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분철
개발자를 위한 머신러닝&딥러닝
인공지능 개발자로 레벨 업하기! 신경망 기초부터 컴퓨터 비전, 자연어 처리, 시계열 예측까지
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책소개
목차
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[PART I 모델 구축]
CHAPTER 1 텐서플로 소개 1.1 머신러닝이란 1.2 전통적인 프로그래밍의 한계 1.3 프로그래밍에서 학습으로 1.4 텐서플로란 1.5 텐서플로 사용하기 1.6 머신러닝 시작하기 1.7 마치며 CHAPTER 2 컴퓨터 비전 소개 2.1 의류 아이템 인식하기 2.2 컴퓨터 비전을 위한 뉴런 2.3 신경망 설계 2.4 신경망 훈련하기 2.5 모델 출력 살펴보기 2.6 더 오래 훈련하기: 과대적합 2.7 훈련 조기 종료 2.8 마치며 CHAPTER 3 고급 컴퓨터 비전: 이미지에서 특징 감지하기 3.1 합성곱 3.2 풀링 3.3 합성곱 신경망 만들기 3.4 합성곱 신경망 살펴보기 3.5 말과 사람을 구별하는 CNN 만들기 3.6 이미지 증식 3.7 전이 학습 3.8 다중 분류 3.9 드롭아웃 규제 3.10 마치며 CHAPTER 4 텐서플로 데이터셋으로 공개 데이터셋 사용하기 4.1 텐서플로 데이터셋 시작하기 4.2 케라스 모델에서 텐서플로 데이터셋 사용하기 4.3 데이터 증식을 위해 매핑 함수 사용하기 4.4 사용자 정의 분할 사용하기 4.5 TFRecord 이해하기 4.6 텐서플로에서 데이터 관리를 위한 ETL 프로세스 4.7 마치며 CHAPTER 5 자연어 처리 소개 5.1 언어를 숫자로 인코딩하기 5.2 불용어 제거와 텍스트 정제 5.3 실제 데이터 다루기 5.4 마치며 CHAPTER 6 임베딩을 사용한 감성 프로그래밍 6.1 단어의 의미 구축하기 6.2 텐서플로의 임베딩 6.3 임베딩 시각화 6.4 텐서플로 허브에서 사전 훈련된 임베딩 사용하기 6.5 마치며 CHAPTER 7 자연어 처리를 위한 순환 신경망 7.1 순환 구조 7.2 순환을 언어로 확장하기 7.3 RNN으로 텍스트 분류기 만들기 7.4 RNN에 사전 훈련된 임베딩 사용하기 7.5 마치며 CHAPTER 8 텐서플로로 텍스트 생성하기 8.1 시퀀스를 입력 시퀀스로 변환하기 8.2 모델 만들기 8.3 텍스트 생성하기 8.4 데이터셋 확장하기 8.5 모델 구조 바꾸기 8.6 데이터 개선하기 8.7 문자 기반 인코딩 8.8 마치며 CHAPTER 9 시퀀스와 시계열 데이터 이해하기 9.1 시계열의 공통 특징 9.2 시계열 예측 기법 9.3 마치며 CHAPTER 10 시퀀스를 예측하는 머신러닝 모델 만들기 10.1 윈도 데이터셋 만들기 10.2 DNN을 만들고 시퀀스 데이터로 훈련하기 10.3 DNN의 결과 평가하기 10.4 전반적인 예측 살펴보기 10.5 학습률 튜닝하기 10.6 케라스 튜너로 하이퍼파라미터 튜닝하기 10.7 마치며 CHAPTER 11 시퀀스 모델을 위한 합성곱 신경망과 순환 신경망 11.1 시퀀스 데이터를 위한 합성곱 11.2 NASA 날씨 데이터 사용하기 11.3 RNN으로 시퀀스 모델링하기 11.4 다른 순환 층 11.5 드롭아웃 사용하기 11.6 양방향 RNN 사용하기 11.7 마치며 [PART II 모델 사용] CHAPTER 12 텐서플로 라이트 소개 12.1 텐서플로 라이트란 12.2 훈련된 모델을 텐서플로 라이트로 변환하기 12.3 전이 학습으로 만든 이미지 분류기를 텐서플로 라이트로 변환하기 12.4 마치며 CHAPTER 13 안드로이드 앱에서 텐서플로 라이트 사용하기 13.1 안드로이드 스튜디오란 13.2 첫 번째 텐서플로 라이트 안드로이드 앱 만들기 13.3 이미지를 처리하는 앱 만들기 13.4 텐서플로 라이트 샘플 앱(안드로이드용) 13.5 마치며 CHAPTER 14 iOS 앱에서 텐서플로 라이트 사용하기 14.1 Xcode로 첫 번째 텐서플로 라이트 앱 만들기 14.2 한 걸음 더: 이미지 처리하기 14.3 텐서플로 라이트 샘플 앱(iOS용) 14.4 마치며 CHAPTER 15 TensorFlow.js 소개 15.1 TensorFlow.js란 15.2 브래킷츠 설치하고 실행하기 15.3 첫 번째 TensorFlow.js 모델 