밑바닥부터 시작하는 딥러닝3 - 다음 단계를 향해

 

딥러닝을 처음 시작할 때, 우리는 ANN부터 시작되는 신경망 개념부터 시작하여 CNN등 진화된 알고리즘 들에 대한 이론을 먼저 배우게 됩니다. 그리고 이를 구현하기 위해 텐서플로나 케라스, 파이토치 등을 배우고 MNIST같은 예시 데이터를 가지고 딥러닝 알고리즘을 이용하여 예측하며 프레임워크에 익숙해지게 됩니다.제가 보았던 대부분의 커리큘럼은 여기까지였습니다. 플러스 알파라고 한다면 캐글과 같은 경진대회에 나가는 정도. 

 

그리고 이런 커리큘럼에서 성장의 한계를 느꼈던 분들에게 드디어 추천할 수 있는 책이 나왔습니다.

 

이 책은 파이토치와 같은 딥러닝 프레임워크를 만들기 위한 60개의 단계로 구성되어 있습니다. 저자가 DeZero라 불리는 순수한 파이썬 기반의 딥러닝 라이브러리를 만드는 법과 그 내부 구조들에 대해서 자세하게 기술해 놓은 덕분에 우리는 편하게 이해하면서 따라가기만 하면 됩니다.

 

딥러닝 프레임워크를 바닥부터 만들어 보는 것은 생각보다 중요한 일입니다. 쉽계 예를 들자면 자동차 운전하는 방법은 알지만, 자동차의 구조에 대해서 안다면 운전을 할 때 차량의 기능을 100% 활용할 수 있을 뿐 아니라 차량을 관리 할 때 매우 유용하겠죠? 딥러닝 프레임워크도 마찬가지입니다. 위의 예시에서 운전을 딥러닝 모델링이라고 생각하고 관리를 코드 작성이라고 생각한다면, 파이토치와 같은 딥러닝 프레임워크를 그냥 문서를 보며 사용하는 것 보다 직접 만들어 보면서 내가 사용했던 API가 어떻게 작성되어 있는지를 안다면  그 활용도를 극한으로 끌어낼 수 있을것입니다.

 

특히 연구자들 사이에서 가장 뜨고있는 파이토치와 비슷한 API를 가지고 있기 때문에 파이토치에 입문하고자 하는 분들에게도 매우 유용할 것이라고 생각됩니다. 

 

 

 

 

본 리뷰는 한빛미디어에서 도서만 제공하였으며 어떠한 가이드나 금전적인 지원을 받지 않았습니다.