저자는 딥러닝을 잘 설명하기 위해 일반적인 문장으로 설명을 하고, 시각화를 통해 동작 과정을 보여주고, 수식으로 원리를 나타내고, 의사코드로 알고리즘 구현과정을 보여줘야 한다고 생각해서 이 책에 이런 방식을 썼다고 한다. 이걸 주요한 강점으로 내세우는 듯 싶은데, 수식은 저자의 방향성에 따라 싣는 경우도 있고 아닌 경우도 있지만, 네트워크 시각화와 의사코드 혹은 소스코드(일반적으로 당연히 파이썬)는 당연히 모든 딥러닝 책이 갖고 있는 부분이다. 그럼 이 책이 다른 책과 다른 점은 무엇일까? 우선 다이어그램이 다르다. 일반적으로 딥러닝 책에서 사용하는 다이어그램은 여러 개의 원이 빽빽하게 연결되어 여러 개의 층으로 레이어를 이루는 모습을 표현한다. 저자는 이런 다이어그램이 신경망의 일반적인 구분을 하는 데..

PART 1 파이썬 데이터 분석 기본 CHAPTER 1 증권 데이터 분석에 앞서 파이썬으로 증권 데이터를 분석하는 책이라는 목적을 명확히 한다. 일반적인 프로그래밍 책과 달리 증권의 역사와 투자 기법 등으로 시작하면서 놀랍게도 저자의 계좌를 공개한다. 고민이 많았을 거 같지만 이 책을 보는 사람들에겐 무엇보다 확실한 동기 부여 및 객관적인 성과 지표로 판단할 수 있을 거 같다. CHAPTER 2 파이썬 프로그래밍 2장부터 비로소 여러가지 설치 방법을 알려주면서 보통의 프로그래밍 서적과 같은 모습을 보여준다. 다만 약간 다른 점이 있는데 32비트 윈도우용 설치 방법을 별도로 설명하는데, 국내 증권사의 API를 사용하기 위해 어쩔 수 없이 필요한 부분이다. 이후로는 기본적인 파이썬 문법 설명을 하고, 마지막..

총평 클라우드가 보편화된 시대에 클라우드에 적합한 어플리케이션/아키텍쳐를 이용하기 위한 거의 모든 사항을 담아놓은 듯한 책이다. 모든 사항을 자세하게 설명하는 건 불가능하기 때문에 때로는 소개에 그치는 경우도 있지만, 중요한 사항을 잘 설명하고 있다. 클라우드 네이티브에 필요한 핵심 요소로 마이크로서비스, CI/CD, DevOps, 컨테이너를 들 수 있고 이 책에서 여러 페이지에 걸쳐 설명하고 있는데, 사실 클라우드 네이티브 어플리케이션이 아니더라도 이미 여러가지 문제를 해결하기 위해 사용하던 중요한 기술들이다. 각각의 기술을 더 깊게 살펴봐야 할 때는 당연히 전문 서적을 더 봐야겠지만, 혹시 모르는 기술이 있거나, 전체적인 조망이 필요하다면 이 책은 정말 큰 도움이 된다. Ch1. 클라우드 네이티브 소..

예전에 Go에 관심을 갖고 잠시 해봤던 적이 있었지만 곧 그만뒀다. 이유가 약간 어이없지만, 내가 보기엔 코드가 못생겨서였다(특히 함수의 시작이 대문자인게 맘에 안 들었음). 계속 Python을 사용했고, 몇 년 사이 Python의 위상은 예전과 비교할 수 없을만큼 높아졌고 tiobe에서 상위권으로 진입했다. Go는 그에 비하면 아직도 마이너한 언어이지만 Docker와 Kubernetes를 필두로 한 Go로 작성한 프로그램들이 점점 입지를 다지면서(http://www.ciokorea.com/slideshow/22991) 역시 급성장하고 있다. 과거를 돌이켜보면 원래 C로 사회 생활을 시작했기에 처음에 Python을 봤을 때는 indent로 block을 구분하는 Python이 굉장히 이상해보였던 기억이 난..

결론부터 시작하자. 추천할만한가? 그렇다. 목차에서 볼 수 있듯이 한 권의 책에 많은 내용을 넣으려고 해서 좀 산만하다는 느낌이 있다. 대충 나눠도 머신러닝 기초, 파이썬 기초, numpy/pandas, 데이터 시각화, 딥러닝 등 각각 책으로 나올 영역들을 굉장히 많이 다룬다. 하지만 지은이가 초보자를 대상으로 책을 썼다고 밝히고 있으며(그래서 파이썬 문법을 다룸), 최근 전공자가 아닌 사람들도 딥러닝에 관심을 갖는다는 점을 생각하면 한 권으로 다양한 영역을 함께 다루면서 시작할 수 있다는 걸 장점으로 볼 수 있다. 0장의 설치 부분만 넘어서면 예제 코드를 설명하려는 부분만 쓰지 않고 한 예제마다 완결성있게 필요한 부분을 모두 써 넣었기 때문에(예를 들어 필요한 import를 각 예제마다 모두 넣어두거나..

