딥러닝의 정석 (2판)

데이터 분석 하면 떠오르는 것들 중 하나가 '딥러닝'입니다. 이번에 읽어본 책은 '딥러닝의 정석'입니다.

본격적으로 데이터 관련 진로를 정한 후 빅데이터 캠프 + ADsP 준비하면서 읽어보고, 딥러닝 기초 지식이 얕게 있는 상태에서 좀 더 발전하기 위해 고른 책입니다.

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<딥러닝의 정석> 목차

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1. 딥러닝을 위한 선형대수학 기초
2. 확률 기초
3. 신경망
4. 순방향 신경망 훈련
5. PyTorch 기반 신경망 구현
6. 경사하강법
7. 합성곱 신경망
8. 임베딩과 표현 학습
9. 시퀀스 분석 모델
10. 생성 모델
11. 해석 가능성 방법론
12. 메모리 증강 신경망
13. 강화 학습

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<딥러닝의 정석> 포인트

• 선형대수학과 확률 이론 제공

 

 

선형대수 내용에서는 행렬과 선형결합 등을 이해하기 쉽도록 예시가 함께 있고

확률에서는 통계용어와 뜻, 공식의 생성 원리까지 자세하게 제공합니다.

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• 다양한 신경망과 실무 지식

 

 

순방향 신경망, 합성곱 신경망 등에 대해 소개하고, 모델의 결정 과정을 제3자에게 얼마나 잘 설명할 수 있는지 나타내는 해석 가능성 방법도 소개합니다.

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• PyTorch의 기능과 PyTorch를 활용한 신경망 관련 코드 설명

 

 

다운로드부터 모듈 사용, 문제 해결 코드까지 제공합니다.

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• 독자의 이해를 돕는 그림 수록

 

 

독자가 쉽게 이해할 수 있도록 단계가 있는 경우 단계별 그림 또는 생성 과정을 보여줍니다.

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<딥러닝의 정석> 리뷰

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전체적으로 선형대수학, 확률 기초를 배웠지만 조금 까먹었더라도 부담 갖지 않고 읽어볼 수 있는 책입니다. 책을 읽다가 기초 내용이 기억이 안 나서 다시 공부할 일이 없도록 수학적 배경 지식을 제공하고 딥러닝에서 꼭 알아야 할 개념 위주로 이해하기 쉽게 소개한 '친절한 책'이라는 느낌을 받았습니다. 새 목차에 들어갈 때는 배울 내용에 대한 간단한 소개를 하고 목차가 끝날 때는 배웠던 내용을 깔끔하게 요약해줍니다. LTSM(장단기 메모리 유닛)과 같이 이해하기 어려운 부분들은 그림과 설명이 꼼꼼하게 되어 있어 따라가기 좋았습니다.

저는 아직 PyTorch를 다루어본 적이 없는데,5장의 PyTorch 기반 신경망 구현은 조금 어렵게 다가왔습니다. 이미 PyTorch 기본 내용을 배운 분들이라면 쉽게 이해하실 수 있을 것 같습니다.

딥러닝 노베이스에서 기초 지식을 배우고 싶으신 분보다는 이미 딥러닝 기초와 선형대수학을 모두 알고 있는 상태에서 좀 더 심화적인 내용과 최신 트렌드를 알고 싶은 분들께 추천드립니다.

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딥러닝의 정석 (2판) (hanbit.co.kr)

딥러닝의 정석 (2판)

 

 

"한빛미디어 서평단 <나는리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공 받아 작성된 서평입니다."