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품목정보
| 발행일 | 2020년 05월 04일 |
|---|---|
| 쪽수, 무게, 크기 | 952쪽 | 1810g | 183*235*40mm |
| ISBN13 | 9791162242964 |
| ISBN10 | 1162242965 |
핸즈온 머신러닝
: 사이킷런, 케라스, 텐서플로 2를 활용한 머신러닝, 딥러닝 완벽 실무
[ 2판, 전면 컬러판 ]
오렐리앙 제롱 저 / 박해선 역
|
한빛미디어
|
2020년 05월 04일
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- IT 모바일 top20 34주
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| [PART 1 머신러닝] CHAPTER 1 한눈에 보는 머신러닝 1.1 머신러닝이란? 1.2 왜 머신러닝을 사용하는가? 1.3 애플리케이션 사례 1.4 머신러닝 시스템의 종류 1.5 머신러닝의 주요 도전 과제 1.6 테스트와 검증 1.7 연습문제 CHAPTER 2 머신러닝 프로젝트 처음부터 끝까지 2.1 실제 데이터로 작업하기 2.2 큰 그림 보기 2.3 데이터 가져오기 2.4 데이터 이해를 위한 탐색과 시각화 2.5 머신러닝 알고리즘을 위한 데이터 준비 2.6 모델 선택과 훈련 2.7 모델 세부 튜닝 2.8 론칭, 모니터링, 그리고 시스템 유지 보수 2.9 직접 해보세요! 2.10 연습문제 CHAPTER 3 분류 3.1 MNIST 3.2 이진 분류기 훈련 3.3 성능 측정 3.4 다중 분류 3.5 에러 분석 3.6 다중 레이블 분류 3.7 다중 출력 분류 3.8 연습문제 CHAPTER 4 모델 훈련 4.1 선형 회귀 4.2 경사 하강법 4.3 다항 회귀 4.4 학습 곡선 4.5 규제가 있는 선형 모델 4.6 로지스틱 회귀 4.7 연습문제 CHAPTER 5 서포트 벡터 머신 5.1 선형 SVM 분류 5.2 비선형 SVM 분류 5.3 SVM 회귀 5.4 SVM 이론 5.5 연습문제 CHAPTER 6 결정 트리 6.1 결정 트리 학습과 시각화 6.2 예측하기 6.3 클래스 확률 추정 6.4 CART 훈련 알고리즘 6.5 계산 복잡도 6.6 지니 불순도 또는 엔트로피? 6.7 규제 매개변수 6.8 회귀 6.9 불안정성 6.10 연습문제 CHAPTER 7 앙상블 학습과 랜덤 포레스트 7.1 투표 기반 분류기 7.2 배깅과 페이스팅 7.3 랜덤 패치와 랜덤 서브스페이스 7.4 랜덤 포레스트 7.5 부스팅 7.6 스태킹 7.7 연습문제 CHAPTER 8 차원 축소 8.1 차원의 저주 8.2 차원 축소를 위한 접근 방법 8.3 PCA 8.4 커널 PCA 8.5 LLE 8.6 다른 차원 축소 기법 8.7 연습문제 CHAPTER 9 비지도 학습 9.1 군집 9.2 가우시안 혼합 9.3 연습문제 [PART 2 신경망과 머신러닝] CHAPTER 10 케라스를 사용한 인공 신경망 소개 10.1 생물학적 뉴런에서 인공 뉴런까지 10.2 케라스로 다층 퍼셉트론 구현하기 10.3 신경망 하이퍼파라미터 튜닝하기 10.4 연습문제 CHAPTER 11 심층 신경망 훈련하기 11.1 그레이디언트 소실과 폭주 문제 11.2 사전훈련된 층 재사용하기 11.3 고속 옵티마이저 11.4 규제를 사용해 과대적합 피하기 11.5 요약 및 실용적인 가이드라인 11.6 연습문제 CHAPTER 12 텐서플로를 사용한 사용자 정의 모델과 훈련 12.1 텐서플로 훑어보기 12.2 넘파이처럼 텐서플로 사용하기 12.3 사용자 정의 모델과 훈련 알고리즘 12.4 텐서플로 함수와 그래프 12.5 연습문제 CHAPTER 13 텐서플로에서 데이터 적재와 전처리하기 13.1 데이터 API 13.2 TFRecord 포맷 13.3 입력 특성 전처리 13.4 TF 변환 13.5 텐서플로 데이터셋 (TFDS) 프로젝트 13.6 연습문제 CHAPTER 14 합성곱 신경망을 사용한 컴퓨터 비전 14.1 시각 피질의 구조 14.2 합성곱 층 14.3 풀링 층 14.4 CNN 구조 14.5 케라스를 사용해 ResNet-34 CNN 구현하기 14.6 케라스에서 제공하는 사전훈련된 모델 사용하기 14.7 사전훈련된 모델을 사용한 전이 학습 14.8 분류와 