[책] 딥러닝 첫걸음

모두의연구소에서 연구의 성과로 나온 책이 아닐까 싶다. 이 책과 모두연에 대한 열정과 애증이 문장 하나하나에 새겨있다.

머신러닝이나 딥러닝 등에서 사용되는 개념을 잡기에 무척 좋다. 크게 머신러닝, 인공 신경망, 딥러닝 세 가지 주제로 구성되어 있다.

"머신러닝"을 주제로 다룬 장에서는 일반적인 책과 유사하게 개념을 이야기하지만 [딥러닝 첫걸음]은 그것을 한번 정리하는 개념으로 느껴진다.

"인공신경망"은 뉴럴네워크에 대한 소개와 역전파 알고리즘에 대한 설명을 예제와 함께 다루고 있다. 수학식이 등장하는 파트로 수학 포기자에게는 어려운 개념일 수 있다. 이 부분에서는 개념을 잡고 수학적인 내용은 다른 보충 교재가 필요하다.

끝으로 "딥러닝" 분야에서는파트에서는 대표적인 딥러닝 기술인 CNN을 기반으로 설명한다. ConvNet에서 콘볼루션 레이어와 폴링 레이어에 대한 설명이 다루어지면서 수학식이 섞여 있는데, 책의 제목 그대로 "첫걸음"을 위한 책이니 어려운 부분은 술술 넘어가고 나중에 보충 교재와 함께 보면 좋다.

책에서 제공되는 전체 예제가 MATLAB으로 되어 있는데 잘 모르면 넘어가도 된다. 다만 그 속에 있는 개념이나 함수, 용어 등에 대해서는 이해를 하고 넘어가야 한다.

이 책은 번역서가 아니므로 다른 번역서들과는 다르게 한국 정서에 맞는다. 번역서를 읽을 때 가장 거스르는 부분이 어색한 문장과 문법인데, 이 책에는 그런 것이 없다. (당연한 이야기겠지?)

책을 읽는 내내 대화하는 느낌이라고 할까? 흡사 강사님이 앞에서 발표하시는 느낌이다.

단점이라면 다른 책들과 용어가 통일되지 않아서 혼란이 있을 수 있다. 하지만 이건 이 책의 문제가 아니라 현재 딥러닝을 주제로 한 책이나 번역서 쏟아지는 가운데 용어에 대한 기준이 없기 때문이겠다.

딥러닝 분야가 처음이라면 공부 방법으로 이 책 중간에 기술적인 이야기는 가볍게 읽고 다른 책으로 실습하는 것을 권한다. MATLAB 언어에 익숙하다면 굳이 그럴 필요는 없겠지만…. 사실 딥러닝 분야를 공부하는 가장 좋은 방법은 넓게 먼저 보고 깊게 살피는 것이 좋아 보인다. 용어나 기술에 대한 이야기가 책마다 미묘하게 다르므로 그것들을 취합하고 정리하다 보면 어느 순간 성큼 발전해있지 않을까?

오랜만에 정서에 맞는 좋은 책을 읽게 되어 기쁘다.

추가

예제코드가 github에 python으로 제공된다. 아래 링크를 참고하도록 하자.

https://github.com/philbooks/Deep-Learning-for-Beginners