서문을 읽으면서 좀 과장된 표현을 한다고 생각을 했다. 다른 딥 러닝 책들도 그렇지만 수학을 몰라도 혹은 기초 수준만 알아도 딥러닝을 이해할 수 있게 한다는 이야기는, 모든 프로그래밍 언어가 배우기 쉽다면서 hello world를 출력하는 데서 시작하는 경우와 마찬가지이다. 예제를 따라하면서 실행을 해볼 때 터미널이나 jupyter notebook에서 숫자가 출력되는 걸 보면 내가 정말로 뭔가를 하는 듯한 느낌을 가지기는 쉽지만, 실제 업무를 하려고 하면 하나부터 열까지 간단한 게 없다. 사실 업무는 둘째치고 책의 예제를 따라하는 거 조차 쉽지 않은 경우도 많다. 머신 러닝, 딥 러닝의 경우 프레임워크가 워낙 많이 발전하고 도커를 비롯한 컨테이너 기술의 발점에 힘입어 예전보다는 확실히 쉬워졌지만, 그래도..

나름대로 꾸준히 알고리즘 문제를 풀기는 하지만, 항상 어려운 부분이 있는데 그 중 하나가 DP, dynamic programming이다. 밀접한 관계에 있는 재귀는 비교적 쉬운데 왜 DP는 항상 어려운지 잘 모르겠는데(아마 노력이 부족해서겠지) 이번에 그걸 보완할만한 책이 있어 읽어보게 되었다. 책을 읽으면서 나름대로 연습을 해서 그런지 읽고 난 후 약간 DP에 대한 자신감이 생기는 느낌이다. 실제 문제를 풀어봐야 확실해지겠지만. 개인적인 연습 코드는 python3로 작성했다. Chapter 1 완전히 초보자를 위한 재귀에 대한 소개. 재귀 자체에 대한 이해도 필요하지만, 메모리 내부에서 재귀 호출이 어떻게 메모리를 할당하고 해제하는지 컴퓨터 구조의 측면에서 이해하는 부분도 중요하다는 점을 알려준다. C..

C++은 복잡해서 좋아하지 않는 언어지만, 최적화라는 영역은 프로그래밍 언어에 관계없이 적용되는 영역이 있어서 배울 점이 많을 거라 생각했고, 역자가 나름 유명한 개발자라 읽게 되었다. 책의 박스 부분에 나오는 저자의 경험을 보면 저자가 하드웨어 관련 경력이 있음을 알 수 있고 그 때문에 최적화에 더 관심을 갖게 되었을 거란 추측을 할 수 있다. 하드웨어 관련 업종은 일반적으로 제조업이기 때문에 비용을 절감하는 제품을 만들기 위해 성능 최적화가 매우 중요하기 때문이다. 1장 책 전체의 개괄로 최적화가 왜 필요한지, 기본적인 최적화 방법이 무엇인지, 각 장마다 뭘 설명할지 이야기한다. 2장 하드웨어와 관련된 부분이라 프로그래밍은 나오지 않지만 최적화를 하기 위해 꼭 알아둬야 할 부분이다. 1장에 나와있고 ..

2주 동안 읽어봤지만 사실 이해가 쉽지 않았다. 그래서 다른 책을 읽을 때보다 뭐라고 쓰기가 참 어려웠다. 하지만 이거 하나는 확실하다. 이 책은 표지에 써 있듯이 프레임워크 없이 이해를 할 수 있게 돕는 책이다. 하나씩 반복해서 하다 보면 조금씩이라도 원리를 더 알 수 있지 않을까? 하는 생각이 든다. http://www.hanbit.co.kr/channel/category/category_view.html?cms_code=CMS6874180490 파이썬 날코딩으로 알고 짜는 딥러닝의 깊이와 재미를 아는 남자 - 윤덕호 저자 인터뷰 - 윤덕호미리보기 저자님에 대해 소개부탁드려요.중고등학교 때 수학 문제 풀기를 좋아하는 바람에 고등학교 때와 대학교 때 한 번씩 전국수학경시대회에서 우승한 적도 있다. 수학..

총평기초적인 부분부터 난이도가 있는 부분까지, 이론과 코드를 함께 제공하는 아주 좋은 케라스 입문서본문ch. 1, 2는 전반적인 역사 이야기와 소개, 기본 개념, tensor 개념 및 numpy를 이용한 기하학적 설명, gradient descent등을 가능한 수식이 없이 설명하려고 한다. 이 부분에 대해서는 누구나 궁극적으로 수학이 필요하다는 데는 동의하지만, 어느 정도 수준부터 필요한 가에 대해 의견이 나뉘는데, 아직 나는 이런 의견을 이야기할 정도로 지식이 없어서 조심스럽지만, 아무튼 일정 정도까지는 수학적 지식이 부족해도 가능하긴 한 거 같다. 저자는 이런 쪽 의견이어서 좀 더 쉽게 소개를 하기 위해 가능한 수학을 python code로 표현하거나, 적게 사용해 초반을 작성했다.그 뒤부터는 각 분..