머가필요해

"한빛미디어 서평단 <나는리뷰어다> 활동을 위해서 책을 협찬 받아 작성된 서평입니다."

개발자라면 누구나 알고 있을 "혼공" 시리즈.

혼자서도 공부할 수 있도록 잘 만들어진 책일 뿐만 아니라,

동영상 강의도 제공해주고 샘플 코드도 제공해주는 정말 혜자와 같은 교과서들이다.

그런데, 이제는 "혼공"이 아니라 "혼만" 시리즈가 나오고 있다.

"혼자 만들면서" 시리즈 !!!

그것도, "딥러닝" !!!

거기다가, "박해선"님 !!!

5월에 출간한 따끈따끈한 책이다.

딥러닝은 CNN 부터 시작하는 것이 국롤이기에,

이 책 역시 '합성곱 신경망(CNN)'으로 Chapter 01 시작이다.

최근 트렌드는 LLM,

트랜스포머의 디코더 기반으로 만들어진 GPT 모델도 Chapter 05에서 알려주고 있다.

트랜스포머의 인코더와 디코더를 모두 사용하는 모델인

BART와 T5까지 마지막 챕터에서 언급해주고 있다.

이론이 아니라 직접 만들어 보면서 공부할 수 있는 책이라서 정말 마음에 들었다.

그렇다고 이론적인 내용이 없는 것도 아니다. 충분히 친절하게 이론에 대한 설명도 해주고 있다.

더더욱 이 책이 마음에 드는 것은 컬러 인쇄이다!!!

눈이 안아프게 빛 반사도 적은 종이 재질이다!!!

이와같은 "혼공/혼만" 시리즈 책을 정말 제대로 공부하기 위해서는

"혼공학습단"에 지원해서 맛있는 간식을 먹으며 많은 사람들과 함께 공부하는 것이다.

이번 14기 참여 기회를 놓쳤다면.... 다음 15기에 지원하면 된다 ^^

종종 있으니 꼭 기억했다가 참여하길 바란다.

"혼공/혼만" 시리즈 책들은 많이 있으니 관심있는 다른 책도 구매해서~~~ ^^

혼공학습단 활동을 열심히 하면 많은 것들이 생긴다 !!!

혼자 공부할 수 있는 책이지만,

혼자 하다 보면 의욕이 떨어지거나 작심삼일이 되기 쉬운 분들은

이런 활동을 통해서 동기부여를 받으면 좋지 않을까 한다.

화이팅!!!

"한빛미디어 서평단 <나는리뷰어다> 활동을 위해서 책을 협찬 받아 작성된 서평입니다."

"박해선"님의 명작 도서, "혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝"의 "개정판"이 나왔다 !!!

AI 관련하여 공부를 했던 사람들이라면 아마도 모두 가지고 있을 책이 아닐까 싶은데,

물론 나도 기존 도서를 가지고 있어서 비교 사진을 찍어봤다.

동그라미도 하나 추가되었고, 페이지도 더 많아진 새로운 개정판이다.

그래서인지 정가도 2.6만원에서 3.2만원으로 인상되었다. ㅋㅋㅋ

초판 발행 뒤, 4-5년 정도가 지났으니 물가 인상을 고려하면 정가 인상에 대해서도 충분히 이해가 간다!

벌써 4-5년이 흘렀다니... 처음 이 책으로 공부했던 때가 어제 같은데... 

이 책의 장점은 머신러닝에서부터 딥러닝까지 전반적인 사항을 모두 담고 있다는 것이다.

책에서도 말해주다 싶이, 반드시 순차적으로 공부해야하는 것은 아니다.

머신러닝에 대해서 공부하고 딥러닝을 살펴보는 것이 도움이 되기는 하지만,

필수는 아니기에 과감히 점프하고 딥러닝을 공부하는 것도 나쁘지는 않다.

