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파이썬 날코딩으로 알고 짜는 딥러닝
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파이썬 날코딩으로 알고 짜는 딥러닝

프레임워크 없이 단층 퍼셉트론에서 GAN까지

윤덕호 | 한빛미디어 | 2019년 07월 15일 리뷰 총점9.7 정보 더 보기/감추기
내용
4.9점
편집/디자인
4.8점
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파이썬 날코딩으로 알고 짜는 딥러닝

품목정보

품목정보
출간일 2019년 07월 15일
쪽수, 무게, 크기 692쪽 | 183*235*35mm
ISBN13 9791162242001
ISBN10 1162242000

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책소개

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목차

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저자 소개 (1명)

서울대학교 컴퓨터공학과에서 공부하고 우리나라에 첫 번째 인공지능 바람이 휩쓸 무렵 석박사 과정을 거치면서 자연어 처리 분야를 연구했다. 10여 년간 한남대학교 정보통신공학과 교수로 학생들을 가르쳤으며 2000년부터 지금까지 (주)코난테크놀로지에 임원으로 재직하면서 각종 소프트웨어 개발에 빠져 살았다. 현재 사내 교육 프로그램인 코난아카데미를 운영하고 있다. 또한 인공지능 혁신성장동력 프로젝트 ‘비디오 튜링 테스트... 서울대학교 컴퓨터공학과에서 공부하고 우리나라에 첫 번째 인공지능 바람이 휩쓸 무렵 석박사 과정을 거치면서 자연어 처리 분야를 연구했다. 10여 년간 한남대학교 정보통신공학과 교수로 학생들을 가르쳤으며 2000년부터 지금까지 (주)코난테크놀로지에 임원으로 재직하면서 각종 소프트웨어 개발에 빠져 살았다. 현재 사내 교육 프로그램인 코난아카데미를 운영하고 있다. 또한 인공지능 혁신성장동력 프로젝트 ‘비디오 튜링 테스트(VTT) 연구 사업’의 제3세부 과제 책임자로서 각종 딥러닝 연구에 이용될 학습용 멀티모달 메타데이터를 구축하고 메타데이터의 초벌 자동 생성 딥러닝 기법을 연구하고 있다. 그 외에 인문학과 축구, 커뮤니티 댄스 등으로 심신을 단련하며, 가끔 배우로 변신하여 연극 무대에 오르기도 한다.

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출판사 리뷰

난도는 중상 이상이다,
정말 깊은 이해를 원하는 대상 독자만 봐달라!

이 책의 대상 독자는 크게 두 부류다. 첫 번째는 텐서플로 같은 프레임워크를 사용해 딥러닝에 입문했지만 여전히 딥러닝 알고리즘의 동작 원리를 제대로 이해할 수 없어 답답함을 느끼는 기존 딥러닝 개발자다. 두 번째는 딥러닝을 새로 배워보려 하지만 기왕이면 수박 겉 핥기식 공부보다는 딥러닝 알고리즘을 제대로 이해하는 공부를 하고 싶은 딥러닝 입문자다.

프레임워크를 이용하지 않고,
파이썬 날코딩만으로 딥러닝 문제를 풀어보자!

이 책의 목표는 독자가 딥러닝 알고리즘의 원리를 깊이 있게 이해하여 활용 능력을 갖추도록 돕는 데 있다. 각 장은 이론을 제시한 후에 파이썬으로 예제 프로그램을 구현하고 실험을 수행하는 과정을 차근차근 소개한다. 이들 예제 프로그램을 꼼꼼하게 설명한다. 또한 실험 과정을 재현하고 변형해 활용하기 쉽게 구성했다. 예제 프로그램을 살펴보면서 그동안 편리한 프레임워크에 가려져 이해하지 못한 채 지나쳤던 딥러닝의 동작 원리를 확실하게 알게 된다. 이렇게 길러진 이해를 토대로 프레임워크 없이도 직접 딥러닝 신경망을 개발하는 능력을 갖추게 될 것이다. 동시에 역설적으로 숨은 동작 원리를 간파하게 됨으로써 프레임워크를 더 잘 이용하게 된다.


※ 이 책은 총 5부로 구성되어 있으며, 다루는 내용은 다음과 같다.

1부 : 단층 퍼셉트론
가장 간단한 신경망 구조인 단층 퍼셉트론 구조를 소개하면서 신경망 출력을 이용해 풀어야 할 세 가지 문제 유형의 해결 방법을 살펴본다. 1장에서는 전복 고리 수 추정 신경망 예제를 통해 ‘회귀 분석 문제’의 해결 방법을, 2장에서는 펄서 여부 판정 신경망 예제를 통해 ‘이진 판단 문제’의 해결 방법을, 3장에서는 철판의 불량 상태 분류 신경망 예제를 통하여 ‘선택 분류 문제’의 해결 방법을 각각 소개한다.

