제목 그대로
사용자 친화적인 케라스(Keras)로 딥러닝(Deep Learning)을 공부할 수 있는 책이다.
4월에 출간된 따끈따끈한 책이다.
책을 볼 때에는 새하얀 종이에 컬러풀한 인쇄로 보기에 아주 좋은데,
조명 아래에서 책 사진을 찍었더니 아래처럼 빛 반사가 좀 있다(사실 책 볼 때에도 조명 반사가 좀...).
정말 친절하게도 책의 구성에 대해서 서술형으로 설명을 해주고 있다.
책의 목차만 가지고 전체적인 흐름을 파악하거나 각 챕터에 대해서 이해를 하기에는 어려울 때가 있는데
이렇게 친절하게 책의 구성에 대해서 이야기 해주는 것처럼 설명이 있어서 정말 좋았다.
책이 쉬운 것 같으면서도 어려운데,
신경망(Neural Network)의 전체적인 내용을 책 한 권에 모두 담고 있다보니 뒷부분은 사실 좀 어려웠다.
(사실 내가 딥러닝에 대해 깊이 알지 못하고 앞부분만 알고 있다보니 뒷부분이 마냥 어렵게 느껴졌을 것이다!)
처음에 책을 접했을 때 좀 당황했던 것이 "ANN"이라는 용어였다.
ANN (Artificial Neural Network, 인공신경망) 이라는 명칭은 보통
생물학적인 신경망, 즉 Neuron(뉴런)에서 영감을 얻어 발발된 통계학적인 학습 알고리즘을 지칭하는
일반적인 용어로 알고 있었다.
그런데, 이 책에서는 SNN(Shallow Neural Network, 얕은 신경망), 2-layer Neural Network,
또는 그냥 NN(Neural Network)이라고 부르는 제일 단순한 NN을 지칭하는 용어로 ANN을 사용하고 있다.
물론, 이런 내용은 책에서 잘 설명해주고 있다.
그리고 이론적인 내용도 너무나 잘 설명해주고 있다.
책에서 기대하는 대상 독자는 광범위 하다.
Deep Learning을 공부하는 모두가 대상 독자이다.
예제 소스 코드도 너무나 잘 제공해주고 있다.
- https://github.com/jskDr/keraspp_2022
책을 살펴본 개인적인 의견으로 말하자면,
이 책은 Deep Learning을 공부하면서 직접 코드로 구현을 어떻게 하는지 살펴보고 싶은 초급자에게 적합할 것 같다.
책도 그렇고, 제공해주는 예제 소스도 보면
옆에서 강사님이 친절하게 설명해주는 느낌처럼 쓰여져 있다.
이 부분이 어떤 용도인지 왜 그렇게 되는 것인지 설명해주듯이 쓰여져 있어서
혼자서 공부하기에 적합한 것 같다.
"한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."
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