친절한 딥러닝 수학 - 책 리뷰

인공 신경망 이해를 위한 기초 수학

친절한 딥러닝 수학

 

인공지능(AI), 머신러닝, 딥러닝이라는 말이 요즘 자주 들립니다. 파이썬 라이브러리 같은 것이 잘되어 있어서 딥러닝을 간단하게 돌려볼 수 있었지만, 내부적으로 어떤 알고리즘으로 어떻게 돌아가는지는 잘 모릅니다. 이때 필요한 책이 ‘친절한 딥러닝 수학’이 아닐까 싶네요. 딥러닝 관련 수학 기초를 쌓기에 괜찮은 책이라 생각합니다.

이 책은 세명의 학생이 대화로 딥러닝 수학 지식을 전달합니다. 그래서 그런지 다른 수학책과는 달리 책장이 나름 가볍게 넘어가는 것이 특징입니다. 총 5개의 장으로 되어 있고 목차는 아래와 같습니다.

1장 신경망을 시작하자
2장 순전파를 배우자
3장 역전파를 배우자
4장 합성곱 신경망을 배우자
5장 신경망을 구현하자

 

포함관계를 따지면

인공지능(AI) > 머신러닝 > 신경망(딥러닝)

 

인공 신경망(딥러닝)은 인간의 뇌, 뉴런 네트워크가 기억을 형성하는 방식을 따릅니다. 계속 비슷한 패턴을 학습하는 방식으로 딥러닝(학습)이 이루어집니다. 이때 나오는 용어에는 가중치, 편향이 있습니다. 이런 용어부터 기초 하나하나 이 책에서 배울 수 있습니다. 인공 신경망 공부의 시작은 가장 단순한 알고리즘인 퍼셉트론으로 시작합니다. 처음에는 생소한 용어가 많아 불편한데 읽다 보면 적응이 됩니다.

 

마지막 장 5장에서는 파이썬을 이용하여 딥러닝(이미지 사이즈 판정, 손글씨 인식)을 어떻게 구현하는지 배웁니다. 첨자가 많아 더 복잡해 보이는 수학공식, 배열로 어수선한 파이썬 코드가 어려워 보여도 따라하다보면 그리 어렵지 않습니다.

아직은 멀었지만 인터넷, 빅데이터 발전으로 방대한 양의 데이터를 손쉽게 얻을 수 있기 때문에 AI가 인간처럼 유연한 사고를 하는 날도 멀지 않은 것 같습니다.  

 

이 책에 나오는 수학공식이 어렵게 느껴진다면 부록에 수록된 수학 기초가 도움이 될 것 같습니다. 시그마, 미분, 편미분, 합성함수, 벡터, 행렬, 지수, 로그 등을 설명합니다. 그리고 파이썬 기초도 부록에 있습니다.

 

파이썬으로 딥러닝을 쉽게 사용할 수는 있습니다. 근데 뭔가 응용을 하고 싶다면 기초를 알아야 하는데 그 기초가 되는 것이 수학입니다. ‘친절한 딥러닝 수학’책을 읽고 이런게 있다는 것만 알아도 모르는 사람보다는 경쟁력이 있다고 생각합니다.

 

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