[BOOK REVIEW] JAX/Flax로 딥러닝 레벨업

제이펍 출판사의 서평단 활동으로
제공받은 도서를 읽고 솔직하게 작성한 리뷰입니다.

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📚 책 소개

오늘 소개할 책은 ⌜JAX/Flax로 딥러닝 레벨업 (이영빈, 유현아, 김한빈, 조영빈, 이태호, 장진우, 이승현, 김형섭, 박정현)⌟이다.

 

📍 책 선택 이유

 부스트캠프에 참여하면서 파이토치로 구현된 딥러닝 코드에 익숙해진 나는, 최근에 다른 라이브러리도 적용해보고 싶다는 생각이 들었다. 파이토치의 유연함과 편리함 덕분에 많은 실습에서 활용해 왔지만 새로운 프레임워크를 통해 딥러닝의 다양한 접근 방식을 경험해 보는 것도 필요하다고 느꼈다. 그러던 중 최근에 JAX와 Flax를 활용한 딥러닝 프레임워크에 대해 다룬 이 책을 접하게 되었고, 읽어보게 되었다.

 

🔎 목차 (+ 예제코드)

 

책의 목차는 위와 같다.

 

[CHAPTER 1] JAX/Flax를 공부하기 전에

[CHAPTER 2] JAX의 특징

[CHAPTER 3] Flax 소개

[CHAPTER 4] JAX/Flax를 활용한 딥러닝 모델 만들기

[CHAPTER 5] TPU 환경 설정

 

책에 포함된 예제는 다음 링크에서 다운로드할 수 있다.

GitHub 링크 🔗 https://github.com/JAX-KR/jax-flax-book

 

👏🏻 책의 특징 및 차별점

[모두의 연구소 집필]

 이 책은 모두의 연구소 JAX/Flax LAB이 JAX를 어떻게 실용적으로 활용할 수 있는지에 중점을 두고 집필한 책이다.

그 목표에 맞게 이론과 실제 예제가 적절하게 섞여있다.

 

[짧은 분량 안에 가득 담긴 설명과 예제 코드]

 개발 서적치고 짧은 분량에도 불구하고 간결하면서 쉽게 이해 가능한 설명과 예제 코드에 대한 설명으로 가득 채워져 있어서

빠르고 수월하게 JAX를 익히기에 좋은 책이었다.

 

[친숙한 딥러닝 모델로 진행되는 실습]

 전에 텐서플로와 파이토치로 구현해 본 적이 있던 CNN, ResNet, DCGAN 같은 친숙한 딥러닝 모델을 JAX로 구현해 보면서 해당 라이브러리를 더 쉽게 이해할 수 있었다. Numpy와 JAX를 비교해서 설명하는 부분과 참고 내용으로 텐서플로, 파이토치에서는 어떻게 구현하는지 짧게 비교 설명한 부분도 마음에 들었다.

 

👤 추천 독자

1. 파이썬에 익숙하며 머신러닝/딥러닝에 대한 사전 지식이 있고,

    파이토치 보다 확장성이 뛰어난 라이브러리를 프로젝트나 연구에 적용할 필요성을 느낀 사람

 

🪧 도서 구매 링크

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