[리뷰] 밑바닥부터 시작하는 딥러닝

개요

본 리뷰는 한빛미디어 출판사 "밑바닥부터 시작하는 딥러닝"을 읽고 얻은 지식을 정리한 글입니다.

IT 분야 15년, 항상 시간과 체력에 목마르다

개발자로 살아온 지 벌써 15년이 되었다.

그동안 많은 책을 읽고 다양한 프로그램을 만들었지만 요즘만큼 책을 읽고 싶어진 시절이 또 있었나 싶다. 모바일, SNS, 실리콘밸리 등의 영향으로 가뜩이나 빠르게 움직이던 IT기술들은 최근 머신러닝과 만나면서 미래를 예측할 수 없는 속도로 배울 것이 많아졌고 그 결과로 셀 수 없는 변화가 일어나고 있다.

덕분에 개발자로서 심장이 두근거릴 정도의 기대를 갖게되었고 동시에 우주같이 넓은 지식에 나의 시간과 몸은 참으로 보잘것 없다는 막연함과 두려움을 느끼기도 한다.

밑바닥부터 시작하는 딥러닝, 그리고 인생 최대의 격변

이러한 불안하면서도 스릴있는 이상 상태를 잠시 진정시켜주는 책이 밑바닥부터 시작하는 딥러닝이라는 책이다. 선무당이 사람 잡는다고 그간 프로그램에 창의성을 부여한다는 것이 회의적이었다. 알파고가 처음 등장했을 때 이세돌의 100% 승리를 장담했던 이유도 앨런튜링 그리고 인공지능의 겨울 이후 큰 변화가 없는 인공지능 기술 및 연구에 대하여 무시하는 마음이 적지 않았던 듯 싶다.

하지만 SNS, 모바일 등으로 빅데이터가 수집되고 컴퓨팅 파워의 발전으로 딥러닝 수준의 연산을 처리할 수 있게된 근래의 환경. 그리고 연역법과 귀납법의 오랜 싸움에서 100% 정답을 장담하지 못하는 귀납법을 택한 통계학과 머신러닝의 선택이 이런 거대한 변화를 가져올 줄은 예전엔 상상할 수 없었다.

책의 장점 및 개요

나름 15년간 이 분야에서 많은 노력을 기울였고 스스로 만족스러운 성과를 달성하며 살았다고 스스로에겐 후한 점수를 주곤 하지만 눈에 보이는 가시적인 성과로 이어지지 못한것이 일상을 가끔 허탈하게 만들곤 했는데, 그간의 빛바랜 줄로만 알았던 노력이 딥러닝을 이해하는 과정에서 더불어 이책을 이해해가는 과정에서 좋은 자양분이 되었다는 점에 스스로에게 위안을 주는 계기가 되었고 더불어 내 미래의 방향과 목표까지 제시해 주었기에 책에 후한 점수를 주고 싶다.

책의 장점과 개요를 몇가지로 간단히 요약해 보았다.

개앞맵시라고 소개한 로드맵 사이트를 통해 근래 출시된 머신러닝 관련 우수한 책을 소개하고 지속 발전이 가능한 학습의 방향을 제시한다.
카페, 텐서플로 등 딥러닝 프레임워크로 딥러닝 학습을 시작하는 경우 내재된 근본 원리를 경시하게 되기 마련인데 제목 그대로 밑바닥의 기초 내공을 튼튼히 해준다.
책을 읽으며 이런 질문도 하게 된다.
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컴퓨터는 사람이 가진 수천억 뉴런의 동시다발적 상호작용을 전기 신호로 모방한다.
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그렇다면 인간의 에너지는 어떤 신호를 모방하는가?
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이렇듯 꼬리에 꼬리를 무는 근원적인 질문이 자연스럽게 떠오르며 보다 넓은 철학 영역에의 사고를 쉽게 허락한다.
파이썬 프로그래밍 문법, 패턴을 간결하고 길지 않은 지문을 할당하여 빠른 시간내에 익힐 수 있게 도와준다.
numpy 등 파이썬의 딥러닝 관련 라이브러리를 집중적으로 설명하여 파이썬 익히다 지쳐 딥러닝까지 가지도 못하는 주화입마를 해결해준다. 무엇이 초점인지 분명하게 해준다. 나아가 미적분, 선형대수의 기본 등 딥러닝에 필요한 기초 수학지식을 든든하게 채워준다.
70년대에 인공지능의 한계에 부딪히게 했던 XOR의 비선형에 대한 고찰을 하게 해준다.
딥러닝은 빅데이터 기반에 다양한 층을 기반으로 한 매개변수 및 가중치가 핵심이라는 점을 분명하게 해줘 나아갈 방향에 흔들림이 없게 초점을 맞춰둔다. 특히, 퍼셉트론에서 신경망으로 넘어가기에 다소 매끄러워진다.
시그모이드, ReLU, 다차원 배열 연산에 대해 간결하면서도 핵심을 놓치지 않도록 알기 쉽게 정리해준다.
역전파에 대하여 이 책보다 알기 쉽게 설명한 책이 또 있을까?

요약하며…

딥러닝을 위한 기본적인 지식을 튼튼하게 하여 역전파까지 쉽게 이해시키는 과정을 볼 때 시중의 어떤 책을 읽어봐도 핵심에 집중하게 해주는 책은 본 적이 없는 듯 하다. 흔한 알기쉽게 설명한 인공지능 서적은 그 핵심 기술을 익히는데 둔하게 만들고, 기술서적은 각종 장애물 때문에 많은 시간을 소모하게 하는데 이 책은 그런 문제점이 없는 거의 유일한 책이다. 딥러닝에 관심이 있는 사람이라면 이 책을 필독서로 권장한다.