본 교재는 R을 이용해서 딥러닌 기술을 활용하는 프로젝트 사례를 소개하고 있다. 4차산업 혁명의 중심은 빅데이터다. 빅테이터는 결국 분석의 수준과 그 정보를 이용한 예측 가능성을 높여 주는 것이다. 하지만 관련 업에 종사하지 않는 1인으로서 하나씩 접하게 되는 친숙하지 않는 개념들에 다소 두려움과 불편함이 있었지만, 이렇게 접촉의 빈도를 높이고, 조금씩 익숙해지려고 노력하다 보면 어느 순간 눈에 하나씩 정확하게 들어올 날이 올 것이라는 확신을 갖고 처음부터 끝까지 읽어 봤다. 중첩 신경망을 이용한 손으로 쓴 숫자 인식, 지능형 자동차를 위한 교통 표지판 인식, 오토인코더와 사기 탐지, 순환 신경망과 텍스트 생성, 워드 임베딩을 이용한 감성분석 등 정말 잘 알고 친숙했더라면, 지적 호기심이 충분히 충족되었을 것이라는 아쉬움이 좀 컸다. 이렇게 억지로라도 관련 내용을 접해 보려고 한 노력은 정말 잘 했다고 생각한다. 시간이 좀 지난후 내용들에 대한 친숙도가 좀 더 쌓인 후 다시 한 번 책을 펼쳐보고 지금 깨닫지 못한 부분들을 짚어 볼 수 있는 기회가 분명 올 것이라고 확신하며 오늘 책을 덮는다.

기억에 남는 관련 내용을 다시 한 번 짚어 보겠다.

- 딥러닝은 무엇이며 왜 필요한가
- 로지스틱 회귀에서 단층 신경망으로
- 중첩 신경망으로 더 풍부한 표현 추출
- 딥러닝은 어떻게 최첨단 해결책이 되었나
- 탐색적 데이터 분석
- 비구조적 텍스트를 행렬로
- 행렬 표현에 대한 오토인코더
- 순환 신경망은 실제로 무엇이냐
- 텍스트로부터 새로운 텍스트 생성
- 데이터 정리의 중요성
- 벡터 임베딩과 신경망
- 감성 추출