[IT도서리뷰] 한 줄씩 따라 해보는 파이토치 딥러닝 프로젝트 모음집

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한 줄씩 따라 해보는 파이토치 딥러닝 프로젝트 모음집 - YES24

지난 학기 처음 딥러닝을 접하게 되었는데 이론 수업 위주로 공부하고, 특정 실습 위주로만 공부를 하다보니 다양한 실습의 기회가 부족해 아쉬웠다. 아직 NLP나 비전 쪽 모두를 경험하고 있고 어떤 분야가 나에게 맞는지 찾아가고 있는 입장에서, 여러 예제들을 실습해보는 기회가 있었으면 했다. 그러던 차에 내가 딱 원하던 실습을 골고루 경험해볼 수 있는 책이 있어 소개하고자 한다.

바로 이 책, <한 줄씩 따라 해보는 파이토치 딥러닝 프로젝트 모음집> 이다.

일단 표지부터 굉장히 귀엽다!! 자세히 보면 딥러닝 공부하다가 한번쯤은 들어봤을 법한 단어들이 적혀있는데, 익숙한 키워드들이 많다. 최근 버전 설치하느라 애먹은 CUDA와 CuDNN도 보이네^^ 여기 있는 키워드들에 대해 정확하게 이해하고 있고, 어떤 식으로 사용하는지/구현하는지 머리속에 착 정리가 되어있다면 초보자는 아니지 않을까! 물론 더 많은 공부가 필요하겠지만~~!

 

 

책을 보기 전, 가장 인상 깊은 것은 바로 저자에 대한 정보였다. 예전에 익히 들어 알고 있었던 빅데이터 연합 학회인 '투빅스'가 바로 이 책의 저자이다. 나와 같은 신분의 대학생들이 모여 직접 인공지능에 대한 공부를 하며 배웠던 내용들을 모아 책으로 출간해서 그런지 왠지 신뢰가 갔고, 읽어보고 싶은 마음이 막 생겼다. 왠지 나와 비슷한 고민을 했을 것 같고, 비슷한 어려움을 겪었을 것 같아 그런 부분을 잘 녹여낸 책이 아닐까 싶어 기대가 됐다.

서론이 길었는데, 책의 구성부터 소개하자면 크게 이론 파트와 실전 파트로 나뉜다.

 

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이론파트

Part1. 인공지능 (Artificial Intelligence)
Part2. 딥러닝 (Deep Learning)
Part3. Pytorch
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실전파트

Part4. 작물 잎 사진으로 질병 분류하기
Part5. 국민청원 분류하기
Part6. 실제 사진 애니메이션으로 만들기
Part7. 실시간 비명 감지 시스템
Part8. 딥러닝을 이용한 수능 영어 풀기
Part9. 아이돌 무대 자동 교차편집 생성
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이론 파트에선 인공지능과 딥러닝, 그리고 이를 구현할 수 있는 유명한 라이브러리인 Pytorch(파이토치)를 소개한다. 인공지능, 머신러닝, 딥러닝이라는 단어에 대해 헷갈리거나 낯선 비전공자들, 초보자들은 한 번 정리하고 넘어갈 수 있는 파트라서 가볍게 읽어보기 좋았다.

 

또, Pytorch 파트에서는 아나콘다 설치부터 환경 세팅과 가볍게 연습하고 넘어가기 좋은 MNIST 예제를 설명하고 있다. 이미 내 컴퓨터에는 아나콘다도 설치되어 있고, MNIST도 해봤던 예제라서 가볍게 보고 넘어갔는데 코드 한 줄마다 어떤 역할을 하고 있는지 구체적으로 기술되어 있어 코드가 낯선 초보자/비전공자들은 연습하고 넘어가기 좋을 것 같았다.

 

다만, 아나콘다나 CuDNN, CUDA 설치에 대해 좀 더 구체적으로 사진 등의 예시를 들어서 설명하면 어떨까 싶었다. 개인적으로 CuDNN, CUDA은 버전 호환 등의 문제로 어려움을 겪었던 부분이라 그런가 단순히 책의 설명만으로는 초보자가 설치하기 어렵지 않을까 싶다.

 

 

 

그리고 이 책의 가장 큰 장점이라고 할 수 있는 부분이, 위와 같이 코드 한 줄 한 줄에 대해 설명을 하고 있는 부분이다. 내가 조금 더 일찍 이 책을 봤더라면 조금 더 빠르게 코드 기능들에 배울 수 있었을텐데! 싶어 아쉽기도 했지만, 나와 같은 완전 초보는 아닌 (그렇지만 초보티는 못 벗은..) 경험자들도 정리하고 넘어갈 수 있는 책인 것 같다.  