위치 추정 14.9 객체 탐지 14.10 시맨틱 분할 14.11 연습문제 CHAPTER 15 RNN과 CNN을 사용해 시퀀스 처리하기 15.1 순환 뉴런과 순환 층 15.2 RNN 훈련하기 15.3 시계열 예측하기 15.4 긴 시퀀스 다루기 15.5 연습문제 CHAPTER 16 RNN과 어텐션을 사용한 자연어 처리 16.1 Char-RNN을 사용해 셰익스피어 같은 텍스트 생성하기 16.2 감성 분석 16.3 신경망 기계 번역을 위한 인코더-디코더 네트워크 16.4 어텐션 메커니즘 16.5 언어 모델 분야의 최근 혁신 16.6 연습문제 CHAPTER 17 오토인코더와 GAN을 사용한 표현 학습과 생성적 학습 17.1 효율적인 데이터 표현 17.2 과소완전 선형 오토인코더로 PCA 수행하기 17.3 적층 오토인코더 17.4 합성곱 오토인코더 17.5 순환 오토인코더 17.6 잡음 제거 오토인코더 17.7 희소 오토인코더 17.8 변이형 오토인코더 17.9 생성적 적대 신경망 17.10 연습문제 CHAPTER 18 강화 학습 18.1 보상을 최적화하기 위한 학습 18.2 정책 탐색 18.3 OpenAI 짐 18.4 신경망 정책 18.5 행동 평가: 신용 할당 문제 18.6 정책 그레이디언트 18.7 마르코프 결정 과정 18.8 시간차 학습 18.9 Q-러닝 18.10 심층 Q-러닝 구현하기 18.11 심층 Q-러닝의 변종 18.12 TF-Agents 라이브러리 18.13 그 외 유명한 강화 학습 알고리즘 18.14 연습문제 CHAPTER 19 대규모 텐서플로 모델 훈련과 배포 19.1 텐서플로 모델 서빙 19.2 모바일 또는 임베디드 장치에 모델 배포하기 19.3 계산 속도를 높이기 위해 GPU 사용하기 19.4 다중 장치에서 모델 훈련하기 19.5 연습문제 [PART 3 부록] 부록 A 연습문제 정답 부록 B 머신러닝 프로젝트 체크리스트 부록 C SVM 쌍대 문제 부록 D 자동 미분 부록 E 유명한 다른 인공 신경망 구조 부록 F 특수한 데이터 구조 부록 G 텐서플로 그래프 |
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저자 소개 (2명)
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안녕하세요. 이책의 역자 입니다.
2020-04-21
안녕하세요. [핸즈온 머신러닝 2판]을 번역한 박해선입니다. 이 책을 선택해 주신 독자에게 감사의 말씀 드립니다. 이 책은 오렐리앙 제롱의 아마존 베스트 셀러 “Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras and TensorFlow”를 번역한 것입니다. 1판과 마찬가지로 명실상부하게 머신러닝, 딥러닝 분야의 대표 도서 중 하나로 부르기에 손색이 없는 내용을 담고 있습니다. 이 책은 사이킷런을 사용한 머신러닝과 케라스와 텐서플로를 사용한 딥러닝 두 부분으로 나누어 구성되어 있습니다. 이 책은 이론과 실습이 적절히 안배되어 있습니다. 선형 모델, SVM, 트리, 앙상블 같은 머신러닝 알고리즘부터 CNN, RNN, 오토인코더, 강화학습까지 최신 기술을 망라하고 있습니다. 2판에서는 K-평균, DBSCAN, 가우시안 혼합 같은 비지도 학습 모델을 추가했고 텐서플로 2.0에 맞추어 전체 내용을 업데이트했습니다. 딥러닝 부분에는 GAN과 CNN/RNN의 최신 기술이 한가득 포함되어 있습니다. 무엇보다도 뛰어난 데이터 과학자이자 저술가인 저자 오렐리앙의 실감나는 설명은 여전합니다! 책을 구매하시면 제 블로그의 에러타 페이지(https://tensorflow.blog/handson-ml2/)와 깃허브(https://github.com/rickiepark/handson-ml2)를 꼭 참고해 주세요. 또한 혼자 공부하시는 분들을 위해 동영상 강의를 유튜브(https://bit.ly/homl2-youtube)에 올리고 있습니다. [미술관에 GAN 딥러닝], [파이썬을 활용한 머신러닝 쿡북], [머신 러닝 교과서 with 파이썬, 사이킷런, 텐서플로], [파이썬 라이브러리를 활용한 머신러닝], [케라스 창시자에게 배우는 딥러닝] 등에 이어 여덟 번째 번역서입니다. 많은 분들의 응원 덕에 큰 힘을 얻습니다. 더 좋은 책으로 찾아 뵙겠습니다. 감사합니다.
