임이지의 블로그

서평 딥러닝 프레임워크는 TensorFlow, Caffe, Keras 등 여러 프레임워크가 있다. 이 책은 제목 그대로 파이토치를 사용하여 딥러닝을 개발할 수 있는 방법에 대해 소개한다. 필자는 주로 Colab 개발환경에서 TensorFlow를 사용하여 딥러닝 훈련을 하고 있다. TensorFlow 를 사용하다 보면 버전 별로 Deprecated 된 api 나 변경 사항 때문에 일부 소스가 동작하지 않는 경우가 있는데 파이토치는 이런 면에서는 관리가 잘되어 있어서 편리하다는 것을 느낄 수 있었다. 해당 책은 이미지 처리를 위한 CNN, 시계열 분석을 위한 LSTM, 단어 임베딩을 위한 CBOW, 강화학습 및 Gan 등 현재 많이 사용되는 모든 딥러닝 모델에 대해 정리되어 있어 딥러닝 베이스를 학습할 수 ..

Developer/IT 도서 2022. 4. 6. 21:14

서평 최근에 독서는 딥러닝 이론 위주로 하여 개발 방법론 및 아키텍처에 관련된 독서를 하지 않았다. 해당 책이 어떤 류의 책인지는 제목만 보고는 유추가 불가능하였으나 여러 커뮤니티에서 극찬을 많이 하여 읽어 보기로 했다. 책을 처음에 읽다가 느낀 점은 마틴 파울러의 리팩터링이랑 비슷한 내용이겠구나 하면서 속독을 시작하였다. 어 근데 이게 뭐지? 계속 책을 읽으면서 다른 느낌을 받았다. 예시로 마틴 파울러의 리팩터링에서 생각나는 구절은 "코드의 구린내를 찾아라"가 제일 먼저 생각나는데 해당 책은 왜 내가? 코드에서 구린내를 맡았을까? 그 원인을 과학적으로 설명한다. 개발자라면 당연히 코드 네이밍에 중요도는 누구나 알고 있는 사실이다. 작은 예로는 코드 표기법을 팀 단위로 맞춰야 하며 함수명이 제 역할을 해..

Developer/IT 도서 2022. 4. 3. 19:38

서평 구글 애널리틱스를 통하여 웹사이트 및 앱에서 사용자의 패턴을 분석할 수 있다. 데이터가 장기간 쌓이게 되면 일, 주, 월 등 의 단위부터 시, 분, 초 단위까지 모니터링이 가능하다는 것을 알 수 있다. 해당 책은 GA설치부터 분석에 대한 기본적인 요소를 제공한다. 웹이나 앱을 분석하려면 일단은 분석할 대상이 있어야 하는데 학습 사이트를 제공해주기 때문에 책에 내용을 직접 실습할 수 있다는 장점이 있다. 책 내용과 별개로 분석하려는 대상의 킬러 컨텐츠가 더 중요해 보인다. 그 콘텐츠에서 사용자의 행동을 파악하고 모니터링을 하여 그 기반으로 잠재고객 및 예측을 할 수 있으니 GA4는 공부해 볼만해 보인다. 하지만 아무도 안 들어온다면 무의 하지 않을까 한다. 작은 실습 구글 애널리틱스 TAG를 HEAD..

Developer/IT 도서 2022. 3. 29. 10:41

봐야할 책이 쌓여있어서 일단 스케쥴을 정하도록 한다. 프로그래머의 뇌 - 2022/04/01 딥러닝 파이토치 교과서 - 2022/04/10 고객을 끌어오는 구글 애널리틱스4 - / 2022/04/15 살아 움직이는 머신러닝 파이프라인 설계 - 2022/04/20 파이썬을 활용한 딥러닝 전이학습 - 2022/04/29