만들기 15.4 붓꽃 분류기 만들기 15.5 마치며 CHAPTER 16 TensorFlow.js에서 컴퓨터 비전 모델 훈련하기 16.1 텐서플로 개발자를 위한 자바스크립트 고려 사항 16.2 자바스크립트로 CNN 만들기 16.3 시각화를 위해 콜백 사용하기 16.4 MNIST 데이터셋으로 훈련하기 16.5 TensorFlow.js로 이미지에 대해 추론 수행하기 16.6 마치며 CHAPTER 17 파이썬 모델을 변환해 재사용하기 17.1 파이썬 기반 모델을 자바스크립트로 변환하기 17.2 사전에 변환된 모델 사용하기 17.3 마치며 CHAPTER 18 자바스크립트의 전이 학습 18.1 MobileNet으로 전이 학습 수행하기 18.2 텐서플로 허브를 사용한 전이 학습 18.3 TensorFlow.org를 사용한 전이 학습 18.4 마치며 CHAPTER 19 텐서플로 서빙으로 배포하기 19.1 텐서플로 서빙이란 19.2 텐서플로 서빙 설치하기 19.3 모델 구축과 배포 19.4 마치며 CHAPTER 20 인공지능 윤리, 공정성, 개인 정보 보호 20.1 프로그래밍의 공정성 20.2 머신러닝의 공정성 20.3 공정성을 위한 도구 20.4 연합 학습 20.5 구글의 인공지능 원칙 20.6 마치며 |
저자 소개2
Laurence Moroney
구글의 인공지능 개발 지원 팀(advocacy) 리더. 소프트웨어 개발자가 머신러닝으로 인공지능 시스템을 구축할 수 있도록 교육하는 것이 목표다. 텐서플로 유튜브 채널(youtube.com/tensorflow)에 영상을 자주 올리며, 국제적으로 유명한 기조 연설자다. 수많은 책과 각본을 저술한 작가이기도 하며 그중 SF 소설 몇 권이 베스트셀러에 오르기도 했다. 워싱턴주 사마미시에 거주하며 지독한 커피홀릭이다.
기계공학을 전공했지만 졸업 후엔 줄곧 코드를 읽고 쓰는 일을 했다. Microsoft AI MVP, Google AI/Cloud GDE이다. 텐서 플로우 블로그(tensorflow.blog)를 운영하고 있고, 머신 러닝과 딥러닝에 관한 책을 집필하고 번역하면서 소프트웨어와 과학의 경계를 흥미롭게 탐험하고 있다. 『챗GPT로 대화하는 기술』(한빛미디어, 2023), 『혼자 공부하는 데이터 분석 with 파이썬』(한빛미디어, 2023), 『혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝』(한빛미디어, 2020), 『Do it! 딥러닝 입문』(이지스퍼블리싱, 2019)을 집필했다.
『개발자를 위
기계공학을 전공했지만 졸업 후엔 줄곧 코드를 읽고 쓰는 일을 했다. Microsoft AI MVP, Google AI/Cloud GDE이다. 텐서 플로우 블로그(tensorflow.blog)를 운영하고 있고, 머신 러닝과 딥러닝에 관한 책을 집필하고 번역하면서 소프트웨어와 과학의 경계를 흥미롭게 탐험하고 있다. 『챗GPT로 대화하는 기술』(한빛미디어, 2023), 『혼자 공부하는 데이터 분석 with 파이썬』(한빛미디어, 2023), 『혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝』(한빛미디어, 2020), 『Do it! 딥러닝 입문』(이지스퍼블리싱, 2019)을 집필했다.
『개발자를 위한 필수 수학』(한빛미디어, 2024), 『실무로 통하는 ML 문제 해결 with 파이썬』(한빛미디어, 2024), 『머신러닝 교과서: 파이토치 편』(길벗, 2023), 『스티븐 울프럼의 챗GPT 강의』(한빛미디어, 2023), 『핸즈온 머신러닝 3판』(한빛미디어, 2023), 『만들면서 배우는 생성 딥러닝 2판』(한빛미디어, 2023), 『코딩 뇌를 깨우는 파이썬』(한빛미디어, 2023), 『트랜스포머를 활용한 자연어 처리』(한빛미디어, 2022), 『케라스 창시자에게 배우는 딥러닝 2판』(길벗, 2022), 『개발자를 위한 머신러닝&딥러닝』(한빛미디어, 2022), 『XGBoost와 사이킷런을 활용한 그레이디언트 부스팅』(한빛미디어, 2022), 『구글 브레인 팀에게 배우는 딥러닝 with TensorFlow.js』(길벗, 2022), 『(개정2판)파이썬 라이브러리를 활용한 머신러닝』(한빛미디어, 2022), 『머신러닝 파워드 애플리케이션』(한빛미디어, 2021), 『머신러닝 교과서 3판』(길벗, 2021)을 포함하여 여러 권의 책을 우리말로 옮겼다.