이 책의 초판이 나오는 시점에서는 Tensorflow가 많이 사용될 때라 괜찮았지만,

최근에는 대부분 Pytorch를 많이 사용하기에 개정판에서 파이토치에 대한 내용을 추가해 준 것은 정말 반갑다.

혼공 시리즈의 책답게 동영상 강의도 멋지게 제공을 해준다.

- https://www.youtube.com/playlist?list=PLJN246lAkhQihHwcbrZp9uuwgxQen5HS-

큰 변화가 없는 챕터의 경우에는 기존 동영상 강의를 재활용하셨을거라 생각했는데, 전부 새로 등록하신 것 같다! 와우!

깃허브에 친절하게도 주피터노트북 파일들을 모두 등록해주셨다.

- https://github.com/rickiepark/hg-mldl2

"박해선"님의 블로그를 참고하면 좋다. 정오표도 확인할 수 있다.

- https://tensorflow.blog/hg-mldl2/

개인적으로 처음에 공부할 때에 이 책을 보고선 좀 당황한 적이 있었다.

다른 곳에서 설명하는 것들과는 조금 다른식으로 접근하거나 설명하는 것들이 있어서였다.

그래서 잠시 이 책을 끊고(?) 이렇게 저렇게 시간이 흘러

"혼공학습단"을 통해 다시 이 책을 공부해 보고자 시작하게 되었는데 !!!

머신러닝이나 딥러닝을 조금 공부하고 다시 이 책을 봤더니 감탄을 할 수 밖에 없었다.

아! 이래서 박해선님이 이 부분을 이렇게 설명을 하셨구나!

혼자 공부할 수 있도록 잘 정리되고 친절한 설명이 되어 있는 책이지만,

사실 이 책의 일부 챕터만 가지고도 책 한권이 나올 수가 있을만큼

크고 방대한 내용을 다루는 책이 바로 이 "혼공머신"이다.

그렇기에 이 책을 제대로 공부하기 위해서는 좀 더 꼼꼼하게 살펴보는 것을 권해본다.

이 책에 대해서 서평을 한 마디로 남겨 본다면,

"머신러닝, 딥러닝"을 공부해보고 싶다면 무조건 추천해드립니다!!!

"한빛미디어 서평단 <나는리뷰어다> 활동을 위해서 책을 협찬 받아 작성된 서평입니다."

AI 관련해서 공부를 한다면 최소한 한 번 이상 마주쳤을 가능성이 농후한,

갖고 있지 않더라도 책 표지를 보면 "아하! 그 책!" 이라고 외칠 그 유명한 책의 "리마스터판"이 나왔다.

벌써 8주년 이라는 것이 더 놀랍다 !!!

꼼꼼한 책을 보면서 혹시나 했는데, 역시나 일본 특유의 꼼꼼함을 보여주는 "사이토 고키"라는 분의 저서이다.

아쉽게도 어느 회사에서 연구하고 계시는지 등의 추가적인 정보는 찾을 수 없었다.

오옷! "개앞맵시" !!! 어디서 많이 들어본 닉네임을 갖고 계신 옮긴이.

'구글 엔지니어는 이렇게 일한다'라는 책의 번역도 맡으셔서 익숙한가!?

삼성전자 VD 사업부에서도 근무를 하셨었구나...

인사이트, 골든래빗 등의 출판사를 거쳐 지금은 한빛미디어에서 근무를 하고 계신 것으로 보인다 ^^

근래 봤던 책 중에서 중학교 2학년생의 리뷰를 책에 담아준 것은 처음 본 것 같다 !!!

김경수 학생도 대단하고, 한빛미디어도 대단하다는 생각을 해본다.

"밑바닥부터 시작하는 딥러닝 (Deep Learning from Scratch)"은 시리즈로 구성되어

현재 5권까지 출간되었고 6권도 출간 예정이라고 한다.

6권이 출간되기에 앞서 1권의 리마스터판이 이번에 다시 출간된 것이다.

순서에 상관없이 취사선택(?)하여 볼 수 있다지만

책의 챕터 구성을 보면 1권부터 보는 것이 맞을 것 같다.

