케라스 창시자에게 배우는 딥러닝, 2nd version 리뷰

본 리뷰는 길벗 개발자 리뷰어 모집에 선정되어 작성한 리뷰임을 먼저 밝힙니다.

 

0. 개요

딥러닝과 머신러닝에 관련된 책을 많이 구매도 해보고, 책을 많이 받아보기도 하고, 책을 많이 빌려보기도 했습니다. 그 이유는 일단 시대의 흐름에 따라가고 싶다는 생각이 없지는 않았지만 머신러닝과 관련된 공부를 하면 할수록 그의 매력에 푹 빠졌기 때문입니다. 대부분 프로그래밍은 사람이 기계의 언어를 이해하는데 초점이 맞춰졌던것에 비해 머신러닝 분야는 기계가 사람의 언어를 이해하기 위해서 노력하는 일련의 과정이 저에게 보였기 때문입니다. 평소 남들이 그대로 하는 것을 따라하기 싫어하던 반골기질이 있던 저는 컴퓨터 과학분야의 그 당시 이단아인 기술인 머신러닝 딥러닝 기술에 관심을 가졌습니다. 

 

대부분 학문이 그렇듯이 이 책에도 명저와 고전이라는 책이 존재합니다. 제가 아는 머신러닝 분야의 명저, 고전 몇가지를 말하자면. ESLR이라고 부르는 The Elements of Statistical Learning, 머피의 책인 Machine Learning, 크리스토퍼 비숍의 패턴인식과 머신러닝이 그 예시입니다. 거기에 요즘에는 핸즈온 머신러닝과 같은 훌륭한 책도 나오는 추세이지만 이번 소개할 케라스 창시자에게 배우는 딥러닝(원서: Deep Learning with Python)도 이제 명저의 반열에 들어가야 할것 같다는 생각입니다. 그만큼 이 책이 한번 받아서 읽어봤을때 정말 좋았습니다. 

1. 소개

케라스 창시자에게 배우는 딥러닝, 개정 2판은 현재 파이썬에서 사용되는 딥러닝관련 기술중 하나인 케라스 API를 만든 프랑소와 숄레가 직접 저술한 책입니다.케라스 창시자가 쓴 책 답게 이 책에서 사용되는 기술은 텐서플로우와 케라스입니다. 왜냐하면 케라스는 텐서플로우 프레임워크에서 딥러닝을 더욱더 효과적으로 사용하기 위해서 만들어진 딥러닝 전용 API이기 때문에 텐서플로우와 케라스는 뗄래야 뗄수 없는 사이이기 때문입니다.

 

이 책은 먼저 딥러닝 기술이 현재 어떻게 사용되고 있는지 간략하게 소개를 한다음 케라스를 이용해서 기본적인 딥러닝 예제를 사용하기 시작합니다. 먼저 나오는 예제는 당연히 유명한 MNIST입니다. 그 데이터 셋을 사용해서 케라스의 기초를 익힌 다음에는 케라스의 여러 클래스를 사용하거나 응용하는 케라스의 심화과정을 알려줍니다. 이 부분 이후에서 이 책이 정말 좋았다고 느껴졌습니다. 이론만 배워서 절대 알 수 없는 여러 케라스의 핵심 테크닉을 케라스 창시자의 여러 철학과 어울려서 배울 수 있었기 때문입니다. 그 이후에는 딥러닝 응용으로 넘어가서 수많은 딥러닝의 분야를 케라스로 어떻게 사용할 수 있는지 알려줍니다. 여기서 이런 의문이 들 수도 있습니다. 이 책은 케라스만 사용하는데 pytorch나 scikit-learn과 같은 프레임워크를 사용한다고 해서 이 책을 읽을 수 없는것 아닐까? 하지만 그것은 또 아닙니다. 

 

반응형

2. 평가

이 책을 한마디로 표현하자면 '이론과 응용을 적절히 섞인 훌륭한 책'이라고 표현할 수 있겠습니다. 머신러닝분야는 컴퓨터과학 분야에서도 수학과 이론을 많이 알아야하는 분야인 만큼 이론의 이해가 중요한데요, 이 책에서는 딥러닝을 사용하기 위해서 필요한 이론을 군더더기 없이 깔끔하게 설명하고 있습니다. 하지만 이론만 많이 알고 있다고해서 실제 응용을 하지 못하면 기술을 배우는 의미가 전혀 없습니다. 특히 컴퓨터와 같은 응용학문같은 경우는 더욱 그런 경향이 크죠. 제가 앞에서 언급한 명저와 고전같은 책은 실제 코드가 없는 경우가 대부분이였습니다. 그래서 제가 아쉬워했던 것도 그지점이였고요. 옛날 책들은 이론을 너무나 중요시했기 때문에 책에 파이썬코드가 하나도 없고 전부 수식으로만 이루어졌습니다. 앞에서 말했듯이 이론을 아는 것도 물론 중요하지만 결국 코드를 작성하는 것은 우리들이기 때문에 어떻게 사용하는지 아는지도 중요합니다. 그리고 이 케라스 창시자에게 배우는 딥러닝은 이론과 응용을 적당히 섞은 책이라고 생각합니다. 물론 이러한 구성을 채택한 책도 많이 있지만 이 책만큼 전문적이고 자세하며 쉽게 설명해주고 무엇보다 번역이 깔끔한 책은 없다고 생각합니다 .이 책을 보면서 번역가 박해선님을 더욱더 존경하게 되었습니다. 이 책을 원서라고 생각하지 않고 읽는다면 그냥 한국인이 쓴 책인줄 알것 같다고 생각할줄도 모르겠습니다.

 

3. 마무리

정말 훌륭한 책입니다. 5만원에 육박한 책이지만 저는 머신러닝을 공부하고 다음엔 어떤걸 공부하지? 라는 생각이 드는 학생들에게 이 책을 추천하고 싶습니다. 이러한 책을 무료로 제공해 주신 길벗 출판사에 다시한번 감사인사를 드리며 리뷰를 마칩니다.