케라스 창시자에게 배우는 딥러닝 개정 2판

딥러닝 기초를 쌓고 있을 때 필독서가 아닐까 생각했다.

 

책을 읽다 보면 대충 이런 구성을 해뒀다.

1. 컨셉

2. 케라스에서 파이썬 슈도 코드

3. 실제 케라스 소스로 원하는 것 구성

 

기초 책인 듯 한데 경사하강법 정도는 당연히 알고 있다고 생각하는 듯.

전체적인 흐름은 정리해두는게 나을듯 해서 적어본다.

 

1) 딥러닝의 카테고리 설명을 해주고, 

2) 신경망에 대해 설명하고,

3) 케라스와 텐서플로의 관계를 말하고,

4) 신경망으로 분류와 회귀를 한다.

 

인공지능의 카테고리에서 머신러닝 중에서 심화된 부분이 딥러닝.

신경망은 인간의 것을 흉내낸 것은 아니니 주의하자.

케라스가 텐서플로우보다 먼저 나왔지만 인터페이스 설계를 잘해서 텐서플로우로 디테일을 활용할 수 있다. 자랑 뿜뿜

분류와 회귀를 케라스로 구현

분류는 이중분류, 다중분류 구분

 

5) 머신러닝의 기본

과소적합, 과대적합그리고 모델평가 훈련 등

 

6) 일반적인 머신 러닝 워크플로

...

 

적으면서 복기 해볼 생각이었는데 딱히 복기가 안된다.

 

사실 일단 내 이해도와 상관없이 완독을 한 번 해보고 싶었다.

현재 내 수준에서 어느정도 소화할지도 궁금했고, 작가가 말하고자 하는 것들도 궁금했다.

 

마지막 부분에 인간 지능을 예로 들면서 현재의 딥러닝이 할 수 없는 부분을 프로그래밍 지능이라고 말한다.

아리송하긴 한데 

1. 과거의 경험으로 과거와 관련 없는 아예 새로운 것을 처리할 수 있는 것

2. 정렬 문제 (규격화된 프로그램으로는 100% 처리 가능하지만 딥러닝으로는 100%는 불가능한 부분)

3. 추상화

위 1,2,3 을 같은 범주로 두고 딥러닝 방식으로는 불가능해서 하이브리드 기술을 쓰거나 꽤나 먼 미래에 딥러닝 방식으로 위 방식들을 해결하게 될 수도 있다 라고 주장하는 듯 하다.

어느 부분이 불가능한지 가능한지 내 의견은 정리되지 않은 상태이다.

 

아직은 AI의 현주소와 미래에 대해서 내 스스로의 의견은 부족하다.

한 가지 확실한 것은, 작가와 동일한 생각인 90년대 웹 기술이 현재의 AI 기술이고, 가까운 미래에 지배적인 형태가 될 것이다. 라는 부분이다. 그리고 이를 위해서 서서히 AI에 스며들고 있다. 

 

웹이라는 가까운 미래에도 먹거리가 될 범용적인 먹거리.

AI라는 아직은 아리송하지만 가까운 매래에는 필수가 될 것 같은 범용적인 먹거리.

 

이제는 왠만큼 능수능락하게 다양한 요리를 할 수 있는 웹

먹어야할지 버려야할지도 구분을 못하는 AI , 요놈을 어떻게 요리할까?