[책리뷰] 딥러닝의 정석(2판)

 

 

심층적인 분석을 남기기 전 본 최신판에 대한 간략한 이야기로 시작해보고자 한다.

 

딥러닝의 정석(2판), 1판과의 달라진 점은?

2판이 새롭게 출시된 것이므로 달라진 점을 안보고 지나칠 수 없었다. 1판 대비 광범위한 수학적 배경 지식, 특히 선형대수학과 확률론에 관한 내용을 제공하여 향후 학습할 내용에 대비할 수 있다는 특징을 갖고 있었다.

 

이 책의 전체 구성을 보고 느낀 바는?

정석이라는 이름답게 딥러닝 학습을 위해 필요한 수학적 지식을 시작으로 각 딥러닝 모델에 대한 내용이 폭넓게 제공되어 있어 좋았다. 합성곱 신경망에만 치우치지 않고, Tensorflow 라이브러이에서 Pytorch 라이브러리로 트렌드가 변화한 것에 맞추어 Pytorch 라이브러리에 대한 설명, 순방향 & 합성곱 신경망에 대한 설명, 메모리 증강 기법, 끝으로 강화학습까지 딥러닝 분야를 총 망라한 구성이 정말 ‘딥러닝의 정석’ 다운 느낌이 들었다.

 

1~2장 딥러닝을 위한 선형대수학 기초, 확률 기초

대학에서 선형대수학을 배운 덕에 이 챕터들이 더 친근하게 다가왔다. 공학도의 시선에서, 학점을 위해서 배웠던 수학을 이제는 딥러닝에 어떻게 적용되는지 이 챕터에서 복습과 동시에 정리할 수 있었다.

 

3장 신경망 / 이론

▲ 딥러닝의 정석2판), 71p

보통의 딥러닝 관련 도서라면 경사 하강법 or 순환 신경망부터 설명하는 경우가 많다. 하지만, 이 책에서는 신경망에 대한 이해를 도모하기 위해 신경망 챕터를 따로 마련한 것이 인상적이었다. 신경망에 대한 정의만 서술한 것이 아니라, 왜 머신러닝이 등장하게 되었는지?, 그 발단은 어디였는지도 잘 설명해주었다. 뉴런에 대한 설명을 Layer에서 시작하는 것이 아니라, 실제 인간의 뇌에서 본떠 진행되었다는 것부터 출발하면서 초심자가 이해가 더 쉽게 구성되었다. 이러한 구성은 자연스럽게 순방향 신경망과 알고리즘의 설명으로 자연스럽게 이어졌다.

 

4장 순방향 신경망 / 이론

▲딥러닝의 정석(2판), 100p.

본 장부터는 신경망에서 차근차근 쌓아온 지식을 조금 더 깊게 바라볼 수 있었다. 가장 대표적인 예가 바로 순방향 신경망인데, 머신러닝을 학습한다면 가장 먼저 마주하게되는 경사하강법을 시작으로 기본적인 테스트셋, 검증셋, 과적합에 대한 설명과 함께 과적합을 방지하기 위해 어떠한 방법들이 있는지 그림과 함께 잘 설명해주고 있다.

5장 Pytorch 기반 신경망 구현 / 실습

▲딥러닝의 정석(2판), 118p

0부터 알고리즘을 일일히 하나씩 구현해야 한다면 우린 쉽사리 단시간에 머신러닝, 딥러닝을 학습하지 못할 것이다. 5장에서는 앞선 장들과 달리 딥러닝 학습을 위해 주로 사용하는 Pytorch 라이브러리에 대한 간략하면서도 핵심을 잘 짚어주고 있다. 단, 이 책은 python을 기본적으로 다룰 줄 아는 독자를 대상으로 하고 있어 바로 conda로 들어간다는 점. 주의하자! 본 장에서 한 가지 아쉬웠던 점을 꼽자면, 실습 코드와 글의 구분이 잘 안간다는 점이다. 다른 장에서 예시로 제시된 사진, 그림들처럼 실습 코드에도 배경색이 들어갔다면 더 좋았을 것 같다. 실습 코드에 대한 자세한 설명은 실습 코드 상에 표시된 주석과 함께 코드를 직접 실행해보지 않더라도 내용을 이해하는데 무리가 없게 해주었다.

6장 경사하강법

▲딥러닝의 정석(2판), 131p

신경망에서 맛만 보았던 경사하강법에 대해 자세히 알려주는 장이다. 내용도 내용이지만, 뒤로 갈수록 용어데 대한 압박이 심해지는 것이 바로 인공지능이라는 학문 같다. 정말 많은 용어가 등장하고, 용어 하나하나가 이해하지 못하면 다음 내용에 대한 이해가 어려워진다. 어느 학문이나 그렇지만, 인공지능도 외국에서 한국으로 넘어온 학문인 만큼, 자칫 잘못하면 오역으로 인해 학습에 어려움을 겪기도 한다. 하지만, 이 책에서는 위에 보이는 것처럼 중요 단어마다 실제 영어로는 어떻게 표기되는지를 같이 표기해주어, 오역으로 인한 문제를 예방하고 있다.

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모든 내용을 다루면 본문이 너무 길어지므로, 절반 정도의 내용으로 서평을 마무리 짓고자 한다. 이 책을 한줄로 표현하면 '말 그대로 정석과 같은 책, 학창시절 수학의 정석을 달고 살았다면 AI 개발자로 입문을 희망하는 사람은 이 책을 기반으로 학습을 이어가도 충분한 책"이라고 할 수 있겠다. 단순히 "이렇게 학습하면 돼"가 아닌 "왜? 머신러닝이 나오고, 딥러닝이 나오게 되었는지, 각 알고리즘은 어떻게 해서 등장하게 되었는지를 순차적으로 풀어주고 있어" 이해를 기반으로한 학습을 좋아하는 사람이라면 더욱 잘 맞는 책이다.

 

"한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."