[리뷰]한 권으로 끝내는 딥러닝 텐서플로

한 권으로 끝내는 딥러닝 텐서플로

 

이 책은 구글에서 개발 중인 범용적으로 널리 사용되는 딥러닝 프레임워크 텐서플로에 대해 쉽게 접근 할수 있는 책입니다. 딥러닝의 다양한 분야를 세부적으로 깊게는 다루진 않지만 얇고 넓게 딥러닝 기술을 빠르게 파악할 수 있습니다. 실무에서 사용할 수 있는 머신러닝 기초 지식을 터득하기 알맞게 구성되어 있으므로 효과적으로 할습을 모델링하는데 도움이 될것입니다.

 

이책의 목차 설명

CHAPTER 1 딥러닝 소개

CHAPTER 2 텐서플로 기초 소개

CHAPTER 3 텐서플로를 사용한 선형 및 로지스틱 회귀

CHAPTER 4 완전연결 딥 네트워크

CHAPTER 5 하이퍼파라미터 최적화

CHAPTER 6 합성곱 신경망

CHAPTER 7 순환 신경망

CHAPTER 8 강화학습

CHAPTER 9 대규모 딥 네트워크 학습

CHAPTER 10 딥러닝의 미래

 

최신 텐서플로 코드로 체계적으로 이해하는 딥러닝 이론과 실무

 

딥러닝 이론 따로 구현 따로 공부하는 것보다 라이브러리로 실습하며 익히는 게 더 효율적이다. 그리고 현재 딥러닝에 가장 널리 쓰이는 라이브러리는 텐서플로다. 이 책은 신약 개발 분야에서 딥러닝을 활용하고 있는 연구자들이 딥러닝 기초 이론과 텐서플로 동작 원리를 단시간에 확실히 배울 수 있게 쓴 실전적인 가이드북이다.

딥러닝의 기초가 되는 텐서 수학에서 시작해 완전연결 신경망, CNN, RNN, GAN, 강화학습 등 입문자들이 꼭 알아야 할 기초 지식과 기법을 친절히 살펴본다. 수학 이론을 세세히 다루는 대신 적절한 코드 예제로 이해를 돕고, 프로그래밍에 익숙하지 않은 이들을 위해 선언형 프로그래밍과 객체지향 개념도 함께 살펴본다.

많은 입문서에서 적당히 넘어가는 하이퍼파라미터 최적화도 챕터를 할애해 설명하는 것도 장점이다. 끝으로 현업에서 접하게 될 GPU/TPU를 활용한 분산처리까지, 딥러닝/머신러닝 관련 업무에 종사하고 있다면 반드시 알아야 할 기법과 지식을 실무 관점에서 담았다.

웹에 수많은 데이터셋과 튜토리얼 코드가 공개되어 있지만, 구슬이 서 말이라도 꿰어야 보배다. 이 책을 마스터하면 단편적인 딥러닝, 텐서플로 지식을 체계적으로 종합하여 현업에 준비된 개발자로 거듭날 수 있다.

 

● 기본 연산 등으로 텐서플로 기초 학습

● 기초적인 학습 시스템을 구축하며 수학 원리 습득

● 완전연결 네트워크 이해

● 하이퍼파라미터 최적화로 모델 품질 개선

● 합성곱 신경망으로 이미지 처리

● 순환 신경망으로 자연어 데이터셋 다루기

● 강화학습으로 틱택토 같은 게임 풀기

● GPU 및 TPU로 네트워크 학습

이 책을 읽은 소감

이 책은 텐서플로를 통해 머신러닝의 기본 지식을 익힐수 있습니다. 텐서플로로 딥러닝 아키텍처를 쉽게 설계하고 구현하는 것을 배울수 있습니다. 텐서플로를 사용하여 이미지의 객체를 감지하고 인간의 텍스트를 이해하고 임상 의약의 특성을 예측하는 시스템을 구축하는 예제를 통해서 쉽게 배울수 있을 겁니다. 그리고 책을 단계 단계 읽다보면 텐서 미적분학에 대해 이해하는 직관력을 얻을수 있을겁니다. 그리고 머신러닝 범위 밖에 있는 작업에 텐서플로를 사용하는 방법을 배울수 있습니다.

 

이 책은 실무자를 위해 쓰여진 딥러닝 책이지만 실용적인 예제를 통해 기본 개념을 잘 설명하고 있습니다. 머신러닝의 기초가 없어도 기초부터 설명을 하기 때문에 실무 개발자가 아니라도 책을 읽는데 크게 어려움은 없습니다. 하지만 몇가지 기본적인 수학 지식은 선행 학습이 되어 있어야 이해하는데 도움이 되는 부분도 있습니다. 선형대수학과 미적분학에 대해서 어느 정도 지식이 필요하지만 이책에서 필요한 기초 지식은 적혀 있습니다. 마지막으로 스크립트를 짜는 데 익숙하지만 학습 알고리즘을 설계할 필요가 없는 데이터 과학자나 기타 전문가에게 유용한 책이라 생각합니다.