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출판사 리뷰 출판사 리뷰 보이기/감추기
컬러판으로 돌아온 아마존 인공지능 분야 부동의 1위 도서
머신러닝 전문가로 이끄는 최고의 실전 지침서
텐서플로 2.0을 반영한 풀컬러 개정판
이 책의 원서는 출간 직후부터 미국 아마존 인공지능 분야에서 줄곧 1위 자리를 지키고 있습니다. 가장 많은 명저가 경쟁하는 시장에서 이처럼 확고부동한 호응을 얻은 데는 그만한 이유가 있습니다. 이론과 활용을 적절히 섞으면서도 실무에서 확실히 통하도록 구성했고, 나아가 실무자들의 실력을 한층 끌어올려줄 깊이를 담았기 때문이죠.
완전히 새로워진 2판에서는 내지를 흑백에서 전면 컬러로 변경했습니다. 사이킷런, 케라스, 텐서플로 2.x을 사용하며 비지도 학습, 자연어 처리, 생성적 적대 신경망을 포함한 딥러닝 최신 기법을 소개합니다. 분산 트레이닝이나 배포, 구글 클라우드와의 연동과 관련된 내용도 맛볼 수 있습니다.
이 책 한 권으로 머신러닝과 딥러닝을 통달할 수는 없지만, 인공지능 마스터로 가는 거리를 단축해줄 치트키가 되어줄 것입니다.
★ 2판에서 달라진 점
1. 더 많은 비지도 학습 기법(군집, 이상치 탐지, 밀도 추정, 혼합 모델 등), 심층 신경망을 훈련하기 위한 다양한 방법(자기 정규화 네트워크 등), 추가적인 컴퓨터 비전 기법(Xception, SENet, YOLO를 사용한 객체 탐지, R-CNN을 사용한 시맨틱 분할 등), 합성곱 신경망(CNN)을 사용하여 시퀀스 다루기(WaveNet 등), CNN과 트랜스포머, 순환 신경망을 사용한 언어 처리, 생성적 적대 신경망(GAN)입니다.
2. 추가적인 라이브러리와 API(케라스, Data API, 강화 학습을 위한 TF-Agents), 분산 전략 API를 사용해 대규모 TF 모델을 훈련하고 배포하기, TF 서빙, TF Addons/Seq2Seq, TensorFlow.js를 다룹니다.
3. 최근 중요한 딥러닝 연구 결과를 설명합니다.
4. 모든 텐서플로 관련 장에서 텐서플로 2를 사용하고 가능하면 텐서플로의 케라스 API 구현(tf.keras)을 사용합니다.
5. 사이킷런, 넘파이, 판다스, 맷플롯립, 그 외 다른 라이브러리 최신 버전에 맞게 코드 예제를 업데이트 했습니다.
★ 목적과 접근 방식
이 책은 여러분이 머신러닝을 거의 모른다고 가정하고, 데이터로부터 스스로 학습하는 프로그램을 실제로 구현하는 데 필요한 개념, 직관, 도구를 알려주는 것을 목표로 합니다.
선형 회귀처럼 가장 단순하고 널리 쓰이는 기법부터 시장을 선도하는 딥러닝 기법까지 다채로운 지식과 경험을 담았고, 당장 제품화에 사용할 수 있는 다음의 세 가지 파이썬 프레임워크를 활용했습니다.
- 사이킷런(Scikit-Learn): 다양한 머신러닝 알고리즘을 효율적으로 구현했으며 사용하기도 쉬워 머신러닝을 처음 배우기에 가장 좋은 도구입니다.
- 텐서플로(TensorFlow): 수치계산을 데이터 플로 그래프를 이용하여 분산 처리해주는, 더 복잡한 라이브러리입니다. 연산을 수천 대의 GPU 서버에 분배하여 대규모 신경망을 효율적으로 학습시키고 운영할 수 있습니다.
- 케라스(Keras): 고수준 딥러닝 API입니다. 매우 쉽게 신경망을 훈련하고 실행할 수 있습니다. 케라스는 텐서플로, 시애노(Theano), 마이크로소프트 코그니티브 툴킷(Microsoft Cognitive Toolkit) 위에서 작동합니다. 텐서플로는 자체적인 케라스 API 구현을 tf.keras란 이름으로 포함하며, tf.keras는 텐서플로의 고급 기능을 지원합니다.
