딥러닝 여행 가이드 같은 입문서, 딥러닝을 위한 파이토치 입문 PyTorch BASIC (PyTorch for DeepLearning)

딥러닝. 본업은 게임 개발이지만, 인공지능 분야도 관심을 갖고 있어서 조금씩 관심 갖고 공부 중인 분야입니다. 편리하고 다양한 파이썬 모듈들이 늘어나면서 입문도 활용도 과거에 비해서는 쉬워졌지만, 상대적으로 쉬워졌다는 것이지 여전히 알아야 할 것들과 용어, 개념들이 많은 어려운 분야입니다.

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이 어려운 용어와 개념들을 하나하나 여행 가이드 하듯 다룬 딥러닝 실제 개발 입문 서적을 소개합니다.

딥러닝을 위한 파이토치 입문 PyTorch Basic (PyTorch for DeepLearning)

2022년 1월 20일 영진닷컴에서 1판 1쇄를 찍은 신간입니다.

이 책은 파이썬 기초와 딥러닝 기초 개념부터, 파이토치 라이브러리 활용법, 지도, 비지도 학습, 다양한 신경망과 성능 이슈, 메타학습까지... 딥러닝에 관련된 A부터 Z까지를 모두 다루는 훌륭한 구성의 책입니다.

 

 

저자는 8년간 머신러닝 분야에서 활도 중인 전문가로 유튜브 영상과 온라인 강의에 이어 이 "딥러닝을 위한 파이토치 입문"서적을 쓸 정도로 딥러닝과 관련된 다양한 정보를 공유하고 계십니다. 이런 분이 쓴 책인 만큼 딥러닝 입문에 필요한 필수 개념들과 여러 정보들을 한데 모아둔 책이라 해도 과언이 아닐 것 같습니다.

 

 

 

 

책 구성은 크게 4가지로 나눠볼 수 있습니다.

1. 파이썬 언어와 numpy, torch 등 필수 라이브러리

2. 지도/비지도/준지도 학습

3. 다양한 신경망

4. 성능, 시각화, 메타학습 등

그리고 마지막으로, 이 책에서 다루지 않았거나 최신 정보를 습득할 수 있는 방법과 참고 문헌들 등 보물 같은 정보들을 아낌없이 제공합니다.

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입문 서적이기 때문에 이해에 필요한 기초부터 다양한 개념들을 다루는데, 입문 서적임을 고려해 볼륨이 부담스럽지 않게 300여 페이지에 필요한 내용만 담았기 때문에, 각각의 내용들의 깊이는 깊지 않지만 딱 필요한 핵심들만 다루고 있기 때문에, 해당 내용에 대해 더 깊고 넓게 알고 싶다면 이 책이 가이드 해주는 키워드와 내용들을 시작으로 공부와 연구를 해나갈 수 있을 것입니다.

이 책은 딥러닝이라는 기술적인 분야를 다루는 서적임에도 내부 디자인에 신경을 많이 썼습니다. 본문 역시도 중요한 키워드나 개념들은 모두 폰트 컬러로 강조해두어서 가시성과 가독성이 뒤어납니다. 내용과 용어들이 쉽지 않기 때문에 편집 과정에서 이런 부분에 더욱 신경을 많이 쓴 것 같습니다.

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그림과 키워드 강조를 통해 머신러닝부터 딥러닝까지의 기초 개념을 이해하기 쉽게 서술하는 것으로 1장을 시작합니다.

 

 

파이썬 언어와, 딥러닝 개발에 필요한 라이브러리인 파이토치, 그리고 GPU 연산과 코딩 환경을 제공하는 구글 코랩(Google Colaboratory) 활용법도 다루고 있습니다. 입문서적인 만큼, 시작에 필요한 기본 준비는 그림과 상세한 설명으로 가이드 하고 있으니 책만 따라 해도 딥러닝 개발을 시작할 수 있게 구성되어 있습니다.

머신러닝을 위해 필요한 지도학습, 비지도 학습 등의 개념들도 깔끔한 그림과 함께 서술하고 있습니다. 위에서 말했듯이 300여 페이지에 핵심 내용들만 다루고 있기 때문에 개념 설명으로 한 번에 이해가 어렵더라고, 바로 이어지는 실제 예제 코드들을 참고해서 코딩해보며 동작을 시켜보면 학습하는데 큰 도움이 됩니다.

 

 

머신러닝을 위해 입력값을 받아 출력값을 산출하는 신경망에 대한 내용들도 필요한 여러 개념들을 다루고 있습니다. 신경망에 대한 기초 개념부터 동작 방식, 필요한 개념들, 신명망의 종류와 구현 방법, 예시 코드까지 다루고 있으니 하나하나 따라 하다 보면 개념을 익힐 수 있는 구성입니다.

 

 

정답이 없는 머신러닝 기법으로 비지도 학습에 대한 개념과 내용들을 따라가다 보면, 대중들에게 많이 알려진 얼굴 변환, 음성 변조, 그림 스타일 변환, 사진 복원 등의 다양한 기술로 응용되고 있는 생성적 적대 신경망(Generative Adversarial Network)에 대한 내용도 만나볼 수 있습니다. 직접 코딩해보면서 머신러닝 과정을 통해 걸과 값들을 생성하고 비교해 볼 수 있습니다.

 

 

마찬가지로 신기한 기술로 잘 알려진 그림 스타일 변이 처리도 다루고 있습니다. 고흐의 그림과 사진을 입력하여, 실제 사진을 고흐의 그림 스타일로 변이 시키는 예제는 아마도 딥러닝에 관심 있는 분들이라면 한 번쯤은 보셨을 겁니다.

 

 

 

 

책의 후반부에서는, 딥러닝에 대한 성능 이슈와 개선 방법들에 대한 내용도 다루고 있습니다. 연산과 처리 시간이 오래 걸리는 기술인 만큼 성능에 대한 이슈 역시 다양하기 때문에 필수적인 개념들과 대응 솔루션들을 담백하게 다루고 있습니다.

 

 

마지막으로, 고급 기술 분야이고 최신 기술들인 만큼 양질의 정보를 구하기 어려운 것이 사실입니다. "딥러닝을 위한 파이토치 입문" 서적 덕분에, 잘 정리된 정보를 한 권의 책으로 상당 부분 얻을 수 있게 되었지만, 최신 정보나 더 상세하고 넓은 내용들을 접하기 위해서 어떻게 정보를 찾아야 할지 저자의 노하우를 살펴볼 수 있습니다.

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참고 문헌은, 이 책이 어떤 아티클들을 참조하여 정리했는지도 레퍼런스를 찾아볼 수 있습니다. 이렇게 많은 참고 문헌들에서 핵심 내용만 뽑아 이 책으로 엮어준 저자 딥러닝호형님과 영진닷컴에 감사와 찬사를 보냅니다.

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분명 쉽지 않은 내용들이지만, 이 책에서 다루는 내용들을 가이드 삼아 하나하나 공부해 나가면 딥러닝을 활용한 신기하고 재밌는 것들을 만들어볼 수 있을 것 같습니다. 딥러닝에 대한 입문 가이드가 필요하신 분들께 추천합니다.

 

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