[서평] 딥러닝을 위한 파이토치 입문

딥러닝을 위한 파이토치 입문 (영진닷컴)

 

나는 기계학습 수업을 들을 당시에는, 지금처럼 널리 알려지지 않았고 계속 새로운 논문이 쏟아지고 있었다. 그래서 상당히 고전적인 이론과 기법들을 배웠었는데, 졸업 후에 딥러닝을 공부해보겠다고 Tensorflow로 공부했는데 수학적인 부분이 많아서 너무 어려웠다.

PyTorch는 굉장히 파이토닉(pytonic)하다고 들어서 항상 궁금했었다. 그러다 우연한 기회로 이 책의 서평 모집글을 읽었고, 이번에 파이토치에 입문해보고자 서평에 지원하였고 운이 좋게도 참여하게 되었다.

저자의 머리말을 보면, 이 책이 다루는 범위는 아주 포괄적이다. 따라서 기계학습과 딥러닝에 어느 정도 기본적인 개념을 가지고 있는 사람에게 이 책을 추천한다. 대학교나 유튜브에서 이론 수업만 공부했다면 어느 정도 읽을 수 있을 것이다.
저자도 "딥러닝 기본 지식이 있는 상태에서 보시는 것을 추천"한다고 언급하고 있으니 참고하면 좋겠다.

Python의 기초적인 문법(변수 선언부터 클래스, 모듈)부터, NumPy, matplot 까지 알려주면서 시작한다.
NumPy가 익숙하지 않았던 나로써는, 이 부분에서 친절함을 느낄 수 있었다. 하지만 아주 기초적이고 대표적인 부분만 알려주기 때문에, 이후 책을 읽으며 코드와 설명을 함께 보는 경우에는 검색을 병행하거나 어림짐작이 필요하다.

기술 서적으로써 아쉬운 점은, 읽기 어렵다는 것이다.
그림보다 글 위주로 페이지가 꽉 차있는데, 실행 커맨드와 그 커맨드에 설명이 멀리 떨어져있다.
특히 여러 커맨드를 한 문단에 동시에 나열하면서 설명하는 경우가 굉장히 힘들었다.
어차피 텍스트로만 적을거라면, 코드 사이 사이에 주석으로 적었으면 좋았겠다.

일부 용어들은 설명이 부족한 경우가 있었다. 특히 CNN은 어떤 말의 줄임말이고, 어떤 네트워크를 말하는 것인지 그림 자료나 자세한 설명이 없어서 따로 검색해봐야했다.
컴퓨터 근처에 책을 놓고 종종 찾아보는 경우가 있는데, 색인(index)가 1페이지로 너무 적어서 어떤 개념을 찾기 위해 책의 앞부분을 다시 훑은 적이 여러 번 있었다.

아쉬운 부분들은 다음 개정에서는 꼭 보완되었으면 좋겠다.