머신러닝 전문가로 이끄는 최고의 실전 지침서
텐서플로 2.0을 반영한 풀컬러 개정판
이 책의 원서는 출간 직후부터 미국 아마존 인공지능 분야에서 줄곧 1위 자리를 지키고 있습니다. 가장 많은 명저가 경쟁하는 시장에서 이처럼 확고부동한 호응을 얻은 데는 그만한 이유가 있습니다. 이론과 활용을 적절히 섞으면서도 실무에서 확실히 통하도록 구성했고, 나아가 실무자들의 실력을 한층 끌어올려줄 깊이를 담았기 때문이죠.
완전히 새로워진 2판에서는 내지를 흑백에서 전면 컬러로 변경했습니다. 사이킷런, 케라스, 텐서플로 2.x을 사용하며 비지도 학습, 자연어 처리, 생성적 적대 신경망을 포함한 딥러닝 최신 기법을 소개합니다. 분산 트레이닝이나 배포, 구글 클라우드와의 연동과 관련된 내용도 맛볼 수 있습니다.
이 책 한 권으로 머신러닝과 딥러닝을 통달할 수는 없지만, 인공지능 마스터로 가는 거리를 단축해줄 치트키가 되어줄 것입니다.
★ 2판에서 달라진 점
1. 더 많은 비지도 학습 기법(군집, 이상치 탐지, 밀도 추정, 혼합 모델 등), 심층 신경망을 훈련하기 위한 다양한 방법(자기 정규화 네트워크 등), 추가적인 컴퓨터 비전 기법(Xception, SENet, YOLO를 사용한 객체 탐지, R-CNN을 사용한 시맨틱 분할 등), 합성곱 신경망(CNN)을 사용하여 시퀀스 다루기(WaveNet 등), CNN과 트랜스포머, 순환 신경망을 사용한 언어 처리, 생성적 적대 신경망(GAN)입니다.
2. 추가적인 라이브러리와 API(케라스, Data API, 강화 학습을 위한 TF-Agents), 분산 전략 API를 사용해 대규모 TF 모델을 훈련하고 배포하기, TF 서빙, TF Addons/Seq2Seq, TensorFlow.js를 다룹니다.
3. 최근 중요한 딥러닝 연구 결과를 설명합니다.
4. 모든 텐서플로 관련 장에서 텐서플로 2를 사용하고 가능하면 텐서플로의 케라스 API 구현(tf.keras)을 사용합니다.
5. 사이킷런, 넘파이, 판다스, 맷플롯립, 그 외 다른 라이브러리 최신 버전에 맞게 코드 예제를 업데이트 했습니다.
★ 목적과 접근 방식
이 책은 여러분이 머신러닝을 거의 모른다고 가정하고, 데이터로부터 스스로 학습하는 프로그램을 실제로 구현하는 데 필요한 개념, 직관, 도구를 알려주는 것을 목표로 합니다.
선형 회귀처럼 가장 단순하고 널리 쓰이는 기법부터 시장을 선도하는 딥러닝 기법까지 다채로운 지식과 경험을 담았고, 당장 제품화에 사용할 수 있는 다음의 세 가지 파이썬 프레임워크를 활용했습니다.
- 사이킷런(Scikit-Learn): 다양한 머신러닝 알고리즘을 효율적으로 구현했으며 사용하기도 쉬워 머신러닝을 처음 배우기에 가장 좋은 도구입니다.
- 텐서플로(TensorFlow): 수치계산을 데이터 플로 그래프를 이용하여 분산 처리해주는, 더 복잡한 라이브러리입니다. 연산을 수천 대의 GPU 서버에 분배하여 대규모 신경망을 효율적으로 학습시키고 운영할 수 있습니다.
- 케라스(Keras): 고수준 딥러닝 API입니다. 매우 쉽게 신경망을 훈련하고 실행할 수 있습니다. 케라스는 텐서플로, 시애노(Theano), 마이크로소프트 코그니티브 툴킷(Microsoft Cognitive Toolkit) 위에서 작동합니다. 텐서플로는 자체적인 케라스 API 구현을 tf.keras란 이름으로 포함하며, tf.keras는 텐서플로의 고급 기능을 지원합니다.
추천평 추천평 보이기/감추기
“이번 2판에서는 내지가 전부 흑백이 아닌 컬러로 전환되면서 시각적으로도 아주 큰 향상이 있었고, 비지도 학습, GAN 등 다루는 주제가 늘어났습니다. 그리고 책에서 다루는 소프트웨어도 텐서플로 2.x과 케라스로 업데이트되면서 분산 트레이닝이나 배포, 구글 클라우드와의 연동 관련 내용이 추가되었습니다. TFLite, TensorFlow.js 등 텐서플로 자체에 추가된 새로운 요소에 관한 내용도 추가되어 머신러닝 관련 이론과 실무 양쪽 영역에서 꼭 필요한 최신 정보를 제공합니다.
