이 포스트는 한빛미디어에서 출간한 'fastai와 파이토치가 만나 꽃피운 딥러닝' 을 읽고 작성한 서평입니다.
INTRO
이 책에서 소개하는 fastai 라이브러리는 현대적으로 가장 뛰어난 뉴럴넷을 빠르고 정확하게 학습시키는 방법을 간소화해주는 장점이 있습니다. fastai 웹사이트에서 간단한 사용법을 확인할 수 있으며, Vision, Text, Tabular, Collab(collaborative filtering) 관련 모델들에 적용해 볼 수 있습니다.
최근 딥러닝 연구의 활성화로 다양한 모델들이 빠르게 생성되고 있는 상황에서 fastai 라이브러리는 딥러닝 연구자들이 시간을 효율적으로 활용할 수 있도록 지원해 줍니다.
이 책을 통해 자신의 딥러닝 개발 코드를 간소화 하신다면 보다 효율적인 연구가 가능할거라 생각합니다.
책 소개
딥러닝 공부는 ‘fastai’를 만나기 전과 후로 나뉜다.
내가 짠 코드가 딥러닝을 한다! 이제 조금 게으르게 살아도 되겠다!
fastai 라이브러리는 딥러닝 응용에 일관된 인터페이스를 최초로 제공하며 ‘모두를 위한 딥러닝’을 가능하게 한다. 이제 더 이상 딥러닝은 구글, 페이스북, 마이크로소프트 등 거대 기술 기업의 전유물이 아니다. 파이썬에 친숙한 프로그래머라면 약간의 수학적 배경지식, 소규모 데이터, 짧은 코드만으로도 딥러닝을 구현하는 놀라운 경험을 얻을 수 있다. 이 책에서 fastai 라이브러리의 창시자인 제러미와 실뱅은 fastai와 파이토치로 다양한 작업에 대한 모델을 학습시키는 방법을 소개한다. 또한 내부적인 알고리즘을 완전히 이해하는 데 필요한 딥러닝 이론도 설명한다.
대상 독자
이 책은 딥러닝과 머신러닝을 처음 시작하는 독자에게 가장 적합합니다. 파이썬 코딩 경험이 있으면 더 좋습니다. 또한 딥러닝 실무자에게 도움이 되는 내용도 담았습니다. 최신 연구에서 다룬 기술을 포함하여 세계적 수준의 결과를 달성하는 방법을 알려줍니다. 높은 수준의 수학 교육이나 수년간의 공부는 필요하지 않습니다. 그저 약간의 상식과 끈기만 필요할 뿐입니다.
- 머신러닝, 딥러닝을 처음 접하는 분(파이썬 또는 프로그래밍 학습을 1년 정도 해보셨으면 충분합니다.)
- 현업에서 머신러닝, 딥러닝을 활용하고 있는 분
주요 내용
- 영상 처리, 자연어 처리, 테이블 데이터, 협업 필터링 모델을 학습합니다.
- 딥러닝 분야의 최신 기법을 배웁니다.
- 딥러닝 모델의 작동 방식을 이해하여 안정성, 정확성, 속도를 개선합니다.
- 딥러닝 모델을 웹 애플리케이션으로 만드는 방법을 배웁니다.
- 밑바닥부터 딥러닝 알고리즘을 구현합니다.
- AI 작업에 내재된 윤리적 문제를 고민해봅니다.
책을 읽고
▶ 주관적인 평점 : 4.5점 / 5.0점
이 책을 학습하면서 느낀 장점은 크게 2가지였는데, '이해하기 쉬운 개념 설명'과 '코드 위주의 설명'이었습니다.
알고리즘을 소개하면서 중간중간 언급되는 수학 공식 또는 개념들을 수리적 풀이가 아닌 문해적 풀이로 설명하여 초심자들도 보다 쉽게 이해할 수 있게 배려하는 부분이 인상 깊었습니다(설명이 부족하다는 얘기가 아닙니다).
그리고 코드를 세심하게 설명합니다. 딥러닝 학습 도서들을 보다보면 코드는 주석으로 설명하고 넘어가는 경우가 많은데 이 책에서는 코드 설계, 작성 원칙까지 설명하고 있어 구현된 코드의 이해가 아닌 원리를 이해할 수 있도록 제공하고 있습니다.
개인적으로 베타리딩 보서는 한번 읽고 난 후 다시 안보게 되는 경우가 많은데, 이번 도서는 다시 한번 깊게 이해하고 싶다는 의욕이 생기는 책이었습니다. 딥러닝을 연구를 시작하시는 분들에게 강력히 추천드리는 책입니다.
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