O'REILLY 밑바닥부터 시작하는 딥러닝5 : 한빛미디어

 

 

O'REILLY

밑바닥부터 시작하는 딥러닝 5

  10단계로 익히는 이미지 생성 모델의 원리

  사이토 고키 지음

  개앞맵시 옮김

 

이번 책은 밑바닥부터 시작하는 딥러닝 시리즈의 5번째 출간된 책으로 이미지 생성 모델에 대해서 다루고 있습니다.

 

책 읽기 전에 ...

이 책을 학습하기 전에 책에서는 "미적분학, 선형대수학 등의 수학 이론과 파이썬 기초를 알고 있다면 읽기가 한결 수월할 것입니다." 라고 되어 있습니다.

기본적인 내용만 이해하고 있어도 충분하다고는 하지만 ....

 

이 책은 학습하기 전에 어떤 흐름을 가지고 구성되어 있는지 잘 정리되어 있습니다.

 

책 전체 흐름과 내용에 대해 줄거리 형태로 각 모델별 어떤 부분을 알고자 하는 것인지 짧게 짧게 잘 정리 되어 있으니 책 학습 전에 한번 읽어 보고 시작하면 좋을 것입니다.

 

[ 책 구성]

이 책은 총 10개의 장에 4개의 부록으로 구성되어 있습니다.

  1장. 정규 분포

  2장. 최대 가능도 추정

  3장. 다변량 정규 분포

  4장. 가우스 혼합 모델

  5장. EM 알고리즘

  6장. 신경망

  7장. 변이형 오토인코더

  8장. 확산 모델 이론

  9장. 확산 모델 구현

10장. 확산 모델 응용

부록A. 다변량 정규 분포의 최대 가능도 추정법 도출

부록B. 옌센 부등식

부록C. 계층형 VAE의 이론과 구현

부록D. 수식 기호 목록

 

저자가 얘기한데로 수식들이 많이 있기에 미적분학과 선형대수학 등의 수학 이론은 알면 좀더 이해하는데 편한것 같습니다.

기초 적인 부분에서는 아래와 같이 설명해주고 있기에 이해하기 어려운 수식들은 넘어가고 파이썬 예제 코드 및 그림들을 참고 하면서 학습하여도 어느 정도는 괜찮은듯 하지만, 좀 더 쉽고 자세하게 접근하고자 한다면 수학 이론에 대해 선행 또는 병행 하면서 학습하는 것이

좋은것 같습니다.

 

 

 

 

그리고, 필요에 따라 "NOTE" 블럭을 두어 부연 설명이 필요한 부분들은 별도 추가되어 있습니다.

 

 

 

 

 

[ 결론 ]

밑바닥 부터 시작하는 딥러닝 시리즈는 처음 접한 책 입니다.

저자가 초입에 정리 해준 전체 흐름에 대한 줄거리로 각 장에서 이해하고 학습해야할 목표를 세우고 시작 할 수 있도록 하는 부분은

좋은 것 같습니다.

밑바닥의 기준은 사람에 따라 다르긴 하겠지만 각 장의 흐름이 기본적으로 알아야 할 부분부터 스토리를 가지고 구성되어 있는 부분도

좋은 것 같습니다.

그리고 부록을 통하여 심도있게 알면 좋을 법한 주제를 다루고 있고, 수식 기호 목록 정리도 유용한 부분인 것 같습니다. 

 

 

 

https://www.hanbit.co.kr/store/books/look.php?p_code=B4979622558

밑바닥부터 시작하는 딥러닝 5

 

"한빛미디어 <나는리뷰어다> 활동을 위해 책을 제공받아 작성된 서평입니다."