본 게시글은 혁펜하임의 <Easy! 딥러닝> 책의 리뷰어 활동으로 작성되었습니다.
안녕하세요. 이번에는 딥러닝 책 한권 추천하겠습니다. 제가 추천하고자하는 딥러닝 책은 혁펜하임님의 Easy! 딥러닝입니다. 말그대로 쉬워보이는 딥러닝 책입니다. 책의 표지는 아래와 같습니다.
혁펜하임의 “Easy! 딥러닝” 책 추천!
혁펜하임님을 알게된것이 4~5년전인가요. 신호처리 공부하다가 알게되었습니다. 유튜브에서 신호 및 시스템 강의를 아주 기가 막히게 하시는 모습을 보고 믿게되었고 딥러닝, 최적화 등의 강의도 챙겨봤습니다. 평소에 혁펜하임님 유튜브 보신분은 아시겠지만 굉장히 쉽고 직관적으로 알려주십니다. 그런 혁펜하임님이 딥러닝 책을 내셨다고 하니까 저는 아주아주 기대하였습니다. 혁펜하임님은 카이스트에서 박사를 받으시고 삼성전자에서 꽤나 두둑한 연봉을 받으시다가 본인의 뜻으로 딥러닝 강사를 시작하신 용감하고 능력있는 분이라고 생각합니다. 혁펜하임님에 대한 호감이 있다보니 이책도 호기심있게 보게 되더라고요. 딥러닝 책 Easy 딥러닝에서는 여러 내용은 다룹니다. 저는 그중에서 딥러닝과 MLE (Maximum Likelihood Estimation)의 관계에 대해 주목하였습니다.
딥러닝과 MLE (Maximum Likelihood Estimation)
딥러닝에서 가장 많이 쓰이는 손실함수 (loss function)은 아마 분류문제에서는 이중분류의 경우 Binary Cross Entropy (BCE) loss와 다중분류에서는 Cross Entrop (CE) loss가 있고 회귀 (regression)문제에서는 Mean Square Error (MSE) loss일 것입니다. 언뜻 보면 태스크도 다르고 생긴것도 달라서 서로 달라보이는데요. 사실 확률론적으로는 CE loss와 MSE loss는 Likelihood를 최대화 하려는 목적에서 탄생한 loss로 해석할 수 있습니다. likelihood를 최대화 한다는 뜻에서 Maximum Likelihood Estimation (MLE)라고 부르죠. 결과를 바탕으로 모델의 parameter를 추정하는 식이라고 보면 되는데요.
위에는 관찰된 사건이 일어날만한 상황, 혹은 parameter를 추정한다는 의미에서 MLE를 설명하고 있습니다. 이것은 어느 블로그나 유튜브에서 볼수 있는 내용이긴 한데요. 저는 아래의 내용이 더 재밌었습니다.
어떤 여인과 썸을 타고 있다고 합시다. 썸을 타는데 그분은 감정 표현을 잘 안한다고 가정해봐요. 사실 그러면 그녀의 마음을 정확히 알 수는 없습니다. 그녀의 마음은 벽에 가려져 있다고 보면 되거든요. 이상황에서 어떻게 그녀의 마음을 알 수 있을까요? 그녀와 하는 카카오톡의 답장빈도로 그녀의 마음을 예측해볼 수 있지 않을까요? 가령 답장 빈도가 5분이내면 그녀는 나에게 마음이 있다고 생각할 수 있다고 확신할 수 있겠고 답장빈도가 하루 이상이면 그녀는 나에게 마음이 없다고 생각할 수 있습니다. 이런식으로 혁펜하임님은 MLE를 직관적으로 표현하여서 재밌었습니다. 아쉬운 점이 있다면 이 내용이 책 앞에 나왔다면 더 재밌게 읽었겠지만 부록에 있어서 아쉬웠습니다.
이러한 Heuristic한 설명이외에 실제로 딥러닝에서 사용하는 함수들을 가져와서 계산하는 부분도 알려주었습니다. 직관적인 설명이 먼저고 그 이후에 수학적인 설명이 나오게끔 혁펜하임님이 책을 구성하신것 같습니다. 수학적인 설명을 더 우선하는 사람보다는 직관적인 설명으로 먼저 이해하고 수학적으로 디테일하게 보시려는 분들은 이책을 보면 좋을것 같습니다.
혁펜하임의 “Easy! 딥러닝” 총평
혁펜하임님의 Easy 딥러닝 책을 보고 총평해보겠습니다. 직관적인 설명을 좋아하시는 분에게는 이 책이 꽤 적합할것이라 봅니다. 수학적인 내용은 맨 처음부터 볼 필요는 없을것 같구요. 아쉬운점은 코드가 없어서 아쉬웠는데 이미 유튜브나 강의에서 많이 실습코드를 공개하고 계신것으로 아니 찾아가 보시는 것을 추천합니다. 아래는 혁펜하임님의 유튜브 채널, 공식 홈페이지 입니다.
현) 혁펜하임 아카데미 대표
전) 삼성전자 책임연구원 ‘혁펜하임’은 신호처리 분야의 전설 오펜하임 교수님께 영향 받아 지은 이름입니다. 학교/기업/기관 등 출강 제안: hyukppen@gmail.com
혁펜하임 공식 홈페이지: hyukppen.modoo.at
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<Easy! 딥러닝> 책의 리뷰어 활동으로 작성되었습니다.
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