[Review] 코딩셰프의 3분 딥러닝 케라스맛

코딩셰프의 3분 딥러닝 케라스맛

(Keras 코드로 맛보는 ANN, DNN, CNN, RNN, AE, GAN, UNET)

김성진 저

한빛미디어

0장. 프롤로그
__0.1 인공지능과 인공신경망
__0.2 케라스 소개

1장. 케라스 시작하기
__1.1 우분투에 케라스 설치하기
__1.2 윈도우에 케라스 설치하기
__1.3 케라스 사용
__1.4 마치며

2장. 케라스로 구현하는 ANN(인공신경망)
__2.1 ANN 원리
__2.2 필기체를 구분하는 분류 ANN 구현
__2.3 시계열 데이터를 예측하는 회귀 ANN 구현
__2.4 마치며

3장. 케라스로 구현하는 DNN(심층신경망)
__3.1 DNN 원리
__3.2 필기체를 분류하는 DNN 구현
__3.3 컬러 이미지를 분류하는 DNN 구현
__3.4 마치며

4장. 케라스로 구현하는 CNN(합성곱신경망)
__4.1 CNN 원리
__4.2 필기체를 분류하는 CNN 구현
__4.3 컬러 이미지를 분류하는 CNN 구현
__4.4 마치며

5장. 케라스로 구현하는 RNN(순환신경망)
__5.1 RNN 원리
__5.2 문장을 판별하는 LSTM 구현
__5.3 시계열 데이터를 예측하는 LSTM 구현
__5.4 마치며

6장. 케라스로 구현하는 AE(오토인코더)
__6.1 AE의 원리
__6.2 완전 연결 계층을 이용한 AE 구현
__6.3 합성곱 계층을 이용한 AE 구현
__6.4 마치며

7장. 케라스로 구현하는 GAN(생성적 적대 신경망)
__7.1 GAN의 원리
__7.2 확률분포 생성을 위한 완전 연결 계층 GAN 구현
__7.3 필기체를 생성하는 합성곱 계층 GAN 구현
__7.4 마치며

8장. 케라스로 구현하는 UNET(유넷)
__8.1 UNET 원리
__8.2 UNET을 이용한 컬러 복원 처리
__8.3 마치며

9장. 케라스 응용
__9.1 이미지 데이터 수 늘리기
__9.2 미리 학습한 모델 사용하기
__9.3 실전에서 유용한 케라스 고급 기능들
__9.4 전문 사용자를 위한 케라스 확장 기능
__9.5 마치며

기계학습 분야의 도서들이 쉬지않고 쏟아져 나오고 있습니다. 매달 신간으로 여러가지 좋은 책들이 소개 되고 있죠, 그 중 입문자를 위한 도서들이 가장 많이 출판되고 있는 것 같습니다. 오늘의 리뷰 도서도 기계학습 분야의 입문자를 위한 도서 입니다.

먼저 Keras는 python 기반의 오픈소스 신경망 프레임워크 입니다. 

그렇기에 이 책을 보시기 전에 python 선 지식이 있으면 좋습니다! 코드를 분석하고 이해하기 위해서는 필수이죠. 하지만, 실습은 하지 않고 전체적인 신경망 기법들을 훑어보고 싶다라는 분은 꼭 python 지식이 필요하진 않습니다.

위 책은 ANN, DNN, CNN, RNN, AE, GAN, UNET까지 384페이지의 도서에 모두 담으려고 노력했습니다. 도서의 각 챕터별로 각 기법들을 소개하는데, 원리 -> Keras를 이용한 구현 -> 정리 의 순서로 각 기법을 소개하고 있습니다.

도서에 대한 리뷰이기떄문에 Keras에 대한 내용을 언급하진 않겠습니다. python만 아시고 Keras는 전혀 몰라도 천천히 공부하시면 충분히 코드 분석 및 이해에 어려움을 없을 것입니다.

위 도서의 글을 매우 쉽게 쓰여져 있습니다. 입문자용으로 누구나 읽어서 쉽게 이론을 이해 할 수 있을 것 같습니다. 저자가 충분히 글을 잘 쓴 부분이 있겠지만, 얇은 페이지에 많은 내용을 담다보니 각 이론의 깊이있는 내용이 다뤄지지 않습니다. 위 기법들을 제대로 하나씩 설명하는데만 해도 굉장히 많은 페이지가 필요할텐데 말이죠. 이 도서를 참고하고자 하는 분은 각 기법을 심도깊게 공부한다기는 보다 어느 정도 각 기법의 내용을 아시는 분이 Tensorflow나, Theano, Torch처럼 Keras를 이용해 한번 가볍게 살펴본다는 취지로 접근하는게 좋을 것 같습니다.

기계학습에 입문하고자 하는 분들이 만약 이 책을 선택하였다면, Coursera의 Andrew Ng 교수님의 강의와 모두의 연구소의 기계학습 강의를 들으신 후 책을 보시는 걸 더 추천드립니다. 그게 아니라면 각 기법에 대한 챕터를 공부할 때 관련 도서나 검색을 통해 좀 더 깊게 시간을 투자해서 공부하는 것을 추천합니다.

위 책은 Keras를 통해 기계학습에 입문하시는 분들께는 좋으나 그 외에의 독자들에겐 추천하지 않을 것 같습니다. 코드 또한 잘 작성되어 있는 것 같습니다.(실제로 코드를 따로 작성해보진 않아 많은 리뷰를 해드릴 순 없을 것 같습니다.) 추가로 관련 개발환경을 처음 접하시는 분들에게는 여러 문제가 발생했을 때 해결하는 것 또한 쉽지 않을 수 있으니 참고바랍니다.

많은 도서들이 출판되고 독자들의 관심이나 외면을 받고있습니다. 하지만 여러 분야의 다양한 접근으로 도서가 출간되는 것 자체가 우리에게는 축복인 것 같습니다. 위 책도 독자들에게 큰 도움이 될 수 있길 바라며 리뷰를 마칩니다.

이 글은 한빛미디어의 도서 리뷰 활동으로 작성된 글임으로 참고 바랍니다.