모두의 딥러닝 - 후기

2020-3-8 ~ 2020-3-12.

A. 선택 동기
'케라스 창시자' 책도 2.3장을 넘기지 못하고 읽다가 어려워서 포기했고,
'파이썬으로 이해하는 머신러닝'에서도 앞부분 읽다가 포기했다. 한페이지에서만도 모르는 함수, 모르는 문법이 하도 많이 튀어나와서 도저히 버틸 수가 없었다.
입문용 강의로 쉽고 재밌고 좋다고 소문난 김성훈 교수님 강의도 텐서플로 문법도 모르고 들으니 고문이라 듣다가 그만두었고,
유튜브 강의도 듣다가 포기했다.
쉬운 책을 찾아 떠돌다가 발견한 책인데, 덕분에 딥러닝 전반적으로 쉽고 친절하게 얕은 수준이나마 이해할 수 있어서 괜히 어렵고 골치아픈 인공지능을 공부한다고 한 건 아닐까하는 좌절과 절망의 구렁텅이에서 날 구해준 고마운 책이다.

B. 장점
1. 이책 덕분에 딥러닝에 대해 좌절하고 좌절하다가 코드에 대해 조금씩 이해하기 시작하게 해준 너무나 고마운 책. 아직도 수퍼 생초보긴 하지만 파편화된 딥러닝이 조금씩 조각모음되면서 합쳐지기 시작했다. 딥러닝에 관한 내가 찾은 가장 쉬운 책(강의 포함)으로 이보다 더 친절할 수 없다.
2. 공부하면서 막혔던 수많은 소소한 생초보 질문들에 대한 대답이 있다.
3. 그림으로 쉽게 설명
4. 그러면서도 GAN, 오토인코더, 전이학습까지 최신 내용까지 커버함

C. 단점
1. 수학적으로 좀.. 부족하다.
1) 수학적 증명이 부족하다: 수학이 들어갈수록 어렵게 느껴지는 게 대부분에게 사실이기 때문에 가장 쉬운 딥러닝 책을 의도했다면 일부러 뺐다고 볼 수도 있긴 하다. 하지만 아 이건 꼭 필요한 게 아닌가? 싶은 수학 증명도 부족한 게 많아서.. 이해도가 쌓여갈수록 아쉬웠다.
2) 정확한 표현을 사용하지 않는다. '인공지능을 위한 수학'책을 먼저 본 것이 다행이었다. 크게 틀리진 않는데 정확하진 않은, 뭔가 애매한 표현을 쓴다. 예) 경사하강법 설명할 때 계속 '미분값이 0, 또는 기울기가 0에 가까워지는 방향'이라 말하는데, '미분했을 때 <접선의 기울기>가 0이 되는'이 좀더 정확하지 않나 싶다.
2. 오타가 꽤 있다. 코딩에서의 오타는 좀 치명적.
3. 코드에서 좀 실행되지 않는 부분이 좀 있다. 예를 들어, 'data'로 변수선언 후 'data_new'로 변수사용하여 undefined variable 뜨게 하는 것. 구조적으로 틀린 건 아닌데, 사소하게 틀린 부분들이 꽤 있다. 소스 파일 폴더 지정에 대한 코멘트는 뭐 셀프수정 가능하다만.
4. 초보용책이라 어려운 내용은 생략하고 넘어가는 부분이 꽤 있다. 개념이 흐릿한 부분, 정리가 흐릿한 부분이 좀 있다.
5. 내 능력과 이해력이 부족해서일 수도 있지만, GAN과 전이학습(19장, 20장)은 두세번 읽었는데도 코드가 잘 이해되지 않는다.
좀더 상세히 서술된 책을 봐야 하나 모르겠다. 내가 이해할 수는 있을까?