'처음 배우는 딥러닝 수학'으로 경사하강법/오차역전파법의 원리 익히기

 

직전까지 아래 교재로 공부를 하고 있었다.

'인공지능을 위한 수학'으로 딥러닝 수학 공부하기

이 교재 덕분에 '인공지능을 위한 수학'을 익히는데는 상당한 성과가 있었다. 하지만, 위 교재의 응용편(예제 풀이) 6장을 공부하면서 새로운 문제에 봉착하게 되었다.

 

그 새로운 문제라는 건 바로 '기계학습을 위한 (응용)수학'이 따로 존재한다는 것이며, 위 교재의 6장부터는 그에 대한 수학적 풀이 없이 사이킷런(scikit-learn)이라는 파이썬 도구를 이용한 예제로 대체하였다는 것이다. 이래서야...... 요아래 책과 차이점이 없어져 버렸다.

'텐서플로 첫걸음' 교재로 첫걸음 떼기

 

그리고, 이왕 공부를 시작했는데, 도구 사용법이나 익히는 것은 내 적성에 0도 맞지 않기에 이 교재의 진도를 계속 나가는 것은 무의미했다. (그래도 무엇을 더 파헤쳐야 하는지 이정표가 되어 주었기에 값진 예제였다고 생각한다.)

즉, 경사하강법(gradient descent)이나 오차역전파법(backpropagation) 같은 입문지식 정도는 텐서플로(tensorflow)같은 도구의 도움없이 직접 C++ 코드로 구현할 정도는 되어야 하지 않겠는가 말이다. 그렇다고, 두서없는 인터넷 바다를 헤매이면서 비효율적으로 공부하기엔 내 나이가 너무 많다.

 

그런고로, 인공지능 공부의 두번째 이정표가 될 책을 구입하였다.

담백하다

 

요 책은 268쪽으로 상당히 얇다.(이전 교재는 336쪽.가격은 동일... 응?) 내용이 부실할까봐 걱정이 되지만, 분량이 적으니 부담도 줄어서 좋다.

일본원서라서 번역 품질 걱정도 없고, 저자 분들께서 50년대 생이라 장인정신으로 중무장하셨을 것 같아 기대감도 크다.(무려 엑셀로 딥러닝을 돌린다!)

 

...... '꼬리에 꼬리를 무는 영어'처럼 고구마 줄기 캐듯이 늘어나는 공부거리에 없던 두통이 생기고 있지만, 언젠가는 '이만하면 되었다.' 고 할 수 있는 날이 오겠지.