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# 저자님에 대해 궁금합니다!
 김건우
저는 현재 우버 드라이버 프라이싱팀에서 드라이버들이 받는 인센티브를 관리하는 팀에서 일하고 있습니다. 우버에서 인센티브는 드라이버가 이용객이 몰리는 시간대와 장소에 보너스를 주어 운전을 하도록 유도하는 역할을 하고 있습니다. 여기엔 머신러닝으로 수요예측을 하고, 경제학 공식을 가격 책정 모델에 적용하는 등 여러 가지 기술이 쓰여서 재밌게 배우며 일하고 있습니다. 대학교 3학년때 인턴으로 들어왔다가 졸업후 다시 돌아와서 계속 일하고 있습니다.
막 입사했을때 ‘펭귄브로의 3분 딥러닝 파이토치맛’ 책을 쓰기 시작했고 우여곡절 끝에 1년 반이 지나 드디어 책을 낼 수 있게 되어 매우 기쁩니다. 딥러닝과 머신러닝에 관심을 갖게된 계기는 대학교때 입니다. 2012년 가을 뉴욕대학교 경제학과로 입학했지만 2학년이 되면서 진로 고민 때문에 한국에 돌아와 다른 공부를 했었습니다. 이때 우연히 머신러닝을 접하게 되면서 다시 학교로 돌아가 컴퓨터과학과로 전과를 하고 본격적으로 개발과 머신러닝을 배우기 시작했습니다. 2017년엔 강화학습을 공부하는 RLCode라는 스터디 그룹에 들어가 공부한 자료들을 정리하며 “파이썬과 케라스로 배우는 강화학습” 책에 공동저자로 참여했습니다. 요즘엔 서핑과 암벽등반을 취미로 하고 있습니다.
 염상준
현재 뉴욕에서 골드만삭스의 금융상품 거래 플랫폼인 SIMON Markets 의 백엔드 소프트웨어 엔지니어로 종사하고 있습니다. 현재 직장에서 워낙 대규모의 거래 요청 데이터를 다루는 일을 하다 보니 액터 모델(Actor Model) 과 분산 컴퓨팅으로 관심이 쏠리는 중입니다. 대학교 때 본격적으로 딥러닝과 머신러닝에 관심을 갖기 시작했습니다. 처음으로 머신러닝을 접한 건 우연히 코세라(Coursera)에서 Andrew Ng 교수님의 머신러닝 강의를 들으면서 입니다. 그 후엔 대학교에서 관련 수업들을 들으면서 점점 머신러닝에 관련된 프로젝트들을 진행하게 되었습니다. 주말이면 가끔 스케이트 보드를 타거나 수영을 하며 시간을 보내고 있습니다.
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# 파이토치 코드로 맛보는 딥러닝 책을 집필하시게 된 이유는?
김건우
인터넷에서 흔히 접할 수 있는 딥러닝 자료들은 난이도가 들쑥날쑥 합니다. 어떤 자료들은 수학적 지식이 필요하기도 하고, 어떤 자료들은 머신러닝이나 컴퓨터 과학 지식이 필요하기도 합니다. 기본적인 파이썬만 알고 머신러닝에 대한 배경 지식이 없는 독자들을 타겟해서 입문하는데 도움을 주고 싶었습니다.배웠던것들을 제 언어로 다시 풀어내고 싶었습니다. 직접 설명하기 어려운 주제는 100% 이해하지 못하고 있는 거라 생각합니다.
염상준
개인적으로 딥러닝과 머신러닝을 배우면서 느낀 점은 교과서나 논문으로 익힌 내용을 실제 코드로 구현하는 것이 어렵다는 것이었습니다. 머신러닝과 딥러닝을 배우는 사람들이 기하급수적으로 많아지고 있는 오늘날, 저처럼 딥러닝 프로그래밍이 부담스럽게 느껴지는 사람들이 이 책을 보고 좀 스트레스를 덜 받기를 바라며 집필에 동참하게 되었습니다.
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# 이책에서 가장 중점적으로 기술한 부분에 대해서 설명해주세요.
김건우
한 권의 책에 딥러닝에 관한 내용을 깊이있게 모두 담기에는 어려움이 있습니다. 책의 제목과 목적에 걸맞게 독자들이 최대한 넓게 여러가지 딥러닝 모델과 문제들을 체험하고 딥러닝에 관한 직관을 얻을 수 있는 방향으로 중점을 두었습니다. 코드 예제를 풀며 몸으로 그 직관을 느낄 수 있도록 신경썼습니다.
염상준
딥러닝의 '알맹이'에 해당되는 실제 신경망 모델이 한 눈에 독자들 눈에 들어오게 하는것이 가장 큰 목표였습니다. 필연적으로 이론이나 데이터 처리 과정이조금 생략된 감이 있지만, 최대한 짧고 간결한 코드를 써서 비교적 복잡한 모델도 쉽게 이해 할 수 있도록 기술했습니다.
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# 이 책과 함께(또는 미리) 보면 좋은 책이나 온라인 자료 소개 부탁드려요~
김건우
같이 보면 좋은 유튜브 강의나 온라인 자료들은 책 속에 수록해놓았습니다. 그 중 몇가지만 골라보자면 아래 자료들을 참고하시면 좋을 것 같습니다.
염상준
아마 가장 인기가 많은 머신러닝 책을 고르자면 '패턴 인식과 머신러닝' 이라는 책 일 겁니다. 머신러닝의 이론적인 내용을 자세히 설명하는 책으로,파이토치 코드로 맛보는 딥러닝과 함께 곁들여 읽으면 꽤 큰 시너지 효과를 보실 수 있을겁니다.
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# 앞으로도 딥러닝 분야에 새로운 기술이 계속해서 나올텐데요, 그와 관련한 최신 동향이나 신기술에 대한 정보를 확인할 수 있는 추천 사이트가 있다면 소개해주세요.
염상준
파이토치 코리아와 텐서플로 코리아 페이스북 페이지를 추천드립니다. 정말 많은 딥러닝 고수들이 계신 페이지들입니다.
김건우
저도 상준님이 말한 페이스북 그룹들을 추천합니다. 뛰어난 성과를 보인 논문이나 모델, 그리고 좋은 코드 예제들이 자주 올라오고 있습니다.
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# 독자 여러분께 하고 싶은 말씀이 있으신가요? 마지막으로 한마디 부탁드립니다.
 김건우 , 염상준
인터넷에서 흔히 접할 수 있는 딥러닝 자료들은 난이도가 들쑥날쑥 합니다. 어떤 자료들은 수학적 지식이 필요하기도 하고, 어떤 자료들은 머신러닝이나 컴퓨터 과학 지식이 필요하기도 합니다. 기본적인 파이썬만 알고 머신러닝에 대한 배경 지식이 없는 독자들을 타겟해서 입문하는데 도움을 주고 싶었습니다.배웠던것들을 제 언어로 다시 풀어내고 싶었습니다. 직접 설명하기 어려운 주제는 100% 이해하지 못하고 있는 거라 생각합니다.
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