파이토치 라이트닝은 딥러닝 프레임워크인 파이토치의 유연성은 유지하면서 작동에 필요한 코드량을 줄여 모델과 연구에 집중할 수 있도록 돕는 프레임워크다. 파이토치 라이트닝을 활용한 모델 제작부터 훈련과 배포까지 실용적인 가이드를 제시하고자 한다. 또한 다양한 데이터(시계열, 이미지, 자연어 등)와 아키텍처(GAN, 지도 학습, 자기 지도 학습 등)를 다루기 때문에 딥러닝의 중요 개념을 익히는 데에도 도움이 된다. 책의 후반부에서는 모델 배포를 위한 기술적인 팁을 다루기도 한다. 딥러닝을 처음 접하는 독자부터 다른 프레임워크에서 전환을 고려하는 실무자들까지 폭넓게 도움이 될 것이다.
작가 소개
◈ 지은이의 말 ◈
딥러닝은 기계를 사람처럼 만든다. 딥러닝은 기계가 비전 모델을 통해 ‘볼 수 있게’ 하고, 알렉사와 같은 음성 장치를 통해 ‘듣게’ 하고, 챗봇을 통해 ‘말하게’ 하고, 준지도 학습 모델을 통해 ‘쓰게' 하며 심지어 생성형 모델을 통해 예술가처럼 그림도 ‘그리게’ 한다.
파이토치 라이트닝을 사용하면 연구자들이 복잡성에 대한 걱정 없이 딥러닝 모델을 빠르고 쉽게 만들 수 있다. 딥러닝 프로젝트의 모델 공식에서부터 구현까지 최대한의 유연성을 확보하면서 생산성을 극대화할 수 있도록 돕는 책이다.
파이토치 라이트닝으로 딥러닝 모델을 구현하는 실습과 관련된 기법을 이해하면 즉시 실무를 수행할 수 있다. 클라우드 환경에서 파이토치 라이트닝을 구성하는 방법을 알아보고 아키텍처 구성요소를 이해하면서 다양한 산업 솔루션을 구축하기 위해 파이토치 라이트닝이 어떻게 만들어졌는지 살펴본다. 다음으로 신경망 아키텍처를 만들고 애플리케이션에 배포해보면서 프레임워크가 제공하는 기능을 넘어 자신의 요구사항에 맞춰 확장하는 방법을 알아본다. 또한 CNN(Convolutional Neural Networks)과 자연어 처리(NLP, Natural Language Processing), 시계열 데이터, 자기 지도 학습(Self-Supervised Learning), 준지도 학습(Semi-Supervised Learning), 생성적 적대 신경망(GAN, Generative Adversarial Networks)과 같은 모델을 파이토치 라이트닝을 통해 만들고 학습하는 방법을 설명한다.
◈ 지은이 소개 ◈
쿠날 사와르카르(Kunal Sawarkar)
수석 데이터 과학자이자 AI 권위자로, 최근 혁신적인 제품을 개발하는 AI 빌드 랩(Build Labs)을 이끌고 있다. 과거 여러 AI 제품 연구소를 출범시켰고 제품을 폭발적으로 성장시킨 경험이 있다. 하버드대학교에서 응용통계학으로 석사 학위를 받았고 산업계와 사회에서 풀리지 않던 문제를 머신러닝(특히 딥러닝)을 활용해 풀고 있다. 머신러닝 분야에서 20개 이상의 특허와 논문을 보유하고 있다. AI를 통한 지속가능성(Sustainability)에 집중하는 엔젤투자자이면서 자문위원으로도 활동 중이다.
시밤 R 솔란키(Shivam R Solanki)
비즈니스, 데이터, 기술의 경계에 있는 선임 데이터 과학자다. 텍사스A&M대학교에서 응용 통계학 전공으로 석사 학위를 받았다. 통계학, 머신러닝, 딥러닝을 활용해 비즈니스 문제를 해결하는 데 관심이 많다.
아밋 조글카르(Amit Joglekar)
디자인에 중점을 둔 숙련된 머신러닝 엔지니어다. 열정적으로 새로운 기술을 배우며, 클라우드 기반 기술과 딥러닝 프로그래밍을 매우 즐긴다.
◈ 옮긴이의 말 ◈
파이토치 라이트닝은 코드를 구조화하고 재사용성을 높이기 위해 파이토치 사용자가 이용하는 프레임워크입니다. 사용 방법이 직관적이고 문서화가 잘 돼 있기는 하지만 사용자층에 비해 사용 방법을 소개한 책은 국내에는 물론 해외에도 거의 없습니다. 이번 기회에 파이토치 라이트닝을 소개하는 책을 번역하게 돼 기쁩니다.
원서 출간 시기와 번역서 출간 시기 사이에 파이토치와 파이토치 라이트닝의 메이저 버전이 모두 업그레이드됐습니다. 그로 인해 원서와 코드나 코드 설명이 달라지는 부분이 있었습니다. 코드를 모두 확인했지만 혹시 문제가 발생한다면 알려주시기 바랍니다.
작년 말, 호기롭게 두 권을 번역하기로 하고 드디어 그중 한 권인 『파이토치 라이트닝으로 시작하는 딥러닝』의 역자 서문을 쓰고 있습니다. 원서를 자주 읽어 번역이 어렵지 않겠다고 생각했는데 난관의 연속이었습니다. 다른 사람의 코드를 읽기는 쉽지만 직접 작성하려고 하면 라인마다 멈칫하게 되는 것처럼, 번역도 직접 하려니 몇 단어를 넘기지 못하고 막히곤 했습니다.
난관을 지나 책의 번역을 무사히 마쳤습니다. 번역 경험이 없음에도 믿고 좋은 기회를 주신 에이콘출판사에 감사드리며 특히 번역 과정에서 지속적인 도움을 주신 분들께 감사드립니다.
◈ 옮긴이 소개 ◈
허정준
서울대학교 기계공학과를 졸업하고 롯데면세점 빅데이터 팀 분석가를 거쳐 현재는 프리랜서 마켓 크몽의 데이터 엔지니어로 일하고 있다. 데이터 기반 문제 해결에 큰 즐거움을 느끼며, 최근에는 자연어 처리와 챗GPT를 이용한 기능 개발에 특히 관심이 있다.
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