한빛미디어에서 제공받는 책으로 해당 리뷰를 작성하였습니다.

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머신러닝도 아니고 딥러닝을 Numpy 정도만 사용해서 자신만의 프레임워크를 만들 수 있다면 굉장히 신나는 일이라 할 수 있다. 그럼에도 불구하고, 뭔가 하나씩 만들기 위해선 꽤나 많은 것을 알아야 되고, 더 나아가서 그 과정 하나 하나를 이해하기에 쉽지 않다. 나도 CNN과 RNN을 Numpy 정도만 사용해서 만들 수 있다는 생각에 책을 시작했다.

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이 책을 읽고 실습을 병행하면서 좋았던 점은 1) 신경망 기초 부분의 수학적인 부분을 간단한 다이어그램을 통해서 설명하고 다이어그램과 코드를 연결해서 설명하고 있기 때문에 코드를 작성하는 과정에서 굉장히 명쾌하고 할 수 있다. 2) 코드가 단순히 스크립트 형태로 되어있지 않고, 객체지향 방식을 도입해서 하나의 프레임워크로 만들 수 있기 때문에 파이썬의 사용방법에 대해서 폭 넓은 시점을 제공한다.

반면, 1) 이 책은 다이어그램이 매우 중요한데, 다이어그램과 수식에 약간의 표기 차이를 보이는 부분이 있어서 다이어그램이 나올 때 마다 수식과 표기를 자세히 봐야 합니다. 해당 문제가 오탈자인지 아닌지 정확히 알 수 없지만, 결론적으로 말해서 수식과 다이어그램 그리고 코드를 비교하면서 조금 유심하게 봐야한다. 2) 교재에서 코드 전체를 소개하고 있지 않기 때문에 교재의 GitHub 코드를 참고해야 한다는 점이다. 문제는 교재에 있는 코드와 github에서 제공하는 코드를 제대로 활용하기 위해선 몇가지 설치를 진행해야 하는데, 해당 모듈을 설치하는게 쉽진 않았다.

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이 책은 이론과 실습이 잘 정리되어 있어서, 딥러닝에 대한 처음 접한 분들이나 머신러닝등을 공부하는 분들에게 좋은 교재다. 참고로 Jupyter Notebook이나 Python의 모듈 설치등에 어려움이 있다면 실습이 조금 힘들 수 있다. 따라서 github에 나온 설치 방법 등을 참고해서 코드를 실행해본 후에 책을 읽고 실습을 진행해보면 좋을 듯 싶다.