[도서 리뷰] fastai와 파이토치가 만나 꽃피운 딥러닝

어떤 머신러닝 전문가가 기본적인 수학, 프로그래밍에 대한 내용이 어렵다면 머신러닝과 딥러닝을 하겠다고 하면 안 된다는 얘기를 해서 적잖아 놀랐던 적이 있다.

딥러닝을 익히고 다양한 분야에 적용하면서 사용하는 라이브러리는 점점 더 추상화 되어 기본적인 철학을 이해하고 있다면 수백, 수천줄로 구성된 딥러닝 알고리즘을 추상화된 코드 몇줄로 좋은 성능을 내는 모델을 만들 수가 있게 되었다.

코딩 경험이 없어도 고등 수학을 이해하고 있지 못하더라도 딥러닝을 시작할 수 있게 용기를 준다. 그리고 딥러닝의 핵심적인 내용을 대부분 다루면서도 Fast.ai 라는 추상화된 도구를 통해 직접 모델을 구현할 수 있게 해준다.

대부분의 딥러닝 책은 딥러닝을 구성하는 신경망의 기초부터 시작하는데 이 책은 탑다운방식으로 구성되어 있다. 딥러닝의 개요와 윤리를 가장 먼저 설명하고 바로 CNN으로 넘어간다. 데이터 윤리를 초반에 강조해서 설명하는 것도 인상적이다.

이 책은 초반에 다음의 원칙을 제시한다.

• 게임 전체를 가르친다.
• 항상 예시를 사용한다.
• 최대한 쉽게 설명한다.
• 경계를 허문다.

기술을 배울 때 지금 배우는 내용이 전체의 어느 부분인지 어떻게 응용될 수 있는지 자세하고 친절하게 설명하고 있다. 그래서 꼭 파이토치, Fast.ai 사용자가 아니더라도 데이터 윤리를 이해하고 적정기술로 활용하고자 하는데 도움이 된다. 이 책을 통해 기술을 다루고 그 기술을 다른 사람에게 알려주는 태도에 대해 배울 수 있었다. 게다가 fast.ai는 다양한 커뮤니티를 포용하고 있다.

국내에서도 fast.ai 커뮤니티를 이끌고 있는 역자 두 분이 번역해 준 책이라 더 신뢰가 가는 책이다.

모든 실습 코드를 colab 으로 바로 연결할 수 있는 링크를 제공하고 있어서 전체적인 소스코드를 실행해 볼 수 있다.

Using Colab - Practical Deep Learning for Coders

이 리뷰는 한빛미디어의 나는 리뷰어다 이벤트를 통해 책을 제공받아 작성했습니다.