텐서플로를 이용하여 ‘합성곱 신경망(CNN)’의 구조를 완벽히 이해한다!

이 책은 머신러닝과 데이터 분석을 제대로 배운 적이 없는 개발자를 대상으로 한다. 딥러닝의 대표적 예인 ‘합성곱 신경망(CNN)’의 구조를 근본부터 이해하고, 텐서플로를 이용해 실제로 동작하는 코드를 작성하는 것이 이 책의 목표다. 그리고 다수의 뉴런이 여러 층 결합된 ‘다층 신경망’ 내에서 대체 무슨 일이 일어나는지, 딥러닝 알고리즘은 어떤 원리로 학습하는지를 알려 준다.

딥러닝의 밑바닥에는 머신러닝의 원리가 있는데, 간단한 행렬 계산과 기초적인 미분을 알면 그 구조를 이해하기가 그리 어렵지 않다. 이 책은 필기 문자를 인식하도록 처리하는 합성곱 신경망에 대해, 그리고 이를 구성하는 각 요소의 역할을 신중하게 설명한다. 또한, 딥러닝의 대표 라이브러리인 텐서플로를 이용해 실제로 동작하는 코드를 보여줌으로써 각 요소의 동작 원리를 확인할 수 있도록 구성되어 있다. 레고 블록을 끼워 맞추듯이 네트워크 구성 요소를 늘려 감으로써 인식 정확도가 향상되는 모습을 관찰할 수 있을 것이다.

부디 이 책을 통해 딥러닝의 근본 원리를 이해하고 텐서플로 코드 작성법을 학습하여 다음 단계로 도약하는 계기가 되길 바란다.