번역자에 관해서도 꼭 언급하고 싶습니다. 박해선 님은 머신러닝 관련 번역자로서 여러 책을 번역하셨고, ML GDE(Google Developer Expert)로서 오픈 소스 텐서플로 문서의 번역 작업에도 많은 노력을 기울여 국내 개발자에게 큰 신뢰를 받는 분입니다. 이렇게 좋은 책을 이렇게 좋은 분이 번역했다는 것은 독자로서는 아주 커다란 행운이 아닐 수 없습니다. 부디 이 책을 통해 더욱 많은 개발자분들이 머신러닝에 가까이 다가서기를 기원합니다!”
번역자에 관해서도 꼭 언급하고 싶습니다. 박해선 님은 머신러닝 관련 번역자로서 여러 책을 번역하셨고, ML GDE(Google Developer Expert)로서 오픈 소스 텐서플로 문서의 번역 작업에도 많은 노력을 기울여 국내 개발자에게 큰 신뢰를 받는 분입니다. 이렇게 좋은 책을 이렇게 좋은 분이 번역했다는 것은 독자로서는 아주 커다란 행운이 아닐 수 없습니다. 부디 이 책을 통해 더욱 많은 개발자분들이 머신러닝에 가까이 다가서기를 기원합니다!”
- 권순선 (Global ML Ecosystem Programs Lead, 구글)
“이 책은 판다스, 사이킷런 기반의 머신러닝 핵심 레시피와 텐서플로 2.0 기반의 딥러닝 핵심 레시피를 모두 소개하며, 기본적인 이론 및 배경까지 알기 쉽게 설명합니다. 이론 설명과 코드 구현의 적절한 균형을 이룬 책입니다. 특히, 실제 프로덕션에 적용하기 위한 분산 훈련 및 텐서플로 서빙을 하나의 챕터를 할애하여 상세하게 설명하므로 데이터 사이언티스트와 머신러닝 엔지니어라면 반드시 정독해야 하는 책입니다.”
- 김대근 (AWS 데이터 사이언티스트)
“'핸즈온'이라는 제목답게 코드에 큰 비중을 두었고, 이론은 핵심 중심으로 압축해 기술한 책입니다. 심화 이론은 관련 논문을 인용해 보충합니다. 실전에서도 사용 가능한 수준의 완전한 코드를 쉽게 연습해볼 수 있는 매우 좋은 책입니다.”
- 김주현 (SK 주식회사)
“초보자부터 실무자까지 머신러닝 분야를 공부하는 사람이라면 꼭 봐야 하는 필독서입니다. 물 흐르듯 자연스러운 설명이 이 책의 강점입니다. 풍부한 그림과 수식, 핵심 이론을 반영한 코드 예제가 실무에서 인공지능을 개발하는 여러분을 도와줄 것입니다. 최신 기술까지 담아낸 국내 최고의 머신러닝 바이블로 추천합니다.”
- 백혜림 (연세대학교 일반대학원 석사)
“이번 2판에는 정말 좋은 내용이 많이 추가되었습니다. 개인적으로 제일 만족스러운 부분 2곳이 있습니다. ‘텐서플로에서 데이터 적재와 전처리하기(13장)’와 ‘대규모 텐서플로 모델 훈련과 배포(19장)’입니다. 13장은 다양한 데이터 전처리하는 방식을 설명하고, 프로토콜 버퍼를 활용하는 방법도 설명합니다. 19장은 모델을 학습하고 Serving을 어떻게 하는지, 구글 클라우드 플랫폼의 AI Platform 활용하기 등이 나와 실무에서 사용하시는 분에게 큰 도움이 될 것입니다. 1판을 구입하셨어도, 2판을 구입하시는 것을 추천드립니다!”
- 변성윤 (쏘카 머신러닝 엔지니어)
“『핸즈온 머신러닝』은 머신러닝의 바이블과 같습니다. 어려운 이론과 복잡한 수식을 그림으로 풀어 설명하고 다양한 예제를 소개하며 머신러닝에 대한 두려움을 극복하게 해줍니다. 힘든 첫걸음을 떼던 제게 1판은 큰 도움이 되었습니다. 이번 2판은 다양한 신경망과 자세한 설명으로 내용이 더욱 풍부해졌습니다. 머신러닝 공부에 어려움을 겪고 계신 분과 여러 신경망을 구현해보고 싶으신 분에게 추천하고 싶습니다.”
