 시작하는 :: 그로킹 딥러닝 > 인 이유가 있었다. 독자가 갸우뚱 할 만한 부분이 나올때마다 빼놓지 않고 등장 하는 깨알 비유를 보다보면 나를 위해 부지런히 노력하는 선생님을 옆에둔것 같은 기분이 든다. 매장의 끝에서 이번시간에는 이런걸 배웠어요 하며 정리해주는 요약부 역시  깔끔하다. 그리고 이 책의 핵심챕터는 제일 마지막장인 16장이라고 단언 할 수 있다. 이 책을 지금 바로 구매해서 꼭 보라고 말하는 것이 아니다. 그냥 서점에가서 INTRO와 제일 마지막장인 16장을 한번 읽어보길 권한다. 그 정도만으로도 충분히 매력을 느낄 수 있는 서적이기 때문에.