펭귄브로의 3분 딥러닝 파이토치맛

나는 리뷰어다 12월 책은 펭귄브로의 3분 딥러닝 파이토치맛이네요.

책 표지를 보면 너무 이쁜 펭귄들이 아주 맛있는 파이토치를 먹고 있네요.

정말 맛있어 보이는데요.

이책은 파이토치 라는 딥러닝 모델 구현용 오픈소스 도구를 이용하여 비지도학습,지도학습,강화학습 인공 신경망 구조를 구현하고 실제로 서비스에 이용하는 팁을 제공해 주고 있습니다.

파이토치는 페이스북이 주도하여 만든 딥러닝 모델인데요.

텐서플로 이후 탄생한 새로운 딥러닝 프레임워크입니다. 그래서 기존 딥러닝 프레임워크에서 아쉬웠던 부분을 채워주는 기능을 제공해 주고 있습니다.

텐서플로 및 기타 딥러닝 프레임워크가 파이썬을 사용하지만 실행중에는 바꿀 수 없기 때문에 마치 컴파일을 해서 결과를 도출하는 C언어와 같은 정적인 느낌을 받는 반면에 파이토치는 실행 중에도 값을 변경할 수 있기 때문에 유연함을 추구하는 인터프리터 언어인 파이썬과 아주 잘 어울리는 언어입니다.

또한 대부분의 딥러닝 프레임 워크들이 정적인 데이터셋으로 학습하고 정적인 모델을 배포하여 사용하는 오프라인 학습에 최적화 되어 있습니다.

하지만 미래에는 자율주행차,게임,인터넷 등 쌓이는 데이터에 실시간으로 대응하는 동적인 학습 방법이 매우 중요해질 전망입니다.

파이토치는 실행 중에 모델을 유연하게 관리할 수 가 있기 때문에 미래지향적인 딥러닝 프레임워크라하고 할만 한데요.

이 책은 2장에서 파이토치를 설치 하는 것 부터

3장. 파이토치로 구현하는 ANN 을 통해서 가장 기본적인 인공신경망을 구현하는 방법을 실제 예제를 통해서 확인을 해 볼 수 있게 구현이 되어 있습니다. 

실제로 손상된 이미지를 만든 알고리즘을 알게 된다면 이러한 이미지의 원본을 생성해 낼 수 있는 예제를 실행 하다 보면 ANN의 원리를 좀 더 쉽게 파악 할 수 있는 계기가 될 수 있었습니다.

4장에서는 패션 아이템을 구분하는 DNN 편으로 이미지를 분류하는 방법에 대해 설명을 해 주고 있으며 과소적합과 과적합을 판단하여 적절한 선에서 훈련을 종료 시키는 방법 등에 대한 분류 방법등

실제 예제를 이용해서 다양한 모델들에 대해 설명해 주는 방식은 훨씬 이해하기 쉽고 딥러닝의 원리를 깨우치게 하기 좋은 책이 아니었나 하는 생각이 들었습니다.

이 책의 장점 중 하나는

실제로 직접 코딩을 하면서 컴파일을 해 보는 것이 훨씬 더 도움이 될 수 있겠지만...

시간이 부족하지만 딥러닝이 어떻게 동작하는지 원리를 알고 싶은 분들을 위해 깃허브에 책에 쓰여진 소스코드가 모두 등록이 되어 있어서 다운로드만 받아서 실제로 동작상태만을 확인하고 원리를 파악하는데 많은 도움이 된다는 것입니다.

그래서 3분 딥러닝이라고 했나 보다 싶네요.

다운로드 후에 실행시간이면 원리를 파악하니까요.^^

이 책은 딥러닝에 대한 사진 지식이 없는 사람들도 파이썬을 사용할 줄 알고 있다면 파이토치를 설치해서 실행 해 보면서 원리를 이해하기 쉽도록 구성이 되어 있어서 딥러닝 초보자들이 접근하기에 좋은 책이 아닌가 싶네요.

 

이 책은 한빛미디어 "나는 리뷰어다" 에서 제공받았습니다.

 

인천 서구 원당컴퓨터학원