처음 시작하는 딥러닝

'한빛미어 Deep Learning from Scratch 처음 시작하는 딥러닝' 책으로 딥러닝의 기초를 배워보자. 책을 읽기 전에 편미분, 행렬, 미적분, 극한 등 수학적 소양, 인공지능, 파이썬에 대한 기초는 알고 읽기를 추천한다. 내 경우는 그런 부분들이 약해서 정말 더디게 읽고 있다.

신경망 기초

신경망의 동작 원리의 이해를 위해 멘털 모델을 설명한다. 함수를 2차원 평면으로 보면 이해가 수월하다. 같은 함수를 수식, 다이어그램(데카르트 좌표계), 코드로 다방면으로 본다. 함수 코드 표현은 파이썬 라이브러리인 넘파이로 표현하는데 파이썬에 대해 그렇게 깊은 지식이 없더라도 이해 가능하다.

도함수 설명 중 극한(limit)이 나오는데, 참고로 극한은 수학에서, 어떤 양이 일정한 규칙에 따라 어떤 일정한 값에 한없이 가까워질 때, 그 값. 예를 들면, x가 한없이 a에 가까워질 때 f(x)가 한없이 L에 가까워지면 아래와 같이 쓰는 걸 말한다.

이후 신경망 기초인 합성함수, 연속함수, 함수의 미분가능성, 지도 학습 등에 대해 설명한다.

밑바닥부터 만들어보는 딥러닝

이 정도 읽으면 이제 신경망을 읽을 준비(?)가 된 것이다. 이제부터가 딥러닝의 시작이다. 딥러닝의 모델을 정의해서 동작을 구현해보자. 이 후로 프레임워크 확장하기, 합성곱 신경망, 순환 신경망, 파이토치가 남았는데 지금의 속도라면 한, 두 달은 더 걸릴듯하다.

빨리 읽는 게 좋은 건 아니잖아

책을 가볍게 한번 쭉 읽고 그다음 다시 깊이 있게 읽고 하는 스타일인데, 이 책은 한 번도 읽으려면 어느 정도 내공이 필요하다. 내 기준에서 그렇다는 거다. 어느정도 공부(?)를 한 분들이라면 무난히 읽지 않을까 싶다. 난 느리지만 꾸준히 천천히 따라가야겠다.

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