케라스 창시자에게 배우는 딥러닝 - 초간단 리뷰
2022년 추석 연휴 동안 케라스 창시자에게 배우는 딥러닝(aka 케창딥) 2판을 빠르게 1회독 했습니다. 원래는 개발자를 위한 머신러닝&딥러닝을 볼 계획이었는데, 케창딥을 읽다보니 재밌어서 쭉 읽어버렸습니다. (전자책이라 가방이 가벼워진 것도 한몫)
아래는 초간단 리뷰입니다.
수준 및 내용
- 머신러닝 잘 모르신다면, 혼공머신 먼저 보고 케창딥 보시길 권장합니다.
- 책이 다루는 범위가 넓습니다. 기초부터 최근 기술까지 섭렵합니다.
- 대신 각 기술을 아주 깊게 설명하지는 않습니다.
- 1판에 비해 꽤 많은 내용이 새로 들어왔습니다.
- 9장(컴퓨터 비전), 10장(시계열), 11장(텍스트)입니다. 11장은 트랜스포머도 설명합니다.
- 설명이 아주 친절한 편은 아닙니다.
- 딥러닝의 연산 과정 등에 대한 디테일은 다소 스킵한 면이 있습니다.
- 수학은 거의 없다고 봐도 무방합니다.
특징
- 딥러닝의 역사적 배경, 철학 등 흥미진진한 설명이 많습니다.
- 매니폴드 가설은 딥러닝을 잘 모르던 저로서는 신선했습니다.
- 범위가 넓어서, 온고지신의 자세로 접근하겠다면 아주 좋은 책입니다.
- 소위 '인용하기 좋은 문장'이 곳곳에 보입니다.
- 나무보다 숲을 보여주는 느낌이 있습니다.
- '아, 그렇지! 캬 설명 좋다!'라고 속으로 말하게 됩니다.
- 종종 밑바닥부터 짜는 코드가 나옵니다. 동작 이해를 돕기 위함이라고 합니다.
아쉬운 점
- 샘플 코드가 불친절한 면이 있습니다.
- 어디부터 어디까지가 하나의 코드인지 헷갈리는 부분이 있습니다.
- 그래서 쌩초보라면 혼공머신으로 먼저 딥러닝 코드에 익숙해지시는게 좋습니다.
권장 독자
- 딥러닝의 냄새 정도는 이미 맡아본 분
- 딥러닝으로 어떤 것들을 할 수 있는지 두루두루 알고 싶은 분
- 실무에 딥러닝 적용하기 전에 시작점을 찾고 싶으신 분
게으른 파이썬