CHAPTER 1     헬로 파이썬
CHAPTER 2     퍼셉트론
CHAPTER 3     신경망
CHAPTER 4     신경망 학습
CHAPTER 5     오차역전파법
CHAPTER 6     학습 관련 기술들
CHAPTER 7     합성곱 신경망(CNN)
CHAPTER 8     딥러닝

이 책은 딥러닝을 이해하는 데 필요한 지식을 기초부터 하나하나 차례로 설명해 준다고 한다.

정말 그렇다!

심지어 파이썬까지도 챕터를 하나 할당해서 알려주고 있다!!! 와우~!!

이 책이 특히 매력적인 것은 특정 라이브러리 사용을 최소화하고,

파이썬 코어 중심으로 실습 코드를 사용하고 있어서 내부적인 구현 사항에 대해 잘 살펴볼 수가 있다.

특히 이번 리마스터링을 통해 공부하기에 더더욱 좋아졌다.

그동안 이 책이 좋다는 것은 알았지만 출간된지 너무 오래되어 아쉬움이 있던 분들은

지금 바로 딥러닝에 대해서 진지하게 공부할 수 있도록 업데이트된 따끈따끈한 책이 등장했으니 지금 당장 구매를 !!!

드디어 딥러닝으로 들어간다~!!! 고! 고!

인공 신경망 (Neural Network)

- 텐서플로(Tensorflow), 케라스(Keras)

- 이진 분류: binary_crossentropy, 다중 분류: categorical_crossentropy

- Dense → Sequential → compile → fit → evaluate

심층신경망

- model.summary()

- keras.layers.Flatten()

- relu

- optimizer

  . 기본 경사 하강법 옵티마이저: SGD, Momentum, nesterov

  . 적응적 학습률 옵티마이저: RMSprop, Adam, Adagrad

신경망 모델 훈련

- loss function

- epochs

- drop-out

- early stopping

기본 숙제 : Ch.07(07-1) 확인 문제 풀고, 풀이 과정 정리하기

1. 어떤 인공 신경망의 입력 특성이 100개이고 밀집층에 있는 뉴런 개수가 10개일 때 필요한 모델 파라미터의 개수는 몇 개인가요?

③ 1,010 개

→ 풀이

'wx + b'와 같기 때문에 뉴런의 개수가 10개이고 입력값이 100개라면 다음과 같이 계산할 수 있다.

10 * 100 + 10 = 1010

2. 케라스의 Dense 클래스를 사용해 신경망의 출력층을 만들려고 합니다. 이 신경망이 이진 분류 모델이라면 activation 매개변수에 어떤 활성화 함수를 지정해야 하나요?

② sigmoid

→ 풀이

이진 분류 모델이라면 0과 1로 수렴하는 형태가 유리하므로 sigmoid를 사용하는 것이 적합하다.

3. 케라스 모델에서 손실 함수와 측정 지표 등을 지정하는 메서드는 무엇인가요?

④ compile()

→ 풀이

간단한 형태의 코드 샘플을 통해 알아볼 수 있다.

4. 정수 레이블을 타깃으로 가지는 다중 분류 문제일 때 케라스 모델의 compile() 메서드에 지정할 손실 함수로 적절한 것은 무엇인가요?

① sparse_categorical_crossentropy

→ 풀이

One-Hot 방식인 경우 'categorical_crossentropy'를 사용하면 되고,

정수 레이블이라면 'sparse_categorical_crossentropy'를 사용하면 된다.

추가 숙제 : Ch.07(07-2) 확인 문제 풀고, 풀이 과정 정리하기

1. 다음 중 모델의 add() 메서드 사용법이 올바른 것은 어떤 것인가요?

② model.add(keras.layers.Dense(10, activation='relu'))

→ 풀이

보통 다음과 같은 형태로 작성하는 것을 권장하지만, 1-라인으로 작성한다면 ②번 형태로 작성하면 된다.

