원래는 좀 더 일찍 시작했어야 했지만 ‘핸즈온 머신러닝‘ 작업이 늦어지면서 4월에 들어서 시작하였습니다. 케라스를 만든 프랑소와 숄레가 직접 쓴 책이라 이전부터 기대가 컸습니다. 역시나 아마존에서 높은 인기를 끌고 있네요. 4개월 동안의 작업을 마무리하면서 번역의 후기를 남깁니다.
‘Deep Learning with Python’은 케라스를 사용하여 딥러닝의 다양한 모델을 배울 수 있도록 안내합니다. 합성곱, 순환 신경망을 포함하여 컨브넷 필터 시각화, 딥드림, 뉴럴 스타일 트랜스퍼, VAE, GAN까지 다루고 있습니다. 재미있게도 수학 공식을 극도로 줄이고 대부분의 이론 설명을 파이썬 코드로 풀어갑니다. 딥러닝을 공부하려는 소프트웨어 엔지니어를 주요 독자층으로 생각하기 때문입니다.
순조롭게 진행되던 번역 작업은 6장을 만나면서 암초에 부딪혔습니다. 눈에 띄는 에러타(프랑소와가 왜 이렇게 썼을까..)가 많이 나왔습니다. 반면 매닝의 에러타 포럼 페이지는 사용자들이 올린 에러타만 쌓일 뿐 이에 대한 반응이 거의 없습니다. 저자가 바쁘기 때문인지 아니면 출판사의 게으름인지 알 도리가 없습니다. 신중하게 에러타를 선별하여 번역서에 반영하였습니다.
또 한번의 암초는 이번 여름의 더위입니다. 너무나 더워서 자정이 넘어서도 키보드를 두드릴 수가 없었죠. 거북이 같던 걸음마였지만 조금씩 진행된 것이 쌓여 결국 모든 번역을 마무리할 수 있었습니다. 이젠 조금 선선해진(?) 날씨에 1차 역자 교정을 마치고 홀가분한 마음으로 이 글을 적습니다. 남은 것은 머릿말과 저자 소개 정도네요.
이 책은 1부와 2부로 나뉘어져 있습니다. 1부(1장~4장)는 딥러닝의 기초, 2부(5장~9장)는 실전 딥러닝의 내용을 담고 있습니다. 간단한 목차는 다음과 같습니다.
- 딥러닝이란 무엇인가?
- 시작하기 전에: 신경망의 수학적 구성 요소
- 신경망 시작하기
- 머신 러닝의 기본 요소
- 컴퓨터 비전을 위한 딥러닝
- 텍스트와 시퀀스를 위한 딥러닝
- 딥러닝을 위한 고급 도구
- 생성 모델을 위한 딥러닝
- 결론
이 책에서 맘에 드는 두 개의 장을 고르라면 6장과 9장입니다. 6장은 시퀀스 처리를 위한 딥러닝을 소개합니다. 기본 RNN으로 시작해서 LSTM, GRU, 양방향 RNN, 1D 컨브넷과 이들의 조합으로 텍스트와 시계열 데이터를 처리하는 다양한 예를 소개합니다. 다른 딥러닝 책에 비해 RNN에 대한 내용이 좀 더 풍부합니다. 9장은 책의 전체 내용을 정리하면서 딥러닝의 한계와 발전 방향에 대해 소개를 합니다. 이 장에서 저자가 생각하는 딥러닝의 방향과 비전을 엿볼 수 있어 아주 좋았습니다.
번역서는 <케라스 창시자에게 배우는 딥러닝>이란 제목으로 출간될 예정입니다. 8월 말부터 베타 테스트를 시작합니다. 조판과 디자인까지 완료되면 10월 초에는 받아볼 수 있을 것 같습니다. 🙂
텐서 플로우 블로그 (Tensor ≈ Blog) 
기대됩니다!!
긴 방학숙제(?) 를 해치우신 느낌이겠네요. 수고하셨습니다!!
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댓글주셔서 감사합니다! 🙂
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수고 하셨고…기대하고 있겠습니다. 꼭 구입해서 읽겠습니다. ^^
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감사합니다. 맘에 드시길 바랄께요! 🙂
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테스트에 참여를 했는데, 번역이 잘 된 것 같습니다. 역자분의 노력과 애정이 많이 느껴졌습니다. 많은 분들에게 읽혀지기를 기대합니다.
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덕담해 주셔서 감사드립니다! 저 자신에게도 많이 도움이 되었습니다. 🙂
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10월초 출간 기대하고있습니다!!~~
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감사합니다. 맘에 드시길 바랄께요! 🙂
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deep learning with python 번역본을 찾다가 이 블로그까지 오게 되었습니다! 아직 출간이 되지 않은 것 같아 얼른 출간이 되었으면 좋겠네요~ 블로그를 보니 많은 책을 번역하셨더라구요 정말 감사합니다!
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안녕하세요. 이 책은 “케라스 창시자에게 배우는 딥러닝”이란 제목으로 출간되었습니다! 🙂
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알려주셔서 정말 감사합니다! 바로 구매하러 가야겠어요ㅎㅎ
좋은 번역 해주셔서 감사합니다!
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