[북스포일러]텐초의 파이토치 딥러닝 특강

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“골든래빗 출판사로부터 책을 제공받아 작성했습니다.”

현재 대표적인 딥러닝 프레임워크는 텐서플로,케라스,파이토치가 있는데 논문에서 가장 많이 사용되는 프레임워크가 바로 파이토치라고 합니다.

그 이유는 파이토치가 파이썬 본래의 코드와 유사해 직관적이기 때문에 사용하기가 편하다고 하는데요~

저는 파이토치가 무엇인지 궁금해서 이 책을 읽어 보게 되었습니다.

 

이 책의 구성은 다음과 같이 구성되어 있습니다.

1단계 : 딥러닝 입문하기 편에서는 딥러닝에 처음 입문하는 분들을 위해서 딥러닝이 무엇인지 개념을 살펴 보고 인공신경망인 퍼셉트론을 이용해서 다층신경망을 만드는 개념을 상세하게 살펴 보고 있습니다. 그리고 이러한 개념을 가지고 사인함수 예측, 보스턴집값예측,손글씨 분류등을 통해서 신경망의 동작뿐 아니라 실제로 오차를 계산하고 직접 역전파해 보면서 개념을 깨닫게 됩니다.

2단계 : 입문용 신경망 3총사 CNN,ResNet,RNN 에서는 딥러닝에서 가장 흔하게 사용되는 이미지처리하는 CNN,그것을 조금 더 발전시킨 ResNet, 시간의 흐름에 따라 순서가 있는 시계열 데이터를 다루는 RNN 까지 다루고 있으며 그러한 알고리즘을 이용하여 사진분류,유행따라가기,넷플릭스 주가예측하는 모델을 직접 만들어 봅니다.

3단계 : 딥러닝으로 이미지 처리하기 에서는 분류보다 더 복잡한 이비지 처리 기술인 이미지 세그멘테이션,이미지 디노이징, 자동채색을 통하여 이미지로부터 얻은 특징을 어떻게 사용하는지 처리하는 방법을 배우게 됩니다.

4단계 : 딥러닝으로 텍스트 처리하기 에서는 시계열 알고리즘을 사용해 RNN의 발전형인 LSTM을 이용해 글을 쓰는 인공지능, 어텐션 기법을 이용하여 기계번역, 이미지에서 텍스트를 추출하는 알고리즘을 구현해 봅니다.

5단계 : GAN으로 생성 모델 만들기 에서는 그림이나 음악을 입력으로 주고 새로운 결과물을 추출하는 GAN(적대적 생성신경망)에 대해 알아 보고 사람얼굴을 생성하는 GAN,화질을 개선하는 GAN, 데이터 없이 학습하는 GAN 을 만들어 봅니다.

 

서평

이 책은 코랩을 기반으로 한 실습 코드를 제공하고 있기 때문에 한 줄 한 줄 따라서 작성해 보면서 원리를 깨닫도록 설계 되어 있습니다.

(제 개인적인 입장으로 파이썬 프로그램을 설치 하지 않고 코랩을 사용해서 실습을 진행하는 책을 선호 합니다. 파이썬 프로그램을 설치하게 되면 버젼이나 기타 환경에 따라서 실습 진행시 매끄럽게 진행 되지 않아서 한페이지 한페이지 진행 할 때마다 고생을 했던 기억 때문에 이렇게 동일한 환경을 제공하고 있는 코랩에서는 실습이 매끄러워서 개념 이해 할때 너무 편하거든요.)

특히나 이 책의 장점은 실습 코드에 대해서 중요한 내용을 상세하게 설명해 주고 있고 또한 파이토치를 사용하면서 새로 나온 명령어는 별도로 빼서 자세하게 설명을 해 주고 있다는 점이 정말 좋았습니다.

코랩에서 실행 가능한 소스코드

 

각각의 코드에 대해 초보자도 이해하기 쉽게 상세하게 설명을 하고 있다.

새로 등장한 함수에 대한 설명으로 파이토치를 이해하기 쉽다

또하나의 장점은 설명을 너무 쉽게 설명을 해 주고 있다는 점입니다.

예를 들어 ResNet 의 구조를 인터넷과 책에서 설명하는 내용을 살펴 보면 다음과 같습니다.

왼쪽은 인터넷에서 ResNet을 설명하는 구조, 오른쪽은 책에서 설명하는 구조

왼쪽은 인터넷에서 설명하는 ResNet의 구조인데 너무 복잡해서 이해하기 쉽지 않은데 책에서는 ResNet의 구조를 간결하게 설명하고 어떤 원리인지 자세하게 설명 되어 있어서 쉽게 이해 할 수 있게 구성이 되어 있습니다.

 

새로운 함수가 나오면 사용법이나 어떤 기능을 사용하고 있는지를 인터넷을 검색하면서 배우는 수고를 할 필요가 없이 바로 바로 이해 할 수 있으니 파이토치 입문자가 쉽게 다가 갈 수 있는 책인것 같습니다.

 

그리고 사진분류,넷플릭스 주가 예측,이미지 노이즈 제거,글쓰는 인공지능, 사람얼굴을 만드는 프로젝트를 직접 실습하면서 지루할 틈이 없이 흥미 진진하게 따라 해 볼 수 있었습니다.

 

이 책을 읽으면서 파이토치의 사용법 뿐만 아니라 딥러닝 알고리즘에 대해서도 조금 더 깊은 이해를 할 수가 있었습니다.