 

실전 파트에서는 정말 흥미로운 주제의 실습들을 많이 다루고 있다. 솔직히 이 책을 보고 싶었던 가장 큰 이유 중의 하나가 진짜 재미있어 보이는 실습 주제들 때문이었는데, 지금 시험기간이라서 모든 실습의 코드를 다 돌려보진 못해서 아쉽다ㅠ

 

실습 파트 중에서도 특히 Part5. 국민청원 분류하기 와 Part7. 실시간 비명 감지 시스템 파트를 좀 더 유심히 봤다. 아무래도 지금 졸업프로젝트에서 음성기반+텍스트 기반의 멀티모달 감정분류 모델을 개발하고 있어서 눈이 좀 더 가게 된 것 같다. 특히 개인적으로 NLP 모델을 처음 구현했을 때 어떤 순서대로 진행하는 건지 흐름을 제대로 못잡아서 어려움을 겪은 적 있는데, 이 책에서는 결론 파트에서 전체적인 코드 구현의 순서에 대해 다시 정리를 해주어서 넓은 시야에서 다시 정리해볼 수 있어좋았다.

 

[좋았던 점]
1. '한 줄씩 따라 해보는'이라는 수식어에 맞게 코드 한 줄 한 줄 코멘트가 되어있다. 보통 초보자라면 일단 무작정 예제 코드를 따라쓰고, 그 코드가 무엇을 의미하는지에 대해서는 잘 몰라서 나중에 나만의 코드를 쓸 때 어떤 코드를 써야하나 혼란스러운 경우가 많을 것이다. 이 책에서는 한 줄 코드가 정확하게 어떤 역할을 하고, 어떤 상황에서 쓰는지에 대해 구체적으로 설명되어 있어서 100% 이해하고 넘어갈 수 있도록 도와준다. 초보자나 딥러닝 코드가 아직 어려운 사람이 읽어보면 참 좋을 것 같다.

2. 실습 파트에서는 각 파트마다 결론/성능 높이기 등의 챕터를 통해 간단하게 전체 실습 과정에 대해 다시 정리하고 리뷰할 수 있게 한다. 예제를 하나하나 따라가다가 순간 '아 그래서 내가 이거 왜 하고 있지?' 라는 생각을 한 번쯤은 해보셨을 것 같다. 나만 그랬다면 패스.. 전체적인 흐름을 잡고 큰 그림을 볼 수 있는 파트라서 좋았다.


[아쉬운 점]
1. 구체적이고 자세하게 한 줄씩 코드에 대한 설명을 해주어서 좋긴 했지만 개인적으로는 조금 더 간결하게 정리해서 코드에 바로 주석으로 넣었으면 어땠을까 싶다. 어차피 실제 개발할 때는 주석으로 대체하기도 하고, 책 지면에 너무 텍스트가 많은 듯 하여 읽다가 조금 지칠 수도 있을 것 같았다.

2. 실습 위주로 쓰이게 된 책이다보니 이론에 대한 설명이 좀 부족하다. 또, 이미 이론에 대해 조금이라도 알고 있다는 전제 하에 설명하는 듯 가정한 부분도 있었던 것 같다. 이미 이론에 대해 한 번이라도 훑어본 사람들은 어려움 없이 바로 실습에 뛰어들 수 있겠으나, 정말 파이썬이나 기초를 잘 모르는 초보자가 읽기에는 어려울 듯 하다.


결론적으로 총평하자면, 딥러닝에 흥미가 생겼는데 실습 위주로 실력을 키워보고 싶은 사람이라면 이 책을 보길 적극 추천한다! 특히 정말 흥미로운 주제가 많아서 내가 어떤 것에 흥미가 있는지 알아보고 싶을 때 직접 실습해보며 경험해보기 참 좋은 책일 것 같다.

 

다만, 파이썬에 대한 기본적인 경험이 있는 사람이 읽어야할 것 같다. 근데 어차피 어떤 책으로 공부하더라도 파이썬에 대한 기본적인 경험은 필수니까 딥러닝을 공부하기로 마음먹은 사람이라면 이 정도는 다들 준비하지 않으실까 싶다! 또 기본적으로 이론에 대해 한 번이라도 공부해본 사람이 이 책을 읽으면 좋을 것 같다. 왜냐하면 앞의 이론 파트에서 간단하게 설명하긴 하지만, 아무래도 실습 위주인 책이다보니 이 내용만 알고 있기엔 조금 부족한 느낌이 든다. 개인적으로 이론 파트에 대한 공부가 탄탄해야 실습에서도 그게 연결된다고 생각하기 때문에, 아직 이론에 대한 베이스가 부족하신 분들은 '모두를 위한 딥러닝'이나 '스탠포드 CS231N' 강의 등을 통해 좀 더 공부하고 책을 보시길!

 

딥러닝에 대한 기본적인 이론 베이스는 있지만 실전 경험을 더 해보고 싶으신 분 &코드를 써 본 경험은 있지만 그 코드가 정확하게 어떤 기능을 하는지 잘 몰랐던 분들에겐 이 책이 좋은 참고 도서가 될 듯 싶다!




[비제이퍼블릭에서 서평 이벤트 진행을 위해 제공 받은 도서 리뷰입니다]