2. 크기가 300x300인 입력을 케라스 층으로 펼치려고 합니다. 다음 중 어떤 층을 사용해야 하나요?

② Flatten

→ 풀이

2차원 입력이 들어오면 1차원으로 변경하는 layer를 배치하면 된다.

keras.layers.Flatten(input_shape=(300, 300))

3. 다음 중에서 이미지 분류를 위한 심층 신경망에 널리 사용되는 케라스의 활성화 함수는 무엇인가요?

ⓑ relu

→ 풀이

relu 함수의 경우 "max(0, z)" 함수와 같은 형태로써 이미지 분류에서 유용하다.

4. 다음 중 적응적 학습률을 사용하지 않는 옵티마이저는 무엇인가요?

① SGD

→ 풀이

SGD(Stochestic Gradient Descent)는 기본 경사 하강법 옵티마이저의 가장 대표적인 위치에 있다.

뭔가 흐름이 끊겼지만, 포기하기는 싫어서 달려보련다!

06-1 군집 알고리즘 (Clustering)

- 비지도 학습

- 이미지(gray, 2차원) 데이터 다루기

06-2 k-평균 (KMeans)

- 하이퍼파라미터 (k)

- 최적의 k 찾기 : inertia

06-3 주성분 분석 (PCA)

- 차원축소

- PCA

- 설명된 분산 (explained variance ratio)

[ 기본 숙제 : k-평균 알고리즘 작동 방식 ]

- 비지도 학습(Unsupervised Learning)의 가장 대표적인 사례가 바로 군집화(Clustering)이다.

- 군집화(Clustering)의 가장 대표적인 알고리즘이 바로 K-평균(K-Means) 알고리즘이다.

- centroid(중심점)을 기준으로 데이터들과의 거리를 최소화하는 것을 목표로 한다.

- 거리를 계산하는 여러 방법이 있으나 보통 유클리드 거리(Euclidian Distance) 방식을 사용한다.

- 이를 이용하여 K-Means 알고리즘은 다음과 같은 방식으로 최적화 한다.

[ 추가 숙제 : Ch.06(06-3) 확인 문제 풀고, 풀이 과정 정리하기 ]

1. 특성이 20개인 대량의 데이터셋이 있습니다. 이 데이터셋에서 찾을 수 있는 주성분 개수는 몇 개일까요?

→ 주성분 분석(PCA)라는 것은 차원 축소 방법 중 하나로써, 원본 데이터의 특성 개수와 같거나 적을 수 있다.

     그러므로 정답은 ②번이긴 할텐데.... 사실 ①번이라고 해도 틀렸다고 하기 힘들지 않을까 한다.

     "이 데이터셋에서 찾을 수 있는 최대 주성분 개수는 몇 개일까요?"라고 하는 것이 맞을 것 같다.

2. 샘플 개수가 1,000개이고 특성 개수는 100개인 데이터셋이 있습니다. 즉 이 데이터셋의 크기는 (1000, 100)입니다. 이 데이터를 사이킷런의 PCA 클래스를 사용해 10개의 주성분을 찾아 변환했습니다. 변환된 데이터셋의 크기는 얼마일까요?

→ 10개의 주성분을 찾아 변환했다고 했으니 당연하게도 ①번이 정답이다.

3. 2번 문제에서 설명된 분산이 가장 큰 주성분은 몇 번째인가요?

→ 분산이 큰 것부터 정렬되므로 ①번 첫 번째 주성분의 분산이 가장 크다.

그냥 문제 풀기만 하니까 아쉬워서 직접 코드로 증명을 해봤다.

여기까지~!!

첫 주는 조금 여유로울줄 알았는데, 공부할게 많다.

02-1. 훈련 세트와 테스트 세트

확인 문제를 통해 이 부분을 공부해보자.

1. 머신러닝 알고리즘의 한 종유로서 샘플의 입력과 타깃(정답)을 알고 있을 때 사용할 수 있는 학습방법은 무엇인가요?

