파이토치 딥러닝 프로젝트 모음집 서평

최근, 파이토치에 대한 좋은 책들이 많이 나오고 있다.

오늘은 그 중에서 "파이토치 딥러닝 프로젝트 모음집" 이라는 책을 살펴보자.

 

1. 책의 특징

 

1) 각 코드마다 세세한 추석이 다 달려있다.

 

대부분의 라인마다 주석이 달려있어서 파이토치에 대한 기초가 부족하더라도 코드를 음미하면서 무슨 뜻인지 생각하기 좋은 책이다. 물론, 뒤에 챕터로 갈수록 앞에서 비슷하게 사용된 코드의 주석들은 조금 덜 달리고 새로운 api 가 나오거나 기법이 나오면 이러한 부분에 주석이 달린다. 그러니, 앞에서부터 착실히 본다면 라인바이라인으로 이해하기 좋다.

 

 

 

2) "코드 단위의 목적 - 코드 주석"

 

데이터 전처리 - 모델 구축 - 학습 - 평가 등의 단계를 거치는 프로세스에 맞게 각 챕터별로 프로젝트에서 어떤 단계에 있는지 목차가 나오고 코드의 주석이 달려있는 형식은 독학하는 사람에게는 정리하기 아주 좋다. 자연스럽게 책에 나온 프로젝트를 따라하면서 딥러닝의 프로세스가 몸에 "체화"될 수 있는 방식이기에 전달력이 좋다고 생각한다.

 

 

 

3) 다양한 주제의 프로젝트 그리고 프로세스

 

 

 

파이토치를 이용한 다양한 프로젝트가 모여있기에 비전, 텍스트, 음성 등의 데이터를 다루는 챕터들이 나뉜다. 각 프로젝트가 그렇게 심도있거나 어려운 걸 다루지는 않기에 다양한 비정형 데이터를 다루면서 파이토치를 사용할 수 있다. 학습자에 입장에서는 이렇게 다양한 주제로 하나의 프레임워크를 사용하는 건 굉장히 흥미로운 일이라고 생각한다. 설사, 내가 한 쪽의 비정형 데이터 분야만 프로젝트한다 해도 책에서 다루는 다른 데이터 분야의 프로젝트도 이 정도 수준으로 맛보는 건 본인의 능력치 향상에 장기적으로 더 도움이 된다고 생각한다.

 

 

 

4) "핵심 이론 설명 - 코드 구현"

 

아무래도 이 책은 다양한 프로젝트를 모아놨기에 이론 파트가 그렇게 많은 페이지를 할애하지는 않는다. 그러나, 각 프로젝트별 뼈대가 되는 용어와 모델에 대한 설명은 충분히 하고 있다. 기초가 부족한다면 다른 자료 등을 구글링해서 보충한다면 좋을 것 같다. 뻔한 튜토리얼만 하는 것보다는 조금은 실전적인 프로젝트를 하면서 공부한다면 좀 더 재밌게 딥러닝을 할 수 있을 것 같다.

 

 

 

책을 보였던 조금 재밌었던 상황 - 이름 짓기...

 

mnist 챕터에서 classes 라는 이름을 가진 컬렉션 데이터를 이터레이션 시키려는데 class 라는 이름은 예약어이기에 다른 이름을 쓰려고 했지만 코드와 책이 다른 오타가 난 경우가 있었다. cls 라는 축약어를 쓰기에는 cls 역시 classmethod 에서 기본적으로 쓰기에 clss 라는 말을 썼던 것 같다. 참 이름짓기 애매한 경우이다. classes 라고 하지말고 labels 나 y 등의 통상적으로 많이 쓰는 종속변수명을 쓰면 좋지 않았을까 싶다.

 

책의 중간중간 미세한 오타가 코드에 있었긴 한데, 코드 에러날 정도는 아니고, 공부하다보면 그 정도는 자연스럽게 수정해서 할 수 있을 것이다. 오타가 좀 있는 편이다라고 할 정도의 오타 갯수는 없었던 것 같다.

 

 

이 책을 권장하는 사람

- 튜토리얼이 지겹고 어렵지않고 다양한 비정형 데이터로 파이토치를 공부해보고 싶은 분

- 파이썬의 기본기( 공백을 제외한 50줄 이상의 코드 구현 가능 경험이 2,3번 이상)를 갖춘 분

- 온라인에 나온 공식문서 파이토치 튜토리얼을 끝내신 분

- 딥러닝의 기본서를 1회독 이상하신 분 (밑바닥 시리즈1권 or do it 딥러닝 도서 수준)

 

 

총평

 

파이토치를 이용해서 쉽게쉽게 다양한 프로젝트를 할 수 있어서 공부하는데 큰 도움이 되는 책이었다.

수준은 초중급 정도라고 봐도되지 않을까 싶다.