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이름:이판호

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2024년 5월 <확률론적 머신러닝 : 기본편>

이판호

성균관대학교 통계학과를 졸업했으며, 한국 및 싱가포르에서 주로 금융업 및 소프트웨어 개발 분야에 종사했다. 머신러닝의 이론적 이해 및 금융 데이터 응용에 관심이 많다. 에이콘출판사에서 펴낸 『스칼라와 머신러닝』(2018), 『통계학으로 배우는 머신러닝』(2021), 『딥러닝 초보자를 위한 엔비디아 가이드북』(2023) 등을 번역했다. 현재는 국내에서 보안 솔루션의 엔지니어로서 많은 영어 화상회의를 하며 일하고 있다.  

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저자의 말

<딥러닝 초보자를 위한 엔비디아 가이드북> - 2023년 2월  더보기

딥러닝으로의 첫 여행을 시작하신 분들을 환영합니다. 또한 딥러닝 입문을 위해 이 책을 선택하신 여러분께 찬사를 보내 드립니다. 왜냐하면 여러분은 가장 탁월한 선택을 하셨기 때문입니다. 지금부터 수많은 딥러닝 책 중에서 왜 이 책이 좋은 선택이 될 수 있는지 말씀드리겠습니다. 딥러닝 기술이 발전하고 널리 보급됨으로 인한 장점 중 하나는, 예측 또는 그 비슷한 것을 무언가 부담스러운 과학의 관점에서 기술의 관점으로 바라보기가 더 쉬워졌다는 점이라고 생각합니다. 다르게 말하자면, 배경지식에 너무 신경 쓰지 말고 일단 데이터에서 유의미한 결과를 얻는 데 집중하게 되었다는 것입니다. 저자도 이 점에 대해 6장 마지막에 비슷한 의견을 표명하고는 있습니다. 하지만 초보자의 입장에서 보면, 수학에 대한 부담감은 잠시 내려놓고 자세한 설명으로 이론을 배우며 풍부한 예제 코드로 여러 가지를 시도해보면서 학습하는 것이 딥러닝을 배우는 좋은 방법이 될 수 있다고 생각합니다. 그리고 이 책은 이를 위한 좋은 시작점이라고 말씀드릴 수 있습니다. 이 책은 많은 수학적 지식이 필요하지 않습니다. 미적분에 대한 약간의 지식이 있는 것으로 충분합니다. 행렬대수학에 대해 조금 안다면 더욱 좋겠지만, 너무 걱정할 필요 없습니다. 이 책에서 별도로 잘 설명해주고 있기 때문입니다. 통계학이나 확률론이 익숙하지 않더라도 읽는 데 큰 문제는 없다고 생각합니다. 이 책은 수학 공식에 의존하기보다는, 말과 그림으로 자세히 설명하는 것을 시도합니다. 저도 번역하면서 어떻게 이렇게까지 자세히 설명해줄 수 있을까 하고 놀란 적이 한두 번이 아니었답니다. 이 책은 퍼셉트론에서 시작하여 DNN, CNN, RNN을 거쳐 비교적 최근 아키텍처인 트랜스포머에 이르기까지 주요 모델과 아키텍처를 차근차근 설명해줍니다(요즘 많이 회자되고 있는 ChatGPT는 트랜스포머 아키텍처를 기반으로 하고 있습니다). 이 책에서는 수학적 지식보다는 파이썬 활용이 중요하다고 할 수 있습니다. 물론 책을 읽기만 해도 배경지식을 얻는데 도움이 되겠지만, 이미지 분류 및 자연어 처리에 관해 잘 짜인 예제 코드를 직접 실행하고 실험해본다면 학습의 폭을 더욱 넓힐 수 있을 것입니다. 여러분의 딥러닝으로의 첫걸음에 응원을 보내면서, 이 책이 작게나마 도움이 되길 바랍니다.

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