- 머신러닝은 크게 지도학습과 비지도학습으로 구분할 수 있고, 정답을 알고 있는 경우 지도학습을 적용한다.

→ ① 지도학습

2. 훈련 세트와 테스트 세트가 잘못 만들어져 전체 데이터를 대표하지 못하는 현상을 무엇이라고 부르나요?

- 훈련 세트와 테스트 세트를 만들 때 전체적인 데이터 분포를 유지하는 것이 중요하며 그렇지 못한 경우 편향을 보인다.

→ ④ 샘플링 편향

3. 사이킷런은 입력 데이터(배열)가 어떻게 구성되어 있을 것으로 기대하나요?

- 문제 해석이 조금 오해의 여지가 있어 보이지만, 특성은 열(column)로 나열되어 있고 데이터의 구분은 행으로 된다.

→ ② 행: 샘플, 열: 특성

02-2. 데이터 전처리

이 책은 초보자를 위한 수준은 아닌 것 같고, 기본 지식이 좀 있어야 따라갈만한 것 같다.

어쩐지 처음 이 책으로 공부할 때 왠지 자괴감이 좀 들더라니..... ㅠㅠ

분산 = 기대값(평균)으로부터 얼마나 떨어진 곳에 분포하는지를 가늠하는 숫자

표준편차 = 분산의 제곱근

표준화(Standardization) = 평균을 0, 분산을 1로 만들어주는 스케일링 기법 (Z-Score 활용)

기본이 될만한 것들을 같이 정리하면서 공부해봐야겠다.

Python Excel Deep Learning

딥러닝의 알고리즘 원리부터 파악하기

파이썬과 엑셀로 시작하는 딥러닝

딥러닝과 파이썬은 쿵짝이 잘맞는 짝꿍같은 느낌인데, 왠지 엑셀은 어울리지 않는 느낌이 든다.

하지만, 딥러닝을 잘 생각해보면 테이블 형식의 데이터들과 수학이 바탕이 되어야 하고

그렇게 생각해보면 엑셀은 딥러닝에 잘 어울리는 도구일 수도 있겠다라는 생각이 든다.

어!? 이거 가스라이팅인가!? ^^

지은이 3명의 소개글을 읽고 공통점을 찾으셨다면~ 센스쟁이 !!!

그렇다!!! 인공지능 대학원 동문 3명이 모여서 책을 썼다!!!

출간한지 얼마 안되는 따끈따끈한 New 책이다 !!!

AI를 공부하는 모두가 Model Researcher일 필요는 없다.

하지만, 그렇다고 해서 딥러닝의 기본기를 배울 필요가 없는 것은 아니다.

인공지능을 공부했다라고 말하기 위해서는

Scikit-Learn, Tensorflow, Pytorch 등에서 제공하는 것을 그냥 가져다가 쓰기만 하는 것이 아니라

그 기본이 되는 원리에 대해서 한 번쯤은 파고들어본 경험은 있어야 한다고 생각한다.

일단, 책의 전체 내용을 간략히 살펴보자.

크게 보면 "분류 문제 → CNN → RNN" 정도에 대해서 진행을 하게 되고

데이터 정규화 및 분할, 소프트맥스에 대해서도 설명을 해주고 있다.

왠지 귀여운 느낌의 차례가 등장했다 ^^

조금 아쉬운 점은 ...

개인적인 취향일 수도 있지만 자고로 개발환경이라고 하면 리눅스(Linux)가 표준이지 않을까 한다!

특히 시장지배적 위치에 있는 우분투(Ununtu) 기준으로 개발환경 설명을 해줘야 하는데.... 없다!!!

어디까지나 개인적인 취향으로... Ubuntu 운영체제에서의 환경 구축은 다음과 같이 하면 된다.

