딥러닝의 원리 : 책 예고편 : '처음 배우는 딥러닝 수학'

 

 책 소개합니다.

 '처음 배우는 딥러닝 수학'(와쿠이 요시유키, 와쿠이 사다미 지음, 박광수 옮김, 한빛미디어, 2018)

 

딥러닝이 도대체 뭐야? - 딥러닝의 원리

 

 요즘 인공지능의 주류는 '딥러닝'인 것 같습니다. 여러 라이브러리나 프레임워크를 이용해 딥러닝 모델을 실제로 구현하는 것도 그렇게 어렵지만은 않은 세상이 되었습니다. 인터넷에서 알려주는 대로 따라하면 간단하게 맛보기가 가능하더라고요. 어떤 원리에 의해서 그렇게 되는지는 몰라도 말입니다.

 

 원리가 궁금했습니다. 그래서 도서관에서 이 책을 발견하고 읽었습니다. 그러고는 이 책을 샀고, 비닐로 책가위까지 해서 가지고 있습니다.

 

 옮긴이의 말입니다.

"딥러닝을 제대로 이용하려면 수학 지식을 한번은 살펴봐야 합니다. 그래야 실제 프로그래밍 할 때 적절한 함수를 선택할 수 있고, 여러분에게 필요한 모델을 직접 설계할 힘이 생기기 때문입니다."
(처음 배우는 딥러닝 수학, 와쿠이 요시유키·와쿠이 사다미 지음, 박광수 옮김, 한빛미디어, 2018, 5쪽)

남이 만든 모델을 따라서 하는 것을 넘어, 내게 필요한 모델을 직접 설계하려면 원리에 대한 이해가 필수적이겠지요.

 

 이 책을 처음 접했을 때, 그런데 그게 쉽게 이해될까 걱정이 되기도 했습니다. 책 제목에도 '수학'이 들어있었고, 처음 책장을 넘겼을 때도 수식이 가득해서 자신감이 많이 떨어졌었지만, 지은이의 이 말을 믿고 한번 도전해 보기로 했던 기억이 납니다.

"신경망의 수학 이론은 어렵지 않습니다. 기본적으로 고등학교까지 배웠던 수학으로 충분히 이해할 수 있습니다. 그러나 많은 자료에서는 다양한 이론과 연계해서 설명해야 한다는 이유로 최대한 간결한 공식으로 표현합니다. 이러한 이유로 처음 신경망을 공부할 때 수학이 어렵다는 사람이 많습니다. 이 책은 이런 어려움 없이 누구나 딥러닝의 핵심인 신경망을 쉽게 공부하는 것을 목적으로 둔 입문서입니다."(앞의 책, 7쪽)

 

 

 

 이 책은 기초적인 신경망의 동작 방식을 먼저 설명하고, 인공신경망을 이해하기 위해 필요한 수학적 기초지식을 알려줍니다. 1차·2차 함수, 수열과 점화식, 시그마 기호, 벡터 행렬로 시작해서 미분, 편미분, 연쇄법칙까지 설명됩니다. 엄밀한 수학적 설명이 아니라 개념의 이해를 위주로 한 설명이어서 따라가기가 그렇게 어렵지는 않았습니다. 이러한 수학적 개념을 이용해서 경사하강법, 오차역전파법, 합성곱 신경망까지 그 원리가 설명됩니다. 이 책에 실린 그림들이 원리의 이해에 큰 도움이 되었습니다.

 

 책 앞부분에서 숫자 1을 신경망을 통해서 인식하는 과정을 알기 쉽게 설명하면서 제시한 그림입니다.

(앞의 책, 49쪽)

유닛들을 악마의 조직으로 표현한 설명이 재미있었습니다.

 

 다음 예는 오차역전파법을 정리한 그림입니다.

(앞의 책, 188쪽)

 

 그리고 여기서 공부한 원리를 프로그래밍을 몰라도 곧바로 확인할 수 있게 해줍니다. '엑셀' 프로그램을 이용해서 말입니다. 엑셀 예제 파일의 다운로드도 가능합니다.

 

 딥러닝의 원리가 궁금하신 분들은 한번 읽어보시기 바랍니다.