서평

[남독] 만들면서 배우는 파이토치 딥러닝, 딥러닝은 사드세요.... 제발

작삼심일 2021. 9. 21. 16:39

 "한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."

만들면서 배우는 파이토치 딥러닝

<세줄요약>

  • 이제 딥러닝 기초를 뗀 초심자에겐 아주 유용한 중급자 길라잡이
  • 딥러닝을 능숙하게 사용할 줄 안다면 유용한 베이스 라인
  • 실제 테스크를 통해 유용한 테크닉들을 익히기 좋은 교보재

프로그래밍을 공부하고 있거나 관심이 있다면 한번쯤 딥러닝에 대해 들어본적이 있을 것이다. 나 역시 프로그래밍과 뗄 수 없는 삶을 살고 있어 다양한 수업이나 자료들을 찾아 보았다. 대부분의 수업은 기초적인 퍼셉트론(perceptron)부터 시작해서 다층 퍼셉트론(multi-layer perceptron: MLP), 역전파(backpropagation), 컨볼루션(convolution), 순환 신경망(recurrent neural network: RNN) 등에 대해 이론적인 내용으로 이루어져 있다. 이런 수업들을 듣고 나면, 어떤 딥러닝 문제가 주어져도 풀 수 있을 것이라는 생각이 들게 되고 당당하게 캐글의 다양한 컴피티션에 참가해 보면서 수 많은 좌절을 느끼게 된다. 문제 풀이의 시작이라고 할 수 있는 데이터를 불러오는 것 부터 시작해서 어떤 네트워크를 사용해야 하는지 등 수 많은 딥러닝의 장벽에 가로막히게 된다.

오가와 유타로의 <만들면서 배우는 파이토치 딥러닝>은 이러한 장벽에 약간의 틈을 만들게 해주는 아주 유용한 책이다. 일반적으로 딥러닝에서 만나볼 수 있는 대표적인 몇가지의 태스크에 대해서 데이터를 다루는 법부터 시작하여 베이스라인 네트워크를 직접 만들고, 학습 파이프라인을 만들어 보고, 실제 검증까지 해볼 수 있는 예제들로 가득하다.

<만들면서 배우는 파이토치 딥러닝>은 이미지 분류(image classification)문제, 객체 인식(object detection), 시멘틱 분할(semantic segmentation), 자세 추정(pose estimation), GAN(generative adversal network), 자연어 처리(natural language processing, NLP), 그리고 동영상 분류(video detection)에 대한 챕터들로 이루어져 있다. 각각의 챕터들은 각 태스크에서 일반적으로 수행되는 베이스라인 코드에 대한 설명들과, 특수하게 수행하는 내용들에 대한 자세한 설명이 되어 있다. 이를 토대로 그 동안 배운 딥러닝의 기초적인 이론을 토대로 실전 적용을 해보기 전 유사한 태스크를 이 책을 통해 연습해 볼 수 있고, 필요한 경우 베이스라인으로써 활용하기 좋은 형태로 작성되어 있다.

특히 파이토치를 통해 딥러닝 태스크를 수행해 보면서 느꼈던 부분들은 매번 새로운 태스크를 만날 때마다 학습을 위한 파이프라인을 얼기설기 짜맞추어 정돈되지 않은 나의 코드를 보며 한숨을 쉬는 것이 일과의 많은 부분을 차지 하였는데, 책에서 나오는 예제들을 따라 치며 그동안 나에게 부족했던 코딩 실력을 조금은 메꿔지는 듯 하였다. 

이 책은 딥러닝에 대한 기초 공부는 마친 사람들이 실제 문제를 접하기 전에 한번쯤은 읽어보며 스스로 부족했던 부분들을 채우기 좋은 책이라 생각된다.

 

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