1. Python 설치 및 가상 환경

  - 원하는 버전의 Python을 편하게 사용하기 위해서는 다음 링크를 참조해서 pyenv를 설치하자

    . 다양한 버전의 파이썬을 사용하려면 (pyenv)

  - 실습을 진행할 디렉토리로 이동 후 기본 환경을 맞춰보자

2. Jupyter 설치

  - Jupyter Notebook 사용을 위해 jupyter 패키지를 설치하자

  - 설치가 잘 되었는지 실행해보자

  - 새로운 파일 생성은 책과 조금 다르기에 캡쳐한 화면으로 보여주겠다.

이하 과정은 책을 보면서 따라가면 된다.

사실 위의 내용도 책의 내용과 별 차이 없다 ^^ 괜한 투정~!!!

책의 뒷부분에는 재미있는 것들이 부록으로 제공된다.

Microsoft Excel 뿐만 아니라 `구글 스프레드시트`를 애정하는 분들을 위한 내용도 설명을 해주고 있다.

요즘 Pytorch에 비해 인기가 조금 시들해졌지만,

그래도 아직 그 명성을 떨치고 있는 Tensorflow를 사용하는 다양한 예제도 있다.

이 책의 가장 특징인 엑셀(Excel)을 사용하기 위한 패키지로 여기에서는 `xlwings`를 사용하고 있다.

Jupyter Notebook에서 설치해서 사용하면 된다.

책을 보다가 깜짝 놀란 이미지가 있어서 잠시 공유 !!! ^^

딥러닝을 공부하면서 정말 괴로운 부분이 바로 수학이다.

특히 미분 ... 어렸을 때 잘 공부해뒀어야 했는데 ... 뒤늦게 공부하려면 ... 정말 ... 짜증이 ... ^^

그런데, 컴퓨터를 사용하고 있으면서 그것도 프로그래밍을 하고 있으면서

미분을 컴퓨터에게 시키면 되지 왜 그것을 공부를 하고 있을까!?

기본적으로 컴퓨터는 ... 프로그래밍적으로 미분을 직접 푸는 것은 안된다.

(물론 불가능은 아니겠지만, 어렵다. 그리고 내가 원하는대로 나오는 것은 더더욱 어렵다)

그러면, 기울기를 구하기 위해 미분을 하려면 어떻게 될까!?

미분한 결과를 프로그래밍으로 구현해주면 된다.

위에서 보이는 함수 중에서 `def f_prime(x):` 부분을 보면 알겠지만,

미분이 된 수식을 구현하고 있다.

뭐 그렇다.

이 책을 훑어보다보면 `응? 왜 굳이 Excel이 필요한거지?`라는 생각을 할 수도 있을 것이다.

사실 많은 강의와 서적에서는 Pandas/Numpy/Matplotlib 등으로 잘 설명해주고 있기 때문이다.

하지만, 직접 이 책을 따라하다보면 왜 엑셀을 사용하고 있는지 느낄 수 있을 것이다.

특히, Pandas/Numpy/Matplotlib 등을 이용해서 공부를 해보신 분이라면

엑셀을 통해서 중간에 어떻게 값들이 변해가는지 등을 눈으로 보면서 막혔던 것이 뚫리는 기분을 느낄 수도 있을 것이다.

예제 파일도 제공을 해주고 있으니 편하게 사용해보자.

  - http://infopub.co.kr/new/include/detail.asp?sku=06000248

GitHub로 샘플을 제공해주면 좀 더 좋았을 것 같은데

아쉽지만 공식 홈페이지를 통해 압축 파일을 내려받아야 한다.

용량은 2.7MB 정도이다.

책 제목에서도 나와있지만

딥러닝의 알고리즘 원리를 직접 손으로 하나씩 확인하고픈 사람들에게는 정말 가뭄의 단비같은 책이 될 수도 있다.

하지만, 응용 위주로 딥러닝을 공부했거나 하려고 하는 분들에게는 별 도움이 되지 않는 책이 될 것이다.

