O'REILLY Deep Learning for Coders with fastai & PyTorch : 한빛미디어

 

 

한빛미디어, 인공지능 서적, 초판 1쇄 21.08.10, Deep Learning for Coders with fastai & PyTorch

Deep Learning for Coders with fastai & PyTorch

fastai와 파이토치가 만나 꽃피운 딥러닝

  부제 : 학위 없이 AI를 폼나게 구현하는 법

 

  저자 : 제러미 하워드, 실뱅거거

  번역 : 박찬성, 김지은

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

fast.ai 기관의 창립 연구자인 제러미 하워드 와 fast.ai 의 연구 과학자인 실뱅거거에 의해 집필된 책입니다.

부제에서 나타내고 있는것 처럼 "학위 없이 AI를 폼나게 규현하는 법"을 모토로 하고 있습니다.

본 책은 인공지능 관련한 깊은 지식이 없더라도 쉽게 접근할 수 있는 방법을 제시하고자 하나,

책 내용에서는 대상 독자가 최소 알면 좋을 것 같은 부분들이 명시 되어 있습니다. 

 

대상 독자 및 알아둘 내용에서 제시하는 약간의 파이썬 코딩 경험 (1년 정도의 경험이라고 되어 있음), 그리고 고등학교 이상의 수학 과정을 마친 분을 대상으로 한다고 되어 있는데, 

이 책을 공부하면서 어느 정도 이해를 하고자 한다면, 어느 정도 수학 용어는 이해 하는것이 좋을 것 같으며, 코딩에 대한 경험은 최소 코드를 읽을 수 있다면 좋을 것 같습니다.

 

사실, 딥러닝에 대해 학문적으로 접근하게 되면 공부해야할 책들이 너무 많기에 처음 시작하기에는 그 양도 많거니와 이해하기도 힘든 부분들이 많습니다. (생소한 용어들도 많구요... 수학적인 부분들 ......)

처음부터 지칠 수 있는데, fast.ai 와 PyTorch 는 수미스 친탈라 (파이토치 공동 제작자)가 감사의 글에서 얘기한 것과 같이 처음 시작할 경우에 충분히 쉽게 접근할 수 있도록 해주는 것 같습니다.

단, 책에서도 적혀있는 것과 같이 fast.ai 의 fastai 라이브러리는 하나의 도구이기 때문에 한 가지만 바라보는 것 보다는 딥러닝의 이해를 쉽게 하기 위한 도구로써 사용 하면서 여러가지 라이브러리들을 접해 보는 것도 좋을 것 같습니다.

 

차례를 보게 되면, 

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      PART 1 실전 딥러닝

      PART 2 fastai 애플리케이션 계층 이해하기

      PART 3 딥러닝의 기반 지식

      PART 4 밑바닥부터 구현하는 딥러닝

      PART 5 부록

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으로 구성 되어 있습니다.

 

"PART 1 실전 딥러닝" 에서는 딥러닝이 어떤 것인지 그리고 간단한 신경망에 대한 역사, 딥러닝을 배우는 방법

           fast.ai 에서 PyTorch 를 도입한 이유와 지속적으로 사용하고 있는 이유를 시작으로 

           "첫 번째 모델 만들기" 를 시작으로 실습을 통한 학습을 시작 합니다.

           본 책에서는 프로그래밍 실험 플랫폼인 주피터 (https://jupyter.org) 를 사용합니다.

           그리고 다양한 모델을 통하여 학습 할 수 있도록 구성되어 있습니다.

           "데이터 윤리"에 대한 부분은 모든 사람들이 꼭 읽어 봐야 할 부분인 것 같습니다.

"PART 2 fastai 애플리케이션 계층 이해하기" 에서는 "PART 1" 에서는 따라하기 형태로 모델을 만들고 애플리케이션을

           배포하는 과정 등 큰 그림에서 학습하였다면, "PART 2" 에서는 실제 내부에서 일어나는 일들을 학습 할 수

           있도록 이끌어 줍니다.

           그래서, 수학 관련 부분들이... 많이 나오네요.

"PART 3 딥러닝의 기반 지식" 에서는 지금까지 도구에 대한 연습과 그리고 내부에서 일어나는 일들에 대해 학습한 것을

           기반으로 확장해서 언어 모델을 만들어 보고 어플리케이션의 구조를 들여다 보게 됩니다.

           (언어 모델의 구현, 합성곱 신경망, ResNets, 애플리케이션 구조 에 대한 내용을 다루고 있음)

"PART 4 밑바닥부터 구현하는 딥러닝" 에서는 밑바닥 부터 라는 제목처럼 세부적인 구현방식을 익힐 수 있도록 이끌어

           줍니다. (기초부터 만드는 신경망, CAM을 이용한 CNN 해석, Learner 클래스에 대한 내용들을 다루고 있음)

 

책 자체의 설명은 최대한 쉽게 설명하고자 노력하고 있고, 그리고 중간중간 알아야 할 부분들에 대해서는 NOTE 블럭을 이용하여 추가 설명을 해줍니다.

책을 보다 보면 실제, NOTE 에서 알려주는 것보다 좀 더 많이 찾아보아야 할 부분들이 많긴 하지만, 하나하나씩 따라해보고 읽어가보면 조금씩 알아가는 재미는 있습니다.

 

차례로 실습하고 결과에 대한 그림들을 이용해서 쉽게 설명하고 있으며, 필요한 용어들에 대해서는 녹색의 볼드체로 표시하고 있습니다.

 

각 챕터의 마지막에는 "질문지" 를 두어 학습한 것을 다시 리프레쉬 할 수 있도록 하고 있습니다.

질문지에 대한 답안지는 없는게 아쉬울 수도 있을 것 같지만 기억나지 않는 부분에 대해 다시 찾아보고 익힐 수 있는 장점(?)은 있습니다.

그리고, 추가 연구라는 섹션을 두어 익힌 부분에 대해 좀 더 자율적으로 확장할 수 있도록 주제를 던져 줍니다.

 

책의 전체 구성을 보면, 처음 접하기에는 어색할 수 있는 용어들과 그리고 당장에 보여지는 파이썬 구문들, 수학 계산들로 인해 어렵게 다가올 수 있지만, 조금씩 천천히 읽다 보면 코드에 대한 설명 및 도출하게 된 이유 등을 설명하고 있기에 원리를 이해할 수 있도록 도와주고 있습니다.

그리고 수학공식 및 개념들에 대해서도 수학적인 부분에 대해서 어느정도 이해는 해야겠지만 최대한 문제 해석을 위한 풀이로 설명하기에 조금이나마 쉽게 접근 할 수 있도록 이끌어 주고 있습니다.

 

PART 1 ~ PART 4, 그리고 부록 까지 한번에 이해하기는 힘들지만 이끌어가는 차례대로 정독 하면서 필요한 부분은 구글의 도움을 받으면 충분히 학습할 수 있을 것 같습니다.

 

https://www.hanbit.co.kr/store/books/look.php?p_code=B7970422863 

fastai와 파이토치가 만나 꽃피운 딥러닝

 

"한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."