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한빛미디어의 3분 딥러닝 시리즈에 파이토치맛이 추가 되었다. 다른 3분 시리즈와 마찬가지로 딥러닝의 여러 기법들을 소개하는 큰 줄기로 책이 구성된다. 그 중심에는 파이토치가 있다. 

파이토치는 페이스북 주도로 여러 회사와 대학이 합심해 개발한 오픈 소프트웨어이다. 텐서플로우 이후 탄생한 딥러닝 프레임워크로 텐서플로우에서 아쉬웠던점들이 상당부분 보완되어 탄생했다. 아마 내가 처음 파이토치를 접한 건 파이토치로 구현된 deepspeech2 를 들여다보고 커스터마이징 했을때같다. 딥러닝의 기법들을 상당히 직관적으로 풀어내고 있기 때문에 코드를 이해하는데도 큰 어려움이 없었다. 

책 중간이 [재미로 보는 파이토치 관련 숫자]가 있는데 아래와 같은 내용으로 채워져있다.

2019년 8월 25일 기준으로 파이토치와 관련된 숫자는 다음과 같습니다.
- 2016년 8월 12일 첫 공개
- 공개된 깃허브에서 파이토치를 이용한 파이썬 코드는 약 166,860줄
- 26,862개의 깃허브 프로젝트가 파이토치를 언급함
- 깃허브에서 약 31,000개의 스타와 7,600개의 포크를 받음
- 한 달 평균 약 150명의 개발자가 600여 커밋을 기여하고 1,000여 파일에서 50,000줄의 코드를 더하고 20,000줄의 코드를 삭제함
- 약 11,100개의 논문에서 파이토치가 언급됨 (같은 기간 텐서플로우는 29,100번 언급)
- ICLR 2019에 제출된 252개의 연구논문에 사용됐고 전년 대비 채택률이 189% 증가함. 같은 기간 텐서플로우는 266번 사용됐고 전년 대비 채택률은 17% 증가함 

수치를 들여다보면 얼마나 빠르게 성장하고 있는 프로젝트인지 가늠이 된다. 

책의 모든 내용은 칼라로 구성되어 있고 다루고 있는 소스코드는 깃헙에서 내려받을 수 있다. 여러개의 모델을 두루 다루면서 다양한 머신러닝 기법이 파이토치에서 어떻게 사용되는지 빠르게 훑어볼 수 있다. 다루는 모델은 아래와 같다.

ANN, 패션 아이템을 구분하는 DNN, 사람의 지도 없이 학습하는 오토인코더, 순차적인 데이터를 처리하는 RNN, 경쟁하며 학습하는 GAN, 주어진 환경과 상호작용하며 학습하는 DQN

심도 있게 공부 하려면 하나같이 꽤 높은 이해를 요구하는 것들이니 파이토치의 문법을 익히는데 초점을 맞추고 보는 게 좋다. 각 모델을 이 책으로 이해하려고 한다면 다소 무리가 있을 수 있기 때문에 머신러닝의 기본 개념을 다른 책을 통해 학습하고나서 이 책을 보는 게 좋겠다. 

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