2부 : 다층 퍼셉트론
기본적이면서도 실전적인 다층 퍼셉트론 구조를 소개하면서 객체지향 모델 구조와 복합 출력의 처리 방법을 다룬다. 4장에서는 지금까지의 예제들을 다층 퍼셉트론으로 다시 풀어내며, 5장에서는 객체지향 구조로 프로그램을 재구성하면서 꽃 이미지 분류 신경망 예제를 소개한다. 6장에서는 오피스31 이미지의 다차원 분류 예제를 사용해 복합 출력을 다루는 방법을 살펴본다.

3부 : 합성곱 신경망
합성곱 신경망과 정규화 기법, 거대 심층 구조를 살펴보면서 은닉 계층 구성에 이용되는 12가지 계층의 기능과 구현 방법을 살펴본다. 7장에서는 이미지 처리에 특화된 합성곱 신경망에 이용되는 4가지 계층을 소개한다. 8장에서는 다섯 가지 정규화 기법을 살펴본다. 이 가운데 L1 손실 및 L2 손실을 가중치 학습 과정에 반영해 처리하는 과정을 소개한다. 또한 드롭아웃, 잡음 주입, 배치 정규화 기법을 각각 별도 계층으로 구현한다. 9장에서 인셉션 모델이나 레스넷 모델 같은 거대 심층 구조를 지원하는 5가지 복합 계층을 소개한다.

4부 : 순환 신경망
시간 축을 갖는 시계열 데이터 처리에 특화된 순환 신경망을 이용해 다양한 종류의 데이터를 다루는 과정을 살펴본다. 10장에서 오토마타 생성 문장 판별 신경망 예제와 함께 기본 구조의 순환 계층을 소개한 후, 11장에서 도시 소음 분류 신경망 예제와 함께 LSTM(long shortterm memory) 셸 구조의 개선된 순환 계층을 살펴본다. 12장에서는 동영상 장면 전환 프레임 판별 신경망 예제와 함께 시계열 출력을 다루는 방법을 다룬다.

5부 : 딥고급 응용 신경망 구조들
문제에 접근하는 새로운 시각을 보여주는 세 가지 딥러닝 응용 구조를 소개한다. 13장에서는 입력 재현을 목표로 삼는 방법으로 비지도학습에 활용하는 오토인코더, 14장에서는 콘텍스트 벡터를 매개로 입출력 간의 데이터 형태 차이를 극복하는 인코더-디코더, 15장에서는 경쟁 관계의 두 신경망을 이용해 데이터 생성 능력을 기르는 생성적 적대 신경망를 소개하고 각각 구체적 예제 프로그램을 제시한다.


※ 이 책을 먼저 만나본 사람들의 소감을 소개한다.

‘딥러닝’ 하면 개발자는 어떤 프레임워크를 쓸지를 제일 먼저 떠올릴 것입니다. 그런데 이 책은 케라스나 텐서플로와 같은 프레임워크를 사용하지 않고, 직접 신경망을 구현해보면서 딥러닝을 이해할 수 있게 구성되어 있습니다. 더불어 엠니스트 같은 기본적인 데이터부터 음성과 비디오와 문맥까지 활용해 예제를 진행하기 때문에 현업에 유용합니다. (다만 딥러닝을 처음 접해보는 사람에게 약간 어려울 만한 부분도 존재합니다. 논문이나 기반 지식이 더 소개되었다면 이해하는 데 더 도움이 되지 않았을까 하는 아쉬움이 있습니다.) 『밑바닥부터 시작하는 딥러닝』처럼 예제 위주로 진행하며 직접 성능을 개선시키는 점에서 여타 딥러닝 관련 서적과 차별점이 있다고 생각합니다.
_베타리더 강찬석 (LG전자)

시중에 동화책 같이 진입 장벽이 낮은 딥러닝 입문 책이 많습니다. 동화책을 건너뛰고 제대로 된 딥러닝 교과서를 원한다면 이 책은 최고의 바이블이 될 겁니다. 심도 있는 이론과 적절한 실제 데이터셋까지 제공해, 머신러닝 전문가를 꿈꾸는 사람이라면 만족스러운 책이 될 겁니다.
_베타리더 다람쥐

이 책은 딥러닝 프레임워크 없이 신경망을 구현하여 딥러닝을 제대로 이해하는 데 그 취지가 있습니다. 좋은 프레임워크가 많아 굳이 파이썬 날코딩을 할 이유를 못 느낄 수도 있지만, 프레임워크만 쓰면 오히려 원리를 모른 채 코드만 실행시키는 형편없는 모델러가 될 수 있습니다. 그런 의미에서 이 책이 매우 반가웠습니다. 한 줄 한 줄 쉽게 풀어서 설명하려는 의도가 보여 매우 읽기 편했고 딥러닝의 원리를 조금이나마 들여다볼 수 있었습니다.
_베타리더 박규리 (딥러닝 모델러)

출간된 범인공지능 도서 중에 현업에 가장 가까워 보이는 책이라고 생각됩니다. 술술 읽히는 가벼운 책은 아닙니다. 책의 전반에 걸쳐 캐글 예제를 다루고 있기 때문에 머신러닝의 기본 개념이나 용어 등 어느 정도 배경지식을 갖춘 입문 단계 독자에게 중급으로 넘어가는 좋은 길라잡이가 될 것입니다.
_베타리더 백재연