- 이고은 (단국대학교 응용컴퓨터공학과 학부생)
“인공지능을 공부한다면 꼭 읽어야 하는 유명 도서입니다. '핸즈온'이라는 이름처럼 개념과 이론 위주가 아닌, 손으로 코딩해볼 수 있는 내용으로 잘 구성되어 있습니다. 개념에서 실무까지, 머신러닝을 한 권으로 공부하기 충분한 책으로 추천합니다.”
- 이석곤 (엔컴 개발자)
“머신러닝 입문자에게 라이브러리 사용 능력 습득과 기저에 깔린 개념에 대한 이해는 필수입니다. 이 책은 독자에게 두려움을 줄 수 있는 내용을 개념 중심으로 간결하고, 이해하기 쉽게, 빠짐없이 전달합니다. 컴퓨터 앞에 앉아 따라하며 보기도 좋지만, 여행을 떠나는 기차 안에서 한 줄 한 줄 읽으며 보기에도 무리가 없는 책입니다. 원서와 번역서가 출판되는 시점 사이에 텐서플로와 케라스는 2.1 버전을 출시했습니다. 이 시간의 간극을 역자의 꼼꼼한 번역으로 충실히 메웠습니다. 기초 개념을 잡고 이 책을 보시면 실무로 들어가기에 부족함이 없을 것입니다.”
- 이제현 (한국에너지기술연구원 선임연구원)
“실무에 최적화된 기본서입니다. 인공지능 영역마다 필수로 알아야 하는 이론과 논문, 실전에 도입 가능한 코드는 여타 국내 머신러닝 서적에서는 볼 수 없는 수준입니다. 만약 인공지능 '실무'를 하는 데 딱 한 권의 책만 참고할 수 있다면, 망설임 없이 이 책을 추천합니다.”
- 장대혁 (주니어 AI 개발자(SIKALEO))
“실무에서 사용하기 위한 머신러닝 학습과 관련해 책을 한 권만 추천해 달라고 부탁을 받는다면, 저는 큰 고민 없이 이 책을 추천할 것 입니다. 이 책은 이미지 프로세싱부터 자연어 처리에 이르기까지 딥러닝을 포함한 머신러닝 전반을 다루면서도 이론과 구현 모두를 아주 알기 쉽게 설명합니다. 1판도 훌륭했지만 2판은 완전히 다른 책이라고 봐도 무방할 정도로 좋은 내용들이 많이 추가 되었으며 예제 코드들도 모두 업데이트되었습니다. 게다가 역자이신 박해선 님 덕분에 한국 독자를 위한 다양한 내용이 추가되어, 이 책은 원서를 뛰어넘는 가치를 지니고 있다고 생각합니다.”
- 정도현 (AWS 테크니컬 트레이너)
“1판 애독자로서 2판이 나와 정말 기쁩니다. 2판에서는 심층 신경망의 학습법, 종류, 최신 트렌드, 대규모 모델의 훈련과 배포 등의 내용이 추가 및 수정되었습니다. 어려운 내용이 많음에도 각 개념과 내용을 아주 꼼꼼하고 친절하게 설명합니다. 가장 마음에 드는 부분은 개념을 예제 코드를 통해 바로바로 설명해준다는 것입니다. 예제 코드에는 간단한 텐서플로 사용법부터 실무에 적용할 수 있는 어려운 내용까지 담겨 있습니다. 개념을 이해하고 실습을 쭉 따라하면 자연스럽게 실력이 늘게 됩니다. 머신러닝 전문가를 꿈꾼다면 이 책이 든든한 지원군이 되어줄 것입니다. 책의 완성을 위해 노력해주신 베타 리더분들과 역자 박해선 님께 감사드립니다.”
- 최영철 (포항공과대학 인공지능연구원 연구원)
“1판에서 다룬 일반적인 머신러닝과 딥러닝 기법에 더해 이번 개정판에는 텐서플로 2.0, 데이터 전처리, StyleGAN, 강화 학습 TF-Agents 등의 최신 연구성과와 기술이 포함되었습니다. 탄탄한 이론을 바탕으로, 이해하기 쉬운 설명과 매끄러운 번역은 물론 서빙, 클라우드, 분산전략 등 제품화를 고려한 관련 Eco 기술의 활용법을 포함합니다. 모바일이나 tensorflow.js에 모델을 배포하는 방법에 이르기까지, 실무에서 발생할 수 있는 거의 모든 경우의 수에 대한 고민과 해결책이 이 한 권의 책에 모두 담겨있습니다.”
- 허민 (한국외국어대학교 정보지원처)
회원리뷰 (17건)
혜택 및 유의사항?