Developer/일상다반사 2022. 3. 28. 14:27

서평 자연어 처리 내부를 몰라도 KoNLPy 등 자연어 처리 프레임워크를 사용하여 단어 및 문장을 학습하는 방법을 알려준다. 또 한, 학습한 모델을 기반으로 카카오톡, 네이버 톡톡 등을 연동하여 실제 서비스에 적용할 수 있는 가이드라인을 제시한다. 해당 책은 자연어 처리의 깊은 원리 설명은 없지만 서비스를 적용할 수 있는 기초적인 원리를 설명하고 딥러닝뿐만 아니라 직접 서버를 구축하여 REST API로 서비스를 제공하는 방법에 대한 기술 되어 있다. 모델을 개발할줄아는 엔지니어겐 서버 기술을 가이드라인 할 수 있으며 서버 및 서비스를 개발하는 엔지니어 에게는 자연어 처리를 쉽게 다가갈 수 있는 방법을 소개한다고 생각할 수 있다. 자연어 처리, 서버 기술을 좀 더 깊이 알고 싶다면 인터넷 및 전문 서적을 ..

Developer/IT 도서 2022. 3. 27. 21:08

서평 작년 한 해 회사 업무 R&R에 머신러닝이 추가되어 CNN 기반의 많은 네트워크를 학습해 왔다. 그래서 머신러닝 분야에 조금 자신감이 생겨 단단한 심층 강화 학습에 도서를 신청하였다. 처음 1주 차에 책을 읽으면서 생각보다 책이 어렵다는 느낌을 받았다. 그 이유는? 필자가 기존에 학습했던 머신러닝은 비지도 학습과 지도 학습 두 가지만 해온 것이며 강화 학습은 따로 하지 않아 생소하게 느껴지지 않았나 생각이 들었다. 실제로 머신러닝을 크게 본다면 아래와 같이 머신러닝은 지도학습, 비지도 학습, 강화 학습 3가지로 나눌 수 있는데 필자가 강화 학습에 대한 이해력이 부족했다고 생각이 들었다. 그래서 주변 동료에게 책을 읽어 보라고 권하였다. "해당 책은 이론 및 원리를 충실하고 자세히 설명되어 있다. 기..

Developer/IT 도서 2022. 3. 12. 20:16

혼공학습단 신청동기 연차가 올라가면서 신입 때의 열정이나 패기가 점점 줄어들고 있다. 솔직히 말하면 아래 그림이 현재 내상태이지 않을까? 으으음 =ㅁ= 그냥 다 귀찮고 군대 말년병장에 느낌으로 땡보놀이 중인 상태이다 =ㅇ= 2022년 새해 작심삼일을 여러 번 할 겸 한빛미디어에서 이벤트로 진행하는 '혼공학습단 7기'에 참여해보았다. 새해에는 근면 성실하고 꾸준히 공부하는 습관을 갖자라는 마음으로 약간의 설렘과 함께 학습을 시작하였다. 필자는 '혼자 공부하는 자바스크립트'를 신청하였다. 작년에 리액트, VUE로 프로젝트로 진행하면서 별거 없겠지 하며 꾸준하게 공부하는 습관을 기르자가 큰 목표였다. 1주 차 미션을 진행하고, 2주 차 미션을 진행하고 페이스북에 정리한 글을 매주 올리다가 어느 날 혼공 족장님..

Developer/혼공단 2022. 3. 6. 16:06

기본 미션 Chapter 07 Ch.07(07-1) 확인 문제 풀고, 풀이 과정 정리하기 7.1.1 어떤 신경망의 입력 특성이 100개 이고 밀집층에 있는 뉴런 개수가 10개일 때 필요한 모델 파라미터의 개수는 몇개 인가요? -> 밀집층에 있는 10개의 뉴런이 100개의 입력과 모두 연결되기 때문에 총 100 x 10 의 가중치와 뉴런마다 1개의 절편이 있음으로 + 10 하여 총 100 * 10 + 10 = 1010의 모델 파라미터가 필요하다. 7.1.2 케라스의 Dense 클래스를 사용해 신경망의 출력층을 만들려고 합니다. 이 신경망이 이진 분류 모델이라면 activation 매개변수에 어떤 활성화 함수를 지정해야 하나요? -> 이진 분류일 경우 출력층의 뉴런이 1개이고 선형 방정식의 결과를 확류로 바..

Developer/혼공단 2022. 3. 4. 18:17