번역후기: 만들면서 배우는 파이토치 딥러닝

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.

  1. 딥러닝 모델 알기
  2. 입력과 출력을 구하는 방법 살펴보기
  3. 어떤 데이터셋을 사용할지 결정하기
  4. 모델을 사용한 작업의 흐름
  5. 데이터셋 구현하기
  6. 전처리 실시하기(데이터 확장 등으로 환경 구축)
  7. 데이터 로더 구현하기(추론 시 데이터를 미니 배치로 꺼냄)
  8. 네트워크 모델 구현하기(신경망 구축)
  9. 순전파 정의하기(여러 층의 신경망을 따라 쭉 신호를 전파하면서 최종 출력을 만들어 가는 과정)
  10. 손실함수 정의하기(손실함수 값이 작아지도록 신경망의 파라미터를 갱신 및 학습)
  11. 최적화 기법 설정하기
  12. 학습 및 검증하기
  13. 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.

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