'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
- 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.
- 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.
- 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
- 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.
- 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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