도서 링크
드디어 도착했습니다. 코로나가 아직 끝날 기미가 보이지 않아서 가깝지만 좀 더 먼 나라가 되어 버린 이곳 일본까지, 무사히 새 책을 받아볼 수 있었습니다. 작년 9월에 번역을 의뢰받고 올해 3월쯤에 번역을 끝냈습니다. 꽤 난이도가 있는 책이라 힘든 부분도 있었지만 AWS의 힘을 빌려 딥러닝 환경을 구축하고, 예제를 실행해가며 본문을 확인해 보니 딥러닝을 실무에서 활용할 때 도움이 될 만한 내용들로 가득하다는 느낌을 받았습니다.
저자가 이야기하는 파이토치 딥러닝의 접근 방법은 아래와 같습니다.
- 딥러닝 모델 알기
- 입력과 출력을 구하는 방법 살펴보기
- 어떤 데이터셋을 사용할지 결정하기
- 모델을 사용한 작업의 흐름
- 데이터셋 구현하기
- 전처리 실시하기(데이터 확장 등으로 환경 구축)
- 데이터 로더 구현하기(추론 시 데이터를 미니 배치로 꺼냄)
- 네트워크 모델 구현하기(신경망 구축)
- 순전파 정의하기(여러 층의 신경망을 따라 쭉 신호를 전파하면서 최종 출력을 만들어 가는 과정)
- 손실함수 정의하기(손실함수 값이 작아지도록 신경망의 파라미터를 갱신 및 학습)
- 최적화 기법 설정하기
- 학습 및 검증하기
- 테스트 데이터로 추론하기
전반적으로 위의 흐름에 따라 내용을 전개하고 있습니다. 이론적으로 어려운 부분은 그림으로 설명하고 있기에 대강의 이미지는 그릴 수 있는 도서입니다. 하지만 옮긴이의 말에서도 소개했듯이, 이 책은 중상급자를 위한 도서이기 때문에 기본적인 머신러닝을 배운 다음 단계로 파이토치를 선택한 경우 유용합니다.
덧. 원서와 전혀 다른 매력적인 표지로 거듭난 책이라 출간 소식을 들었을 때 기분이 좋았습니다. 예제를 따라해 보며 실무에 가까운 구현을 해보는 즐거움을 느껴보시길 바랍니다.
