fastai와 파이토치가 만나 꽃피운 딥러닝

fastai는 딥러닝을 조금 더 쉽게 사용할 수 있도록 도와주는 고 수준의 라이브러리입니다. 많은 사람들이 사용하는 PyTorch를 기반으로 만들어졌습니다.
fastai와 파이토치가 만나 꽃피운 딥러닝은 fastai를 사용하여 딥러닝을 쉽고 빠르게 배울 수 있도록 많은 내용을 담고 있습니다. 특히 다양한 딥러닝 영상 처리와 자연어 처리(NLP), 테이블 데이터를 다루고 있습니다.

독특한 책의 구성

딥러닝 여행의 가이드를 담당하는 분들이 책 중간중간 본인들의 이야기를 전달합니다. 제러미 하워드와 실뱅 거거, 알렉시스 갤러거 분들인데요. 특이하게도 두 명의 해설(제러미, 실뱅)과 한 명의 캐스터(알렉시스)가 유용한 팁을 전달합니다.
- 가이드에서 가장 만족스러웠던 부분은 캐스터와 해설 모두 딥러닝, 머신러닝에 대한 배경지식이 다릅니다. 처음 배우는 사람의 입장에서는 알렉시스와 실뱅의 이야기를, 어느 정도 지식을 갖고 있는 사람은 제러미의 이야기를 보다 주의 깊게 읽어보면 더욱 효과적인 학습이 가능할 것이라 생각합니다.

복잡한 수식과 퍼셉트론으로 시작하지 않습니다.
- 많은 딥러닝 관련 서적이, 이야기의 시작을 신경망의 역사와 퍼셉트론의 구조, 동작 방식을 채택합니다. 정작 실제로 필요한 CNN와 RNN 등 영상 처리와 자연어 처리 등 다양한 분야에서 활용하는 기술을 배우기에는 책을 생각보다 많이 읽어야 하는 단점이 있습니다.
- 반면 fastai와 파이토치가 만나 꽃피운 딥러닝 책은 영상 처리를 시작으로 실무에서 필요로 하는 내용으로 시작합니다. 물론 딥러닝에 필요한 기초적인 내용은 책의 후반부 PART 4 밑바닥부터 구현하는 딥러닝에서 소개하고 있습니다. 또한 각 챕터의 내용을 소개할 때 복잡한 수식 없이 코드와 예시 위주로 설명하고 있어, 복잡하고 이해하기 힘든 수학으로부터 조금 더 자유로워질 수 있습니다.

질문지와 추가 연구로 해당 챕터의 핵심을 정리합니다. 학습한 챕터 마지막은 항상 질문지와 추가 연구가 있습니다.
- 질문지는 공부한 내용을 다시 정리하고자 하는 목표로 간단한 질문을 통해 스스로 점검할 수 있도록 도와줍니다.
- 추가 연구는 논문과 기사를 추천하는 등 책에서 제공하는 내용 외적으로 추가적인 학습과 생각거리를 제공합니다.

초월 번역 수준의 깔끔한 번역과 컬러의 위대함이 만나 정말 멋진 책이 만들어졌다고 생각합니다. 특히 번역서 제목을 멋지게 만들었다고 생각하는데요. 원서의 제목이 Deep Learning for Coders with Fastai and PyTorch: AI Applications Without a PhD 1st Edition입니다. 다소 평범하고 내용이 갖는 위대함을 표현하기에는 제목이 다소 약하다고 느껴지는데요. 번역서의 제목은 fastai와 파이토치가 만나 꽃피운 딥러닝으로 책을 한 장 한 장 넘길수록 꽃피운다는 것을 제대로 느낄 수 있었습니다.
책에서 끝내지 말고 fastai 공식 홈페이지을 통해 더 많은 정보와 지식을 얻을 수 있습니다. 책에서 제공하는 내용 외에도 fastai 공식 홈페이지에는 다양한 온라인 코스, 커뮤니티를 제공하고 있습니다. 특히 Practical Deep Learning for Coders은 책을 읽어보셨다면 다시 한번 더 보시는 걸 추천합니다.

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