밑바닥부터 시작하는 딥러닝 2
2년 전 정말 재미있게 읽었던 책의 후속편이 나왔다. 당시에는 딥러닝을 공부하려면 기저의 원리를 정확하게 이해하는것이 필수라는 생각에 그 책을 집어들었다. 하지만 지금은 생각이 바뀌어서 각자 필요로 하는 것이 무엇인지가 가장 중요하다고 생각한다.
예를 들어 딥러닝의 동작 원리가 무엇인지 너무 궁금해서 이 의문을 해결하지 못하고서는 단 한발자국도 앞으로 나아갈 수 없는 사람에겐 딥러닝의 동작 원리를 이해하는 것이 가장 중요하다. 하지만 당장 딥러닝이라는 마법의 도구를 가지고 내가 직면한 문제를 풀어보고 싶은 사람에겐 Tensorflow나 PyTorch 홈페이지의 최상단에 있는 예제 코드라를 복사, 붙여넣기 해서 내 문제에 맞게 수정하여 돌려보고 결과를 내보는 것이 훨씬 더 가치있는 일이다.
전자의 경우에 이 책은 정말 흠잡을 데 없는 완벽한 안내서다. 물론 딥러닝 일반에 대한 의문을 해소하는데에는 1권이 좀 더 좋겠지만, 만약 딥러닝을 이용한 자연어 처리가 어떻게 이루어지는지에 관심이 많고 하지만 여전히 딥러닝이 무엇인지 잘 모르겠다면 2권으로 바로 시작해도 전혀 문제가 없을 것이다. 딥러닝의 근간을 이루는 수학적 원리부터 시작해서 1권의 요약본에 해당하는 내용을 제공한다.
자연어 처리의 세자기 접근법(시소러스, 통계기반 그리고 추론 기반 기법)에 대해 간략하게 소개한 뒤 본격적으로 딥러닝을 이용한 자연어 처리에 입문하게 되는데 주요 키워드는 아래와 같다.
- word2vec
- RNN
- BPTT (BackPropagation through Time)
- LSTM (or GRU)
- seq2seq
- Attention
위 키워드들에 대해 충분한 학습이 되어 있다면 최근 쏟아져 나오는 기술들을 이해하기 위한 기반은 다 갖추었다고 생각된다. 이 책의 내용 외에 더 찾아보아야 할 내용은 논문을 직접 보고싶거나 (책에 참고자료로 잘 정리되어있다.) Tensorflow, PyTorch와 같은 프레임워크로는 어떻게 구현하는지 정도라고 생각된다.
만약 자신이 당장의 문제 해결에 더 관심이 있다면 이 책을 펼쳐보기보다는 조악하더라도 인터넷 여기저기서 예제 코드들을 짜깁기하여 조악한 결과라도 먼저 내보기를 추천하고 싶다. 운이 좋아 만족할만한 성능이 나왔다면 딥러닝 별거 아니네 하면서 계속 나아가면 된다. 원하는 성능이 나오지 않으면 여러 블로그, 유튜브를 검색해보면서 이것저것 붙여보고 튜닝도 해보자. 끝끝내 원하는 결과를 얻지 못하고 이제는 이게 도대체 어떻게 돌아가는건지, 수 많은 하이퍼 파라미터들이 어떤 역할을 하는건지 알아야겠다는 생각이 들면 그 때 이 책을 집어들면 가장 몰입감이 높을 것이라고 기대된다.
