컴퓨터 과학 분야는 빠르게 발전하고 있으며 머신러닝과 딥러닝 분야는 전체 컴퓨터 과학 분야의 속도보다 훨씬 빠르게 발전하고 있습니다. "어떤 분야가 성숙하고 고도로 발전할수록 처음 배울 때 드는 노력은 점점 커집니다. 지금 이 책을 들었을 때가 최적의 순간입니다." 머신러닝과 딥러닝을 배우고 이 여행선에 함께 탑승하시죠! - 저자의 말
- 카카오 군 장병 sw 역량 강화 수업을 수강하여 받게 된 책이다. 강의로 들었던 머신러닝과 딥러닝의 개념들, 텐서플로 케라스를 복습하기 좋았다.
- 강의 영상으로 배웠던 개념을 실습과 함께 복습하기 좋았고, 딥러닝과 머신러닝 전체를 스토리텔링식으로 서술하다보니, 개념서보다 덜 딱딱하게 읽힌다.
- 알고리즘의 적용 방식에 대해 그림과 함께 자세하게 설명해주어 이해하기 쉬웠다.
- 영상에서는 넘어갈 법한, 설명했어도 쉽게 놓쳤을 사소한 개념들도 차근차근 읽어보며 모두 이해하면서 넘어갈 수 있었다.
- 쉽게 설명하려고 노력한 저자의 취지가 보일만큼 하나의 큰 이야기로 쉽게 설명하려고 하다보니, 개념에 대한 비유가 실제 개념과는 조금 벗어난 부분이 있었다.
- 몇몇 개념들은 자세한 설명을 생략하고 서술해서, 머신러닝 딥러닝의 전반적인 흐름을 알기에는 적합하나, 정확한 개념을 알고 싶은 사람은 다른 교재를 추가로 읽어야 할 것 같다.
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val_loss는 정확도의 개념에 정답을 예측한 확률(확신도)까지 포함한 개념이기에, 모델은 loss가 더 이상 줄지 않을 때까지 학습을 진행한다. 그렇기에 val_accuracy(검증 set 정확도) 점수 자체는 오르는데, 학습을 중단한 것이다. => 부대에서 코로나에 확진되면서, 격리 때 준홍이 형이 이 부분을 설명해주었는데, 설명해준 부분을 딱 실습을 통해 깨닫게 되어서 책을 읽으면서 정말 기뻤던 순간이었다.
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계산 방법을 cpu에서 gpu로 바꿨을 뿐인데, 속도가 체감이 될 정도로 빨라짐을 눈으로 보면서 이래서 gpu,gpu 하는구나를 느꼈고, 내가 짠 코드를 학습시켜서 에포크가 하나씩 늘어나면서 검증 정확도가 늘어나는 걸 처음 본 순간이었다. 아마 모델을 학습하면서 모델의 성능이 점점 향상되어 가는 그 순간에 느껴지는 감정 때문에 코드를 작성하는 것 같다는 생각이 들었다.
또한, 책에서 설명이 부족한 부분들은 Chat_GPT를 통해 코드를 작성하고 질문을 던지면서 궁금증을 해결했는데, 생각보다 Chat_GPT의 문장 이해 능력이 뛰어나서 놀랐다.
- 개념의 전반적인 내용을 숙지한 상태에서 천천히 코드를 타이핑해보며 알고 있던 지식을 확인하면서 머신러닝의 각 알고리즘을 쉽게 이해하기 위한 용도로 읽으면 좋은 책이다.