딥러닝의 정석 2판 (Fundamentals of Deep Learning)

깊이 있는 딥러닝의 세계를 다시 탐구하다

오래전, 빨간색 표지로 기억되는 딥러닝의 정석을 처음 읽었을 때는 솔직히 많이 어려웠습니다. 그때는 AI 분야와 거리가 있었던 만큼 책의 내용이 잘 이해되지 않았고, 굳이 이해하려고 노력하지도 않았던 것 같습니다. 게다가 원서라서 더 힘들었던 기억이 있습니다.

시간이 흘러 2024년, 딥러닝의 정석 2판이 새로 발간되었다는 소식을 듣고, AI 전문가로서 다시 이 책을 접하게 되었습니다. 이번에는 조금 더 자신감을 가지고 책장을 넘길 수 있었죠.

생성 모델의 추가 – 최신 딥러닝 트렌드 반영

2판에서 눈에 띄는 변화 중 하나는 생성 모델에 대한 내용이 추가되었다는 점입니다. Transformer나 Diffusion 모델 등 최신 기술까지 다루지는 않았지만, GAN과 VAE 등 중요한 생성 모델을 간결하게 설명하고 있습니다.

책의 뒷장을 보면, 추가된 주요 내용이 잘 정리되어 있습니다:

• 선형대수학과 확률론에 대한 수학적 배경
• 생성 모델링과 해석적 가능성에 대한 이론 및 실무 지식

특히 생성 모델을 설명하기 위해서는 확률론의 이해가 필수적인데, 2판은 이와 관련된 필수 이론을 잘 풀어냈습니다.

논문을 쉽게 풀어낸 딥러닝의 정석

이 책은 단순한 딥러닝 개론서를 넘어, 딥러닝 관련 논문을 쉽게 풀어내는 느낌을 줍니다. 딥러닝 논문은 대개 수학적 표현이 복잡한데, 이 책은 그런 공식들을 자세히 풀어 설명합니다. 1장과 2장은 선형대수학과 확률론에 대한 필수 지식을 다루며, 이를 바탕으로 책 전반에서 수식을 해석하는 방식이 매우 인상 깊었습니다.

특히, 논문에서 종종 결과만을 제시하고 풀이는 생략된 부분들에 대해, 이 책은 그 공백을 잘 메워주었습니다. 저 역시 몇몇 복잡한 개념을 다시 한번 확실하게 이해할 수 있었죠.

얇지만 탄탄한 내용 구성

이 책은 두껍지 않으면서도, 딥러닝에서 꼭 알아야 할 중요한 개념들을 잘 정리해줍니다. 모든 딥러닝 기법을 다 다루지는 않지만, 신경망, 순환 신경망, 생성 모델, 강화 학습 등 핵심 개념들을 깊이 있게 설명합니다. 무엇보다 각 개념을 이해하기 쉽게 다양한 그림과 예시가 포함되어 있어, 복잡한 내용도 쉽게 소화할 수 있었습니다.

특히, 이 책은 실전에서 자주 쓰이는 개념들을 깊이 있게 다루고 있어, 이미 AI를 업으로 삼고 있는 저에게도 새로운 배움의 기회를 제공했습니다. 예를 들어, 버켓 개념을 생성 모델에서 자주 사용했지만, 이번에 이 책을 통해 제대로 이해하게 되었고, 오래 잊고 있었던 안장점과 지역 최솟점에 대한 내용도 다시 상기할 수 있었습니다.

한 권의 논문 같은 책

이 책이 특별한 이유는 단순한 개념 나열에 그치지 않고, 저자가 직접 고민하고 얻은 결론까지 담고 있기 때문입니다. 예를 들어, 딥러닝의 가짜 극소점 문제와 이를 해결하기 위한 다양한 기법들이 실제 성능에 얼마나 영향을 미치는지에 대한 탐구, 그리고 빅데이터에서 딥러닝의 블랙박스를 해석하는 방법까지 다루고 있는 점은 매우 인상적이었습니다.

초보자에게는 다소 어려울 수 있는 책

딥러닝의 정석 2판은 초보자들에게는 조금 어려울 수 있습니다. 머신러닝이나 AI의 기본 개념을 배우고자 한다면, 길벗의 머신러닝 교과서나 한빛미디어의 핸즈온 머신러닝 같은 책이 더 적합할 것입니다. 반면, 딥러닝 아키텍처와 구현 방법을 어느 정도 터득한 사람이라면, 이 책을 통해 더 깊은 이해와 전체적인 정리를 할 수 있을 것입니다.

저는 이 책과 함께 핸즈온 머신러닝도 보유하고 있어 딥러닝 분야에서 든든한 지식을 갖추고 있는 느낌입니다. 이번 2판은 읽는 내내 만족스러웠고, 특히 번역도 매우 잘 되어 있어 큰 어려움 없이 쭉 읽어 내려갈 수 있었습니다.

강력 추천합니다!