📖 딥러닝의 정석

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한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다.

Book Info

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• 제목: 딥러닝의 정석
• 저자: 니틴 부두마, 니킬 부두마, 조 파파
• 역자: 최재훈, 차성재
• 감수자: 성태응, 맹윤호
• 출판사: 한빛미디어
• 출간: 2024-02-02

Intro

벌써 2024년이다. 지금까지 딥러닝을 공부하면서 어려움이 많았다. 물론 아직도 어렵다. 이번 연도에도 난 열심히 머신러닝을 공부하겠지. 읽고 싶은 책도 매우 많다. 이번 2024년에도 감사하게도 한빛미디어의 '나는 리뷰어다'에 참여하게 되어 2024년 첫 IT 책은 딥러닝의 정석을 읽게 됐다.

Book Review

기초 수학

처음에는 선형대수, 확률에서 기초적이고, 필수적인 부분들을 압축하여 잘 설명해 준다. 그러나 이 수학들을 한 번이라도 공부하지 않았다면, 어렵게 느껴질 수 있을 거라 생각한다. 정말 설명이 잘 되어 있지만, 나도 다시 봐도 조금 어렵다. 사실 어려운 게 당연하다. 여기에 나온 1장 선형대수학 기초, 2장 확률 기초로만 해도 대학 수업 하나는 될 것이다. 그러니 미리 선형대수학, 확률론 등을 공부하고 이 책을 접하면 더욱 유익하게 읽을 수 있을 것이다. 어쨌든 이렇게 다시 개념을 잡고 시작하니까 좋았다. 특히 왜 이 개념들을 공부해야 하는지 알려주기에 독자들에게 동기부여가 되지 않을까 싶다.

저자와 역자의 노력이 보이는 책

내가 역자였다면 이 책을 번역하기 싫었을 것 같다. 문장들 하나하나가 은근히 어렵다. 저자가 수학적인 내용들도 말로 잘 풀어 쓰려고 했던 것들이 보인다. 역자도 이걸 한국어로 옮기려고 얼마나 노력했을까. 그러니 감수자도 두 분이나 있으시겠지.

한글 용어

내가 머신러닝, 딥러닝을 영어로 공부해서 그런지 읽는데 어색한 느낌을 받았다. 이 책의 주 언어가 한글로 표기되었기 때문이다. 물론 영어로도 다 한 번씩은 표기되어 있었다(e.g., 고유벡터$^{eigenvectors}$, 사후확률$^{posterior \ probability}$, L2 규제화$^{regularization}$). 한국어로 번역할 수 있는 용어는 전부 다 한국어로 번역한 것 같다. 드롭아웃 같이 번역하기 어려운 용어는 그냥 그대로 표기되어 있다. 이 부분은 번역서라 어쩔 수 없다고 생각하지만 많이 아쉬운 부분이다.

다른 딥러닝 책과 다른 점

이 책을 읽다 보면 페이지에 각주가 많이 보일 것이다. 이게 다른 책들과 비교되는 부분이라 생각된다. 중요한 머신러닝 개념이 나올 때마다 어떤 논문에서 그 개념이 나와 있는지 각주로 표시되어 있다. 애초에 책 자체가 논문의 내용을 바탕으로 저자가 이해한 내용을 책으로 옮긴 느낌이다. 그래서 TMI 같은 내용도 있었고, 어려운 설명들도 많았지만 논문 읽는 기분이라 나쁘지 않았다. 왜 제목이 '딥러닝의 정석'인지 알 것 같았다.

파이토치

파이토치는 5장부터 시작한다. 이전에는 딥러닝의 기본 지식을 알려준다. 파이토치에 대해서 엄청 자세히 알려주는 느낌은 아니다. 필요한 부분이 있으면 각자 알아서 내용을 더 찾아봐야 한다. 그렇기도 한 게 이 책은 파이토치를 알려주는 책이 아니기 때문이다. 그렇기에 파이토치도 미리 공부하고 읽기를 바란다. 파이토치 한국어 튜토리얼이라도 간단하게 한 번 읽고 전체적인 구조를 알게 되면 읽기 수월할 것이다.

다양한 범위

CNN, RNN, 강화학습, 생성 모델, XAI 그리고 NTM이라고 불리는 Neural Turing Machines까지 다 언급하고 간단하게라도 다뤄본다. CNN, RNN, 강화학습에 비하면 지엽적이기에 XAI, NTM 부분은 개인적으로 너무 어려웠다. 그러나 이런 분야가 있다는 걸 알게 되어서 흥미로웠던 부분이기도 했다.

대상 독자

초심자에게는 어려운 책이라 생각되기에 추천하고 싶지 않다. 그러나 어느 정도 딥러닝의 흐름을 알고 있다면 이 책을 괜찮게 읽을 수 있을 것이다. 딥러닝을 말로 설명이 잘 되어 있는 책으로 복습하고 싶다면 이 책을 추천한다.