- 2019/08/14 11:32
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- 2019/08/10 13:21
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- 2019/08/07 08:57
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최근 몇년간 머신러닝, 딥러닝이 유행하고 있다.
아직도 유행인지, 아니면 이미 식어버린건지는 모르겠지만 책도 꾸준히 나오고 있고,
몇년전에 회사 업무로 개발했던 추천 시스템도 머신러닝 기술을 이용한 것이었다.
그러나 머신러닝, 딥러닝에서 항상 가슴 속 한부분이 걸리는 부분이 있었는데...
내용이 쉽지 않다는 것이다. 수많은 알고리즘, 수학 공식, 빅 데이터 처리 등등.
관련 책도 몇 권 봤지만 일정에 맞춰 빨리 개발해야 하거나,
이해하기 어려워 블랙박스 형태로만 사용하거나, 이런 사정들이 있었다.
대부분의 책들이 라이브러리나 프레임워크를 설명하는 책들인 반면에,
이 책은 읽어보면서 솔직히 좀 많이 놀랬다.
저자 자신이 다른 책들과의 차이점에 대해 설명하는 부분에도 있는 것처럼 프레임워크 없이
"파이썬 날코딩" 으로 개발하는 딥러닝을 다루고 있는 책이다. 그리고 번역서도 아닌 국내서다.
한가지 살짝 아쉬운 점은 요즘 대부분의 책들이 컬러판으로 많이 나오는데 이 책은 그렇지 않다.
하지만 책 내용을 보면 컬러가 아니라고 해서 크게 가독성이 덜어지거나 이해에 방해 되지는 않는다.
그리고 700페이지 정도 되는 분량이므로 다른 얇은 책들에서는 볼 수 없는 자세한 설명들도 맘에 든다.
자세한 설명이라고 해서 다 이해가 된다는 의미는 아니다. 역시 이 책도 어려운 알고리즘 설명과,
수많은(기괴한?) 공식들이 많이 나온다. 그래도 가끔은 아래처럼 만화로 설명해주는 부분은 나름 재미가 있다.
이 책의 대상 독자는 "딥러닝 입문자" 이지만 절대로 "IT 입문자" 를 대상으로 하는게 아니다.
예제들도 주피터 노트로 작성되어 있지만 파이썬이나 주피터 설치 등의 내용은 쿨하게 다루지 않는다.
"딥러닝 입문자" 라면 설치 정도는 검색이나 매뉴얼을 보면서 충분히 가능할테니까...
읽어보던 도중에 파이썬 클래스로 작성된 부분이 다른 챕터의 알고리즘에서도 재사용을 위해 작성 했다거나,
같은 데이터셋을 사용했다는 내용을 보고 어느 데이터셋이 어디서 사용되고... 이런 부분이 갑자기 궁금해서
책의 다시 앞부분으로 가봤다.
오우~~~ 그림으로 각 챕터에서 어느 데이터셋을 사용하고 어느 알고리즘을 사용해서 예제를 작성했는지 나와 있다.
목차 보는 것보다 그림으로 보는 것이 더 이해가 잘 되더라.
간만에 괜찮은 국내서를 보게 되어 내가 쓴 책은 아니지만 괜히 기분 좋고,
다 이해는 못하겠지만 시간 날때마다 계속 봐야겠다. 저자 분께 마음 속으로나마 감사의 말을 전하고 싶다. 진심으로...
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