어....음....우선 이 책은 한빛미디어 나는리뷰어다를 통해서 받은 책이다.그리고.......난 이 책이 이런 책인 줄 몰랐다.핸즈온 머신러닝 말그대로 가볍게 보고 참고할만한 책인줄 알았는데....1000페이지 가까이 되는 이렇게 두꺼운 책인줄은.....;;;;;;;일단 이 책 서평에 앞서서 글쓴이의 머신러닝 학습도의 수준은초보수준이다.누가 열심히 연구해서 만들어 놓은 것을 가지고친절하;
리뷰제목
어....음....
우선 이 책은 한빛미디어 나는리뷰어다를 통해서 받은 책이다.
그리고.......
난 이 책이 이런 책인 줄 몰랐다.
핸즈온 머신러닝 말그대로 가볍게 보고 참고할만한 책인줄 알았는데....
1000페이지 가까이 되는 이렇게 두꺼운 책인줄은.....;;;;;;;
일단 이 책 서평에 앞서서 글쓴이의 머신러닝 학습도의 수준은
초보수준이다.
누가 열심히 연구해서 만들어 놓은 것을 가지고
친절하게 메뉴얼도 만들어 놓은 그런 자료를 통해서
그대로 따라해서 예제를 돌려보고 그거 살짝
바꿔서 응용 쪼금 해보는 그런 수준이다.
스스로 알고리즘을 막 만들고
뭐 cnn 구글르넷 이런수준으로 뭔가 새로운 방식을
만들어서 응용하는 수준이 아니다.
왜 이런 글을 먼저 쓰냐면 일단 이 책을 참고할 사람들이
이글을 볼 것이라고 생각되기 때문에
그리고 그러한 분들은 충분한 수준을 가지고 궁금해 할 것인데
내가 그런분들의 눈높이에 맞춰진 사람이 아니기 때문이다.
내가 공부한 것은 김성훈교수님 머신러닝 강좌 1회전
밑바닥부터 딥러닝인가 1, 2, 그밖에 간단한 머신러닝
관련 책 훑어본 수준이다.
절대 이 책의 내용을 다 이해하고 쓰는 서평이 아니라는 것을
이 글을 보는 사람들이 오해하지 않았으면 좋겠다.
그럼에도 불구하고 이 책을 훑어본? 나의 생각을 작성해 보겠다.
오 책의 저자가 유튜브 동영상 분류팀을 이끌었다고 한다.
헐 대박!! 이분이 그 유명한 유튜브의 알고리즘 신을 만드신분인가!?!?!?!?!
소프트웨어 공학분야 들어오기전에 미생물학과 진화 유전학을 공부했다고...
두번째 점프에서 낙하산이 펼쳐지지 않은건뭐야!?!!!!!!!!
이거 뭥미????????????????
겁나 특이하다.
저바분 박해선님은 보니까 이분책을 내가 몇권 가지고 있네... 이분도 대단하신분이다.
일단 저자는 이책의 대상을 머신러닝은 경험이 없지만
파이썬과 넘파이,판다스,맷플로립과 같은 머신러닝할때 자주쓰이는 라이브러리에 친숙하고
이론적 배경을 이해하려면 미적분,선형대수,확률,통계등의 대학수준의 수학지식이 필요하다 함
그러니까 나같은사람은 보면 안되는데 그냥 보겠음
이책은 크게 2부로 나뉘어져 있고
1부는 머신러닝에 대해
- 머신러닝이 무엇인가로 시작해서 김성훈교수님 머신러닝 강좌에 나오는 내용들
하나하나 풀어서 설명하는 방식으로 되어있다. 뭐 지도학습 비지도가 있고 어쩌구 저쩌구
데이터가 적으면 어떻고 이상한데이터면 어떻고 그래서 어떻게 훈련을 시키고
파라메터를 조정하면 어찌되고 이러한 이야기들 사실 공부한지 하도 오래되서 다 까먹었다.
모든 소스는 git에 있으며 https://github.com/rickiepark/handson-ml2
주피터 노트북 뷰어를 통해 확인하고 코랩에서 실행 할 수 있도록 되어있다.
https://nbviewer.jupyter.org/github/rickiepark/handson-ml2/tree/master/
2부는 신경만과 딥러닝
텐서플로, 케라스를 이용해서 실습을 진행하고
여러 신경망에 대해 설명한다.
그런데 내용이 밑바닥부터 시작하는 딥러닝1,2와 강화학습 강아지책 내용이
다 들어간 것 처럼 많은 내용을 다룬다.
GAN이랑 CNN, RNN, 강화학습까지
(아..저거 강아지책 보면서 공부해보겠다고 머리아팠던 경험이 생각난다.
