[리뷰] 딥러닝 파이토치 교과서 - 기본기에 충실한 딥러닝 입문서!(길벗, 서지영 저)

오늘 리뷰 도서는 길벗 출판사의 '딥러닝 파이토치 교과서' 입니다.

 

길벗 IT 전문서에서 지속적으로 진행하는 '개발자 리뷰어' 이벤트에 당첨되어, 본 도서를 증정받게 되었는데요. 처음 배송을 받고 쭉 훑어본 후에 다음과 같은 생각이 들었습니다.

'바로 딱 내가 찾던 책이다.' 

 

1/3 정도를 읽고 학습한 후에, 관련 분야에 관심이 있는 지인에게 연락해서, 나중에 꼭 보라며 권유를 했을 정도인데요. 책의 후면에 적혀진 다음과 같은, "기초부터 CNN, RNN, 시계열 분석, 자연어 처리, 강화 학습, 생성 모델까지 파이토치로 배우는 딥러닝 핵심 원리!",

카피 문구의 내용처럼, 정말 기본적인 내용부터 충실히 채워져 있습니다.

 

이미 학계에서는 PyTorch가 주류 프레임워크가 되었습니다. 최근 여러 탑티어 학회의 논문을 살펴보아도, 대부분 PyTorch로 구현이 되어 있고, 몇 년 정도 위로 거슬러 올라가야 다른 프레임워크를 메인으로 사용한 경우가 보입니다. 게다가, PyTorch는 좀 더 Python 친화적으로 만들어져있기에, 처음 시작하는 분들에게도 적합한 프레임워크라고 볼 수 있습니다.

 

명실상부하게, '교과서'로 불리기에 손색이 없는 면모가 곳곳에 보이기도 했습니다. 딥러닝 책이지만, 최소한 알고 있어야 할 머신러닝의 핵심 들을 간략히 잡아주는 파트가 있으며, 이후 딥러닝에 대한 큰 그림을 제시하면서 본격적인 내용을 시작합니다.

CNN은 두 파트에 걸쳐서 기본적인 내용부터, ResNet과 U-Net 등 다양한 모델까지 직접 사용해보는 실습을 진행합니다. 또한, 다른 여러 책에서 비교적 잘 등장하지 않는 시계열 분석을 RNN, LSTM, GRU를 사용해서 구현해보는 파트가 개인적으로 인상 깊었습니다. 비교적 근래에 Facebook의 시계열 분석 라이브러리, Prophet의 딥러닝 버전인 Neural Prophet이 등장하여 잠시 살펴보기도 하였는데요. 이처럼 매번 라이브러리로 구현된 모델만 써보다가, 직접 내부 구조부터 시계열 분석을 구현해보는 실습을 할 수 있는 부분이 있어서 무척 좋았습니다.

 

중간 즈음에서 등장하는 성능 최적화 파트 역시 많은 것을 배울 수 있었습니다. 사실 여러 최적화 기법을 그냥 이론으로 배우기만 하였고, 실제 모델에는 이미 구현이 되어 있다보니, 당연히 가져다 쓰는 경우가 많았는데, 직접 성능 차이를 체감해 볼 수 있도록 하나씩 더해가며, 실습해보는 부분이 무척 뜻 깊었습니다. 

 

자연어 처리 파트에서도 기본적인 NLP의 기반 지식과 전처리, 임베딩에서는 기본적인 word2vec과 TF-IDF부터 트랜스포머, seq2seq, BERT까지 모두 살펴보게 됩니다. 기본적으로 영문 Corpus를 사용하지만, 후반부에선 한국어 임베딩도 진행 합니다.

 

딥러닝은 워낙 발전 속도가 빠른 분야다보니, 몇 달만 지나도 새롭게 공부해야 할 것들이 쌓이게 됩니다. 더군다나, 해당 분야에 새롭게 진입하는 분들에게는 '어떤 것을 어떻게 공부해야 할지' 그 감을 잡는 것 자체도 쉬운 일이 아닌데요. 딥러닝 내부에는 비전, 자연어처리, 강화학습 등 여러 종류의 세부 파트가 들어 있긴 하지만, 결국 모두 알아야 할 내용들입니다. 한 분야에서 사용되던 기술이 다른 분야에 적용 되는 경우가 무척 흔하기에, 하나만 알아서 해당 분야의 전문가가 되기 어려운 것입니다. 또, 기본이 되는 기술들이 결국 여러 분야와 유기적으로 연결되어 있기에, 내 관심 분야가 아니더라도 해당 분야에서 특정 알고리즘이 어떤 식으로 사용되는지를 개념적으로 알고 있는 것이 중요합니다.

 

이런 부분에서, 이 책은 무척 유익합니다.

 

과거에 본 도서의 저자님이 집필하신 '모두의 인공지능 기초 수학'에 베타리더로 참여했던 적이 있습니다. 이 때에도, 대상 독자가 궁금해할 포인트를 무척 잘 잡아서 책에 담아내셨다, 라는 생각이 들곤 했습니다. 아니나 다를까, 이 책에서도 무척이나 비슷한 느낌을 받았습니다.

그 때에는 수학적 백그라운드가 부족한 사회과학 계열 학부생의 입장에서 해당 도서로 많은 도움을 받았다면, 2년이 지난 지금에는 인공지능을 전공하는 대학원생의 입장에서 또 새롭게, 본 도서로 많은 도움을 받고 있으니, 여간 감사한 일이 아닐 수 없습니다. 

 

모쪼록, 본 책으로 많은 도움을 받으실 것이라 생각되는 분들을 예상해보자면 다음과 같습니다.

- 처음 PyTorch를 공부 하는 분들 (비교적 깊은 수준까지)

- 기본적인 딥러닝 관련 공부를 했지만, 실제 구현에 자신이 없는 분들

- 전반적인 딥러닝 알고리즘들의 코드를 살펴보고 싶은 분들

 

모쪼록, 많은 분들에게 도움이 될 수 있는 책이라고 생각합니다. 강력 추천 드립니다.

 

 

 

본 리뷰는 길벗 출판사의 "17차 길벗 개발자 리뷰어" 프로그램의 일환으로, 무상으로 도서를 증정 받고 작성된 리뷰임을 고지합니다.