케라스 창시자에게 배우는 딥러닝-케라스 계의 수학의 정석?

딥러닝을 공부하면서 이것저것 책을 샀는데, 이 책은 정말 '대박이다'라는 말밖에 안 나온다.

'케라스 창시자에게 배우는 딥러닝' 책이다.




저자 Francois Chollet
역자 박혜선
발매 2018. 10. 22.
별점 ★★★★★


한줄평

딥러닝을 처음 시작할 때 꼭 참고해봤으면 하는 책.

리뷰

요즘 연구의 관심사가 뇌파를 이용한 목격자의 기억 평가, 즉 변별의 문제를 다루다보니 몇 가지 분류 알고리즘을 공부하고 있다. 현재 뇌파 변별 문제에서 종종 사용되는 방법은 부트스트랩, 서포트 벡터머신 등이 있었는데, 딥러닝 기법을 이용하여 변별을 해보고자 파이썬과 케라스를 공부하기 시작했습니다.
  아직까지도 배워가는 단계고 코드를 작성하는데 익숙하지 않지만, 이 책은 개념과 구현 모두에 충실하다는 느낌이 듭니다. 초보자도 이해할 수 있도록 쉬운 표현을 사용했으며, 역자의 주석도 상세한 정보를 알려줍니다. 역자덕분에 이 책을 산 것이 전혀 아깝지 않았습니다. 오히려 더 빨리 샀으면 좋았을 것 같은 생각이 들었습니다.


좋았던 점

  1. 상세한 설명. 문과 출신인지라 수식에 약한 경향이 있는데, 수식 없이도 이해할 수 있게 내용이 작성되어져 있습니다. RNN과 LSTM의 설명은 이해하기 난해했지만 그 외 파트의 경우에는 대략적인 감을 잡는데 도움이 되었습니다.
  2. 코드 구현 과정에서 오류가 전혀  발생하지 않았습니다. 책에서 제시한 코드를 그대로 타이핑해서 구현했을 때 오류가 발생하지 않습니다. 당연히 그래야 하는 것이지만 일부 책의 경우에는 그렇지 않은 경우가 종종 있어서 이 부분도 제가 이 책을 읽을 때 중요한 부분이었습니다.
  3. 번역자. 번역상 어색한 부분을 거의 찾아볼 수 없었고, 주석에서 세세한 것까지 알려주어서 정말 놀랐습니다. 책 내용의 대부분은 깃허브에서도 확인할 수 있지만, 직접 책을 사서 읽는 것이 정보가가 더 많고 유용할 것이라는 생각이 들었습니다. 

아쉬웠던 점

  1. 때떄로 모델 구현 시간이 매우 길다. 시계열 자료인 뇌파를 다루다보니 RNN 챕터를 우선적으로 봤는데, 모델 컴파일하는데 5~6시간이 걸리는 경우가 있었습니다. 사용하는 컴퓨터의 그래픽카드(GTX 1060) 성능이 문제인가 싶어 구글 코랩을 사용해보기도 했지만 마찬가지로 오래걸리긴 했습니다.
  2. 구글 드라이브에 5장(CNN) 자료를 넣지 마세요... 여러 개의 컴퓨터를 사용하는 경우 몇십시간 동안 동기화가 이뤄지는 것을 볼 수 있습니다.

 딥러닝을 처음 시작하는 사람에게는 꼭 권해보고 싶은 책입니다. 또, 딥러닝을 어느 정도 아는 분이라고 해도 복습하는데 이만한 책은 없을 것 같습니다. 단연코 지금까지 읽어봤던 딥러닝 서적 중에서 최고라고 말할 수 있을 것 같습니다. 개념과 실습, 둘 중 어느 하나에서도 빼놓지 않고 만족감을 주는 책입니다.

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