뭐 에이전트니 환경, 정책,보상 큐러닝 어쩌구 저쩌구
하도 모르겠어서 소스코드보면서 아????! 이 코드가 이말이구나?
역으로 알아보면서 했던 기억이... 그때는 스승이 있어서 어찌어찌 공부했는데...
솔직히 이쪽은 나도 이해를 잘 못한 부분이다 ㅡ,.ㅡ;;)
페이지 수처럼 포괄적으로 많은 내용을 다루고 있다.
그것도 최신 내용으로 2020 5월이니 최신이다 지금이 6월이고
소스를 몇개 돌려봤는데 안돌아 가는 것도 있었다.
이건 코랩문제 인거 같기도하고...
연결이 자꾸 끊겨 왜지?? 내가 너무 많은 시도를 해서 연결이 안되나??
이러면 로컬에 또 환경잡아주고 해야하는데 지금은 그러기엔 너무 시간이
많이들어간다.
뭐 이책을 서평하기에 나의 수준이 부족하지만
이 책은 많은 내용을 다루고 있는 머신러닝책임에는 분명하다.
내가 이 책을 활용한다면 이 책부터 공부하지 않고
이전에 이야기했던 김성훈교수님 유튜브강의 먼저 돌려보고
이 책을 보면 될 것 같다.
한국말인데 한국말을 알아듣기가 어렵네요.문장이 매끄럽지가 않아요. 저희 스터디원 한 명은 번역본이 마음에 들지 않아서 원서를 사신 분도 계세요.저도 이럴 거면 못 알아 듣는 건 똑같은데, 있어라도 보이게 원서를 살 걸 그랬어요.Yes24는 분철을 왜 이렇게 해놨는지..거의 [4.5/10, 4.5/10, 1/10] 정도의 무게로 분철을 했더라고요...분철할 거면 1/3, 1/3, 1/3 정도 무게에 +;
리뷰제목
한국말인데 한국말을 알아듣기가 어렵네요.
문장이 매끄럽지가 않아요.
저희 스터디원 한 명은 번역본이 마음에 들지 않아서 원서를 사신 분도 계세요.
저도 이럴 거면 못 알아 듣는 건 똑같은데, 있어라도 보이게 원서를 살 걸 그랬어요.
Yes24는 분철을 왜 이렇게 해놨는지..
거의 [4.5/10, 4.5/10, 1/10] 정도의 무게로 분철을 했더라고요...
분철할 거면 1/3, 1/3, 1/3 정도 무게에 + 챕터 고려해서 분철을 해야죠...
무게를 줄이고 싶어서 3권으로 분철 요청을 한 건데 ㅜㅜ
하여튼 여러모로 돈이 아까웠습니다..
내 오만 원...
핸즈온 머신러닝! 1편없이 2편을 구매했다.1편은 못보았지만 확실히 2편이 컬러풀해지고 좋아졌다고 한다.일단 업무에 필요해서 산 책이라... 소설책과 달리 가독성이 중요한데 그런부분에서 막힘이없었다.그리고 확실히 도움되는 점이 중요하고... 수학에서의 정석같은 느낌이라고 보면 될것같다.사이킷런, 케라스, 텐서플로 를 한 꺼번에 볼 수있고 번역체에 있어서도 문장이 거슬리는;
리뷰제목
핸즈온 머신러닝! 1편없이 2편을 구매했다.
1편은 못보았지만 확실히 2편이 컬러풀해지고 좋아졌다고 한다.
일단 업무에 필요해서 산 책이라... 소설책과 달리 가독성이 중요한데 그런부분에서 막힘이없었다.
그리고 확실히 도움되는 점이 중요하고... 수학에서의 정석같은 느낌이라고 보면 될것같다.
사이킷런, 케라스, 텐서플로 를 한 꺼번에 볼 수있고 번역체에 있어서도 문장이 거슬리는 부분이 크게 없어 마음에 들었다. 그리고..두께감이 있다보니 필요한 부분만 들고다닐 수 있도록 분철이 가능하여
추가요금을 주고했는데 필수선택이라고 생각한다.
한줄평 (26건)
혜택 및 유의사항
?
머신러닝의 바이블! https://brunch.co.kr/@synabreu/74
2명이 이 한줄평을 추천합니다.
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2
s******u
|
2020.05.14
열심히 정독하며 공부하겠습니다.
1명이 이 한줄평을 추천합니다.
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1
YES마니아 : 로얄
잼***기
|
2022.04.27
머신러닝, 딥러닝 정리는 요책으로. 사이킷 런과 케라스를 이용하시는 분들께 강강추드립니다.
1명이 이 한줄평을 추천합니다.
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1
YES마니아 : 플래티넘
롱*리
|
2020.09.06
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