밑바닥부터 시작하는 딥러닝3 리뷰하기

밑바닥부터 시작하는 딥러닝3을 리뷰해보겠습니다. 

 

 

1,2권을 이어서 이젠 모델 구현쪽에 포커스를 맞춘다고 생각했었는데, 3권은 '프레임워크를 직접 만드는' 내용들입니다. 
책의 도입부에서 체이너를 기초로 파이토치의 설계를 덧씌웟으며, 텐서플로 2.0부터는 이 설계 방식을 기본 모드로 채택한다고 합니다. 즉, 프레임워크가 어떤식으로 만들어지는지 공부할 수 있는 기회라고 생각합니다. 

 

 

5가지 목표를 향해서 총 60단계에 달하는 스텝으로 한 단계 한 단계 그 과정을 제대로 이해해서 진행한다고 하면 쉬운 여정은 아닙니다. 우선, 1,2권을 제대로 한 번 정독을 실습까지 마쳤다면 3권을 읽는데 큰 무리는 없다고 생각합니다. 

 

 

프레임워크를 만들 때 고려해야하는 변수와 이에 해당하는 값, 함수 심지어 메모리 관리까지 다룹니다. 이런 점들로 보아 파이토치를 공부해봤다면 확실히 더 도움이 될 것은 분명해보입니다. 

 

이렇게 단계를 밟아가면서 

 

 

모델의 완성까지 나아갑니다. 

 

1,2권에서의 CNN, RNN, LSTM 만드는 것과 조금 많이 다르게 봐야합니다. 

 

이 책의 목표는 프레임워크를 만드는 거라고 생각합니다. 저희가 편하게 사용하는 케라스, 파이토치, 텐서플로우 2.0 등은 사실 이러한 과정이 함축되어 있습니다. 결국, 우리는 모델을 나중에 직접 구현해야 할 필요가 있는데요. 이렇게 프레임워크가 어떻게 디자인되었는지 이해한다면 논문을 읽고 모델의 구현하는데 큰 도움이 된다고 생각합니다. 

 

항상 몇 줄 안되는 API 로만 간단한 모델을 돌리고, 큰 모델들을 손대려면 막막했는데 이 책을 통해 조금은 내공을 더 쌓아서 능수능란하게 모델을 다룰 수 있게 될 것 같습니다. 

 

4권도 나올 것 같은데 이제 무엇을 다룰지 더 궁금해집니다. 딥러닝의 발전 속도는 워낙 빠르다보니 이 책의 시리즈는 계속 더 나올 것 같네요 :) 

 

 

 

 

※ 본 리뷰는 한빛미디어 리뷰어로 출판사로부터 제공받아 읽고 작성한 글입니다.