그로킹 딥러닝 : 알기 쉬운 비유와 기초 수학으로 시작하는 (한빛미디어) :: IT 도서 리뷰, 후기

알기 쉬운 비유와 기초 수학으로 시작하는 그로킹 딥러닝

(한빛미디어)

 

• 제목 : 알기 쉬운 비유와 기초 수학으로 시작하는 그로킹 딥러닝
• 저자 : 앤드루 트라스크 지음, 박상현 옮김
• 발행 : 2019년 12월 1일
• 펴낸곳 : 한빛미디어(주)

 

인공지능. 도대체 인공지능이란 무엇일까?

머신러닝? 딥러닝? 이건 또 뭐란 말인가?

 

뭔가 무시무시해 보이는 이런 것들이 다가오는 앞으로의 시대를 어떻게 살아가야할까? 아니 그보다 그 시대를 우리 아이들이 어떻게 살아갈 수 있도록 도와야할까? 이런 고민들로 가득차 있는 요즘, 도대체 이게 뭔지를 알아야겠다는 마음이 생겼다.

 

그래서 책 몇 권을 구입했었다. 아주 오래전....

구입한 지는 꽤 오랜 시간이 지났지만 아직까지 제대로 읽어보지 못했다. 바쁜 일정 속에 책을 읽을 시간이 부족했다는 핑계를 던져보지만 무엇보다도 앞부분을 읽다보니 내용이 상당히 어렵게 느껴졌다.

 

그래서 보다 쉬운 책, 딥러닝을 처음 접하는 입문자에게 맞는 책을 찾고 있다가 발견한 책이 바로 이 책이다.

 

 

누가 읽을까?

저자는 이 책의 특징을 이렇게 말한다.

 

1. 간단한 계산을 넘어서는 수학 지식이 없어도 독자가 이 책을 소화할 수 있어야 한다.

2. 내부 동작 과정을 알 수 없는 고수준 라이브러리에 의존하지 않아야 한다.

 

어떤가? 뭔가 솔깃하지 않은가?

 

기존의 책들 몇권을 읽어보며 느꼈던 것은 (파이썬에 대한 기초 지식이 없어서) 복잡한 코드가 제시되어 있을 때 알고리즘을 이해하기가 어렵거나, 너무 자세하게 설명을 해 주는 나머지 쳐다보기도 버거운 수식들이 펼쳐저 있는 경우가 많았다. 그러다보니 저자의 말이  매우 설득력있게 다가온다.

 

그래서 이 책에는 복잡한 수학적인 내용들이 나오지 않는다. 물론 저자는 고등학생 수준의 수학이면 된다고 하지만 솔직히 벡터나 행렬에 대한 기초적인 지식이 있으면 보다 이해하기가 쉽다. (안타깝게도 지금은 고등학교 수학 교육과정에서 행렬이 없지요...)

 

 

무엇이 담겨있나?

• 1장 : 딥러닝을 배워야 하는 이유, 딥러닝을 배우는 데 필요한 것들
• 2장 : 머신러닝, 모수적(parametric) 모델과 비모수적(nonparametric) 모델, 지도 학습과 비지도 학습 같은 기본적인 개념
• 3장 : 간단한 네트워크를 이용한 예측, 신경망
• 4장 : 예측 평가 방법, 에러 식별 방법
• 5장 : '예측, 비교, 학습' 패러다임 중 '학습'
• 6장 : 심층 신경망
• 7장 : 신경망의 큰 그림, 심상의 단순화
• 8장 : 오버피팅, 드롭아웃, 배치 경사하강법
• 9장 : 활성화 함수, 확률 모델링 적용
• 10장 : 오버피팅을 막는 구조의 유용함, 합성곱 신경망
• 11장 : 자연어 처리, 기초 용어와 개념
• 12장 : 순환 신경망
• 13장 : 딥러닝 프레임워크, 파이토치, 텐서플로 소개
• 14장 : 순환 신경망과 언어 모델링
• 15장 : 데이터 프라이버시, 통합 학습, 동형 암호화, 차등 개인정보, 보안 다중 계산
• 16장 : 딥러닝을 계속 탐구하기 위해 필요한 도구와 자원 제공

딥러닝 책 몇권을 보면서 느꼈던 점, 용어들이 낯설고 어렵다는 점은 이 책도 피해갈 수는 없었다. 그건 당연하겠지, 용어가 달라지지는 않을 테니... 어쨌든 목차들을 보면서는 여전히 낯설고 겁이 난 건 사실이다.

 

 

읽어 보았더니

일단 나는 책 제목에서 믿지 않는 것들이 있다. 책 제목에 이런 게 들어가 있으면 일단 경계를 한다.

 

• 누구나 알 수 있는 OOO
• OOO도 이해하는 OOO
• 아주 쉬운 OOO

뭐.. 이런 종류의 제목들 말이다. 책을 읽다보면 내가 그 "누구나"에 해당하지 않는다고 생각할 때가 다가오는 경우가 종종 있기 때문이다. 저자 입장에서는 쉬울 수 있을 지 몰라도 독자 입장에서는 그렇지 않을 수도 있으니... (내 문제일 수도 있고..,)

 

아무튼 이 책도 약간 반쯤 경계를 해야 했다. "알기 쉬운" 비유와 기초 수학으로 시작하는 문장이 제목에 들어가 있었기 때문에...

 

 

나의 이해력과는 별개로 저자는 이 어려운 내용을 쉽게 쓰려고 노력한 흔적이 많이 보인다. 다양한 비유를 통해 개념을 단계적으로 이해하도록 돕고 있다. 딥러닝 알고리즘의 원리를 아주 간단한 수준에서부터 차근 차근 친절하게 설명을 해주고 있다.

 

 

이미지를 통해 내용을 시각화하고 알고리즘을 파이썬 코드로 상세하게 설명하고 있다.

 

그럼에도 불구하고 뒤로 가면 갈 수록 읽는 속도가 느려지는 것은 어쩔 수 없는 것 같다. 일단은 쭉 훑어보는 수준으로 책 내용을 살펴보았다면 앞으로의 숙제는 이 내용을 곱씹고 곱씹어서 잘 소화를 시키는 것이 남아있다.

 

이 책은 입문서로서는 훌륭한 것 같다. 복잡한 수식(미분, 행렬, 내적 같은 개념들이 나오지만 너무 깊이 들어가지는 않는다)들로 혼란을 주지 않고, 알고리즘 전반을 차근 차근 잘 설명해주고 있기 때문이다.

 

다만 파이썬의 기초 문법이나 다른 언어라도 코딩의 경험이 있는 사람이 보기에 좋을 듯하다. 수학이 아무리 쉽게 등장한다 하더라도 어느 정도 수학적 감각이 있는 사람이라면 책 읽기가 더욱 수월할 것 같다. (아무리 덜어내도 어쩔 수 없는...)

 

마지막으로!!

저자의 이 말이 이 책을 읽는데 아주 중요하게 느껴졌다.

 

 

그렇지! 이게 진짜 교육이지!

 

딥러닝을 나는 왜 공부하고 싶은가?

딥러닝을 통해 내가 해결해보고 싶은 문제는 무엇인가?

 

이 질문을 가지고 이 책을 읽는다면 보다 재미있고 흥미진진하게 다가갈 수 있을 것 같다. 내가 해결해보고 싶은 문제를 다시 고민해보고 이 책을 다시 읽어봐야겠다!! 벌써 두근두근 떨리는데!!

 

※ 한빛미디어에서 주관하는 나는 리뷰어다 활동으로 제공받은 책을 통해 작성된 서평입니다. 좋은 책을 소개해 주셔서 감사합니다.