그리고, 나름 친절하게 설명하려고 노력은 했지만

딥러닝에 대해 비기너(Beginner)... 아직 한 번도 공부하지 않으신 분들은 따라하기에도 쉽지 않을 수 있다.

많은 공식이 나오는 것은 아니지만,

중간 중간 나오는 공식들이 어떤 의미인지 친절할 정도로 설명은 하지 않고 있기 때문이다.

(설명이 충분치 않은 것이 당연하다! 그걸 다 설명하려면 그것만으로도 책이 나올 것이다 ^^)

즉, 이 책을 추천하고픈 분들은 다음과 같다.

- 딥러닝 공부를 하고 있지만, 대체 GD는 뭐고 Softmax가 뭔지 원리가 궁금한 사람

- 중간 중간 단계에서 값들이 어떻게 변하는지 눈으로 확인하고 싶은 사람

- Tensorflow나 Pytorch에서 제공해주는 것만 사용하다가, 어떻게 구현된건지 궁금한 사람

(눈치 채셨겠지만 ... 같은 대학원 공부를 하고 있는 분들이 저자라서 ... 리뷰를 해봅니다만 ... 나름 솔직한 리뷰입니다 ^^)

이 포스팅은 제공 받은 서적으로 작성한 리뷰입니다.

오랜 시간 Software Engineer로써 살고 있는 고인물이

새로운 세상에 적응하기 위해 딥러닝이라는 것을 공부하려고 할 때

가장 큰 장벽으로 다가오는 것이 바로 수학이다.

고등학교 시절 이과를 선택하고 공대에 입학해서 공돌이 생활을 했지만

수학을 정말 싫어하고 못했던 나인데, 이 나이 먹고 다시 수학 공부를 해야하다니!!!

하지만, 딥러닝에 대해서 파고들기 위해서는 수학 공부는 필수다.

어쩔 수 없다.

그렇지만, 수학 정석부터 시작할 수는 없고, 필요한 내용만 공부를 하려면... ?!

나온지 얼마 안되는 정말 따끈따끈한 책이다.

원서도 2021년 10월에 출간되었다.

책 제목에 "딥러닝"이 적혀 있다고 해서 알고리즘이나 코드를 설명해주는 책은 절대 아니다.

역전파(Backpropagation)와 경사하강법(Gradient Descent)을 이해하기 위한

수학적 배경 지식을 공부하기 위한 수학책이다.

"옮긴이의 말"에서도 분명히 이 부분을 말해주고 있다.

그렇다고 해서 정말 수학 공식만 설명해주고 있는 책은 아니다.

실제 Python 코드를 이용한 구현 방법도 알려주고 있기에 실습을 하면서 공부를 할 수 있다.

책의 구성을 살펴보면 다음과 같다.

"옮긴이의 말"에서도 언급한 것 처럼

이 책은 `10장 역전파`와 `11장 경사하강법`을 설명하기 위한 책이다.

실습환경 구축을 설명해주고 있는 1장을 빼고

2장부터 9장까지는 본론을 말하기 위한 수학적 개념과 공식을 설명해주는 내용으로 채워져 있다.

책 인쇄는 조금 아쉽게도 풀 컬러는 아니고 (개인적인 취향으로 풀컬러 러버~)

자주색+검은색의 조합이다.

책에서 사용된 소스코드는 다음 링크에서 내려 받을 수 있다.

  - https://github.com/rkneusel9/MathForDeepLearning

쥬피터노트북(.ipynb)은 아니고, 파이썬(.py) 파일로 제공해주고 있다.

책의 정오표는 다음 링크의 제일 하단에 있는 `View the latest errata`에서 확인하라고 하는데, 원서 기준이다.

  - https://nostarch.com/math-deep-learning

한글판에 대한 정오표가 업데이트 되면 아래 링크에서 확인할 수 있을 것이다.

  - https://jpub.tistory.com/category/오탈자%20정보 

※ 제이펍 서평단 활동을 위해 지급 받은 도서에 대한 리뷰입니다.