밑바닥부터 시작하는 딥러닝 5

밑바닥부터 시작하는 딥러닝 5

 

책의 구성

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밑바닥부터 시작하는 딥러닝 시리즈는 기초적인 이론 학습과 관련된 코드 샘플을 균형 있게 다루는 책이다. 딥 러닝에 대해서 공부하고 싶다면 이 책의 시리즈 1권부터 차례로 읽어보는 것을 추천한다. 이번에 새로 나온 "밑바닥부터 시작하는 딥러닝 5"는 이미지 생성 모델의 원리에 대해서 10개 챕터에 걸쳐 다루며, 해당 내용과 관련 있는 세부 내용은 4개의 APPENDIX를 통해 제공하고 있다. 정규 분포와 같은 통계적 기본 개념에서 출발해 변이형 오토인코더(VAE)와 확산 모델에 이르기까지, 책의 챕터 구성에 따라 독자가 모델의 발전 과정을 맛볼 수 있다.

 

 

• CHAPTER 1: 정규 분포
  • 통계와 확률의 기초를 정리하며, 생성 모델에서 중요한 정규 분포 내용 정리
• CHAPTER 2: 최대 가능도 추정(MLE)
  • MLE의 수학적 정의와 이를 활용해 데이터 분포를 추정하는 방법 학습
  • 생성 모델이 데이터를 학습하는 기본 원리를 소개
• CHAPTER 3: 다변량 정규 분포
  • 다변량 정규 분포의 수학적 표현과 이를 활용해 다차원 데이터를 처리하는 방법 설명
  • 넘파이와 파이썬 기반의 구현 예제로 
• CHAPTER 4: 가우스 혼합 모델(GMM)
  • 복잡한 데이터 분포를 모델링하기 위한 GMM의 이론과 활용 방법
  • 다봉 분포를 분석하고 이를 설명하는 수학적 모델을 구현
• CHAPTER 5: EM 알고리즘
  • KL 발산과 EM 알고리즘을 도출하는 과정을 학습
  • GMM 학습에 필요한 EM 알고리즘의 이론과 구현 방법 학습
• CHAPTER 6: 신경망
  • 딥러닝의 기초가 되는 신경망 이론에 대해 파이토치로 학습
  • 선형 회귀부터 시작해 복잡한 신경망을 구현하는 과정 학습
• CHAPTER 7: 변이형 오토인코더(VAE)
  • VAE의 핵심 개념인 ELBO 최적화를 설명
  • 데이터 생성 및 표현 학습에 대한 이해
• CHAPTER 8: 확산 모델 이론
  • 확산 모델의 수학적 기초와 학습 원리를 탐구
• CHAPTER 9: 확산 모델 구현
  • U-Net과 사인파 위치 인코딩을 활용한 확산 모델 구현
• CHAPTER 10: 확산 모델 응용
  • 조건부 확산 모델, 분류기 가이던스 등 실질적인 응용 사례 학습
  • 스테이블 디퓨전 같은 기술 소개

 

 

 

후기

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이론과 실습의 균형을 통해 학습할 기회 제공

 "밑바닥부터 시작하는 딥러닝" 시리즈의 강점은 이론과 코딩을 균형 있게 다루고 있다는 점이다. 이론의 방대한 수식과 알고리즘을 이해하는 데 필요한 수학적 배경과 더불어, 이를 파이썬 코드로 구현하여 실습할 기회를 제공하는 것이 늘 강점이라고 생각한다. 다만, 이번 시리즈 자체가 이미지 생성 모델을 중점적으로 다루고 있어서, 책의 내용을 이해하기 위해서 딥러닝에 대한 기본적인 이해도가 있어야 할 것 같다는 생각은 들었다.

 

 

추천 독자

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• 이미지 생성 모델에 대해 이론적으로 공부하고 싶은 사람
• 딥러닝 모델 이론 학습하는 사람

 

 

한빛미디어 서평단 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다.