딥러닝 책

• 머신 러닝 교과서 with 파이썬, 사이킷런, 텐서플로 2019, 2021
• 딥러닝 파이토치 교과서 2022
• 김기현의 자연어 처리 딥러닝 캠프 2019
• Mastering PyTorch 2021
• 머신러닝 TensorFlow.js JavaScript 2019
• 딥러닝을 위한 최적화와 수치해석 2020
• 바닥부터 배우는 강화 학습 2020

기초부터 시작하는 강화학습/신경망 알고리즘 ₂₀₁₉

★★★☆☆
비교적 초기에 출간된 책으로 강화학습을 기초부터 잘 설명한다. 아쉬운 점은 딥러닝 챕터부터 수식이 너무 많고 부가 설명이 부족해 배경지식이 없으면 이해가 어렵다는 점이다. 딥러닝은 다른 책에서도 잘 설명하는 만큼 강화학습에만 집중했으면 더 좋은 책이 됐을 것 같다.

• 4장에서 틱택토 인간, 랜덤, 몬테카를로 플레이어를 차례대로 비교한다. Q-learning(가치점수 계산), DQN(딥러닝) 플레이어도 함께 비교하여 성능 검증

머신 러닝 교과서 with 파이썬, 사이킷런, 텐서플로 ^{2019, 2021}

★★★★☆
라슈카의 책이 벌써 3판까지 나왔다. 원서가 이미 2019년에 출간된 내용이라 지금 보기엔 예전 내용이지만 라슈카가 직접 다양한 실험을 통해 증명한 내용이 책에 고스란히 담겨 있어 매우 흥미롭고 유용하다.

딥러닝 파이토치 교과서 ²⁰²²

★★☆☆☆
2022년에 출간된 책 답지 않게 내용이 다소 진부하다. 딥러닝과 파이토치를 내세우지만 머신러닝 기초나 DT, SVM이 등장하는 것도 제목에 어울리지 않는다. 머신러닝을 쉽게 풀이해서 설명하려는 노력이 엿보이지만 그 이상을 기대하기는 어렵다.

김기현의 자연어 처리 딥러닝 캠프 ²⁰¹⁹

★★★☆☆
자연어 처리에 필요한 다양한 머신러닝 알고리즘을 설명한다. 예제도 제시하지만 수식이 지나치게 많고 자세한 설명이 부족하며 여러 이론을 한 번씩 언급하고 설명하는 백과 사전식 구성에 좀 더 가깝다.

• p68 몬테카를로 샘플링: 랜덤을 이용해 임의의 함수 적분을 근사. 예를 들어 한반도의 넓이를 근사하는 것.
• p199 딥러닝이 잘 동작하는 이유: 딥러닝이 문제를 풀기 위해 차원 축소를 수행하는 과정은 데이터가 존재하는 고차원상에서 매니폴드를 찾는 과정이다. PCA 같은 선형적인 방식에 비해 딥러닝은 비선형적인 방식으로 차원 축소를 수행하며 그 과정에서 문제를 가장 잘 해결하기 위한 매니폴드를 자연스럽게 찾아낸다.

Mastering PyTorch ²⁰²¹

★★☆☆☆
여느 Packt 책이 항상 그렇듯 트러블슈팅이나 심화 내용보다는 인터넷에서 쉽게 볼 수 있는 튜토리얼을 정리한 느낌을 주는 책이다.

머신러닝 TensorFlow.js JavaScript ₂₀₁₉

★☆☆☆☆
국내 첫 tf.js 책이라고 하는데, 정작 tf.js에 대한 내용 보다는 머신러닝 튜토리얼에 가까운 여러 수식을 매뉴얼 처럼 나열하기만 하고, 그 아래 1~2줄의 tf.js 명령을 소개하는 정도에 그친다. 그렇다고 수식에 대한 설명이 친절한 것도 아니고, 명령을 소개하는 것 외에는 굳이 tf.js 책이라 보기도 어렵다. 책 내용도 지나치게 조악하여 어디선가 해외 레퍼런스를 참조만 한게 아닌가 하는 생각이 든다. 저자가 유료로 자바스크립트 강의도 하는거 같은데, 책 수준을 보면 저자의 개발 역량이 매우 의심된다. 요근래 읽은 최악의 책이다.

딥러닝을 위한 최적화와 수치해석 ²⁰²⁰

• p166. 모든 수치최적화 알고리즘은 반복법 ^{iterative method}을 사용한다. 결국은 그래디언트 디센트(1945) 계열이다. Adam을 GD와 동일선상에서 다른 알고리즘으로 분류하는데, GD와 Gradient descent optimization algorithms로 구분하고 후자의 하위로 분류¹하는게 적절해 보인다.

바닥부터 배우는 강화 학습 ²⁰²⁰

Nov, 2020

• 마르코프 디시전 프로세스
• 벨만 방정식
• MDP를 알 때의 플래닝
  • 밸류 평가하기 ^{Value Evaluation}
• MDP를 모를 때 밸류 평가하기
• MDP를 모를 때 최고의 정책 찾기
• 가치 기반 에이전트
  • Deep Q Learning
• 정책 기반 에이전트

Last Modified: 2023/07/17 16:23:42