딥러닝을 처음 접하는 사람이 가벼운 마음으로 읽고 이해하기는 어려운 책입니다. 이 책은 다루는 주제의 배경지식이나 관련 내용을 세세하게 설명합니다. 이 책의 가장 중요한 기저는 프레임워크나 라이브러리 API를 이용하지 않고 직접 구현한다는 점입니다. 딥러닝 기술을 더 잘 이해하고, 단순 딥러닝 기술 사용자가 아니라 자신만의 문제에 활용하고 응용하려는 분께 추천합니다.
_베타리더 사지원

딥러닝을 하려면 알고리즘을 잘 알아야 합니다. 하지만 딥러닝 프레임워크에서 다 처리해주기 때문에 깊게 공부하지 않아도 딥러닝을 사용할 수는 있습니다. 그렇지만 딥러닝에 더 깊게 들어가면 한계에 부딪치게 됩니다. 이 책은 프레임워크 없이 파이썬 코드로 기존 프레임워크에서 채워주지 못하는 더 깊은 내용을 알려줍니다. 머신러닝과 딥러닝 지식과 파이썬 문법을 조금 알고 있다면 이 책을 읽기가 좀 더 수월할 겁니다. 딥러닝 알고리즘 원리와 각종 신경망 특성을 깊게 공부하고 싶은 분들에게 좋은 교재가 될 것이라 생각합니다.
_베타리더 이석곤 (엔컴)

새로운 분야를 공부하는 효과적인 방법 중 한 가지는 처음부터 한 땀 한 땀 구현해보는 겁니다. 시중에 다양한 라이브러리가 나와 있고 현업에서도 많이 사용하지만 알고리즘에 대한 이해 없이 사용하는 것은 위험합니다. 라이브러리 사용한다고 알고리즘 자체를 이해하고 있는 것은 아닐 수 있기 때문입니다. 이 책은 단층 신경망부터 순환 신경망까지 단계적으로 제공합니다. 단계별 접근이 초보자가 알고리즘을 이해하는 데 많은 도움이 될 겁니다. 알고리즘을 한 땀 한 땀 구현하면서 딥러닝의 원리를 이해할 수 있도록 구성되어 있습니다. 초보자와 입문자에게 딥러닝을 공부하는 좋은 안내서가 될 거라고 생각합니다.
_베타리더 이형도 (엠티콤)

딥러닝에 있어서 파이썬이 필수라고 해도 과언이 아니죠, 워낙 프레임워크들이 잘 되어 있어 굳이 알고리즘을 몰라도 잘 가져다가 쓰면 딥러닝 알고리즘을 구현할 수 있습니다. 하지만 더 깊게 다가가려면 한계에 부딪히죠. 그런 한계와 답답함을 이 책이 어느 정도 풀어준다고 생각합니다. 프레임워크를 쓰지 않고 퍼셉트론, 인공 신경망 원리 등을 날코딩으로 깊이 이해할 수 있습니다. 기존 도서가 프레임워크 활용법을 알려주는 데 반해 이 책은 더 깊은 이해를 제공해 좋았습니다. 다만 용어와 원리를 이해하는 데 시간이 걸렸습니다. 딥러닝 원리를 깊이 이해하고 싶으신 분에게는 딱 알맞은 책이라고 할 수 있습니다.
_베타리더 허헌 (리걸테크)

추천평

최근 심층학습(딥러닝) 기반의 기계학습 기술이 몇 가지 난제를 극복하면서 자동 번역, 음성 인식, 이미지 분류 등 다양한 인공지능 분야에 성공적으로 적용되어 획기적인 상용화를 이끌고 있습니다. 그런데 그 기술을 더 쉽게, 더 널리 활용하는 데 도움이 될 국내 책자는 전무해서 매우 아쉬웠습니다. 이 책은 이러한 측면에서 국내 최초의 기초 이론 및 알고리즘 소개, 그리고 손쉬운 활용을 위한 예제 기반 소프트웨어 해설서로 손색이 없습니다. 깊은 이론적 배경지식 없이도 쉽고 빠르게 인공지능 기술을 활용할 수 있는 도구로 적극 추천합니다.
- 김회린 (KAIST 전기및전자공학부 교수)

수십 년간 개발된 기술들을 무용지물로 만드는 딥러닝 시대에도 변치 않는 사실이 있습니다. 바로 기초가 튼튼해야 제대로 된 변화를 만들 수 있다는 것입니다. 딥러닝 관련 책이 쏟아지고 있으나 깊이 있는 이해로 이끄는 책을 찾기 어렵습니다. 이에 천재 전산학자로 소문난 저자는 역시 기대를 저버리지 않고 딥러닝의 세부 주제를 확실하게 소화시키는 비책을 내놓았습니다.
- 김형순 (부산대 전자공학과 교수)

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