『개발자를 위한 필수 수학』(한빛미디어, 2024), 『실무로 통하는 ML 문제 해결 with 파이썬』(한빛미디어, 2024), 『머신러닝 교과서: 파이토치 편』(길벗, 2023), 『스티븐 울프럼의 챗GPT 강의』(한빛미디어, 2023), 『핸즈온 머신러닝 3판』(한빛미디어, 2023), 『만들면서 배우는 생성 딥러닝 2판』(한빛미디어, 2023), 『코딩 뇌를 깨우는 파이썬』(한빛미디어, 2023), 『트랜스포머를 활용한 자연어 처리』(한빛미디어, 2022), 『케라스 창시자에게 배우는 딥러닝 2판』(길벗, 2022), 『개발자를 위한 머신러닝&딥러닝』(한빛미디어, 2022), 『XGBoost와 사이킷런을 활용한 그레이디언트 부스팅』(한빛미디어, 2022), 『구글 브레인 팀에게 배우는 딥러닝 with TensorFlow.js』(길벗, 2022), 『(개정2판)파이썬 라이브러리를 활용한 머신러닝』(한빛미디어, 2022), 『머신러닝 파워드 애플리케이션』(한빛미디어, 2021), 『머신러닝 교과서 3판』(길벗, 2021)을 포함하여 여러 권의 책을 우리말로 옮겼다.
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품목정보
- 발행일
- 2022년 08월 24일
- 쪽수, 무게, 크기
- 464쪽 | 922g | 183*235*30mm
- ISBN13
- 9791169210126
만든이 코멘트
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안녕하세요 이 책의 역자입니다.
2022-08-18
안녕하세요. “개발자를 위한 머신러닝&딥러닝”을 번역한 박해선입니다. 이 책을 선택해 주신 많은 독자에게 진심으로 감사의 말씀 드립니다. 이 책은 코세라의 유명 강의자이자 텐서플로 컨퍼런스의 단골 연사인 로런스 모로니가 쓴 딥러닝 입문서입니다. 특별히 로런스는 개발자를 염두해 두고 이 책을 썼습니다. 로런스는 딥러닝을 배울 때 복잡한 수식이나 어려운 개념이 반드시 필요하지 않다고 생각합니다. 특히 딥러닝을 실전에 적용할 때는 더욱 그렇습니다. 이런 아이디어를 바탕으로 텐서플로 강의와 이 책을 만들었습니다. 코세라 창립자이자 인공지능 4대 석학 중 한명인 앤드류 응 박사가 이 책을 위해 추천사도 써 주었습니다. 책은 기본적인 신경망에서 시작하여 컴퓨터 비전, 자연어 처리는 물론 텐서플로 라이트와 TensorFlow.js 그리고 다양한 배포 전략까지 다루고 있습니다. 책을 구매하시면 제 블로그의 에러타 페이지(https://bit.ly/aiml-book)와 깃허브(https://bit.ly/aiml-git)를 꼭 참고해 주세요. 라이브러리 최신 버전에 맞춘 코드와 에러타를 업데이트 하겠습니다. [XGBoost와 사이킷런을 활용한 그레이디언트 부스팅], [구글 브레인 팀에게 배우는 딥러닝 with TensorFlow.js], [파이썬 라이브러리를 활용한 머신러닝(번역개정2판)], [머신러닝 파워드 애플리케이션], [파이토치로 배우는 자연어 처리], [머신러닝 교과서 3판], [딥러닝 일러스트레이티드], [혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝], [GAN 인 액션], [핸즈온 머신러닝 2판], [미술관에 GAN 딥러닝], [Do It! 딥러닝 입문], [파이썬을 활용한 머신러닝 쿡북], [케라스 창시자에게 배우는 딥러닝] 등에 이어 스무 번째 머신러닝 책입니다. 많은 분들의 응원 덕에 큰 힘을 얻습니다. 더 좋은 책으로 찾아 뵙겠습니다. 감사합니다.
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출판사 리뷰
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인공지능 4대 석학 앤드루 응이 추천하는
개발자의, 개발자에 의한, 개발자를 위한 머신러닝 가이드북 바야흐로 인공지능의 시대! 인공지능 기술은 급성장해왔고 금융, 교육, 유통, 제조업 등 다양한 산업에서 앞다투어 인공지능을 도입하고 있습니다. 시대 흐름에 발맞춰 인공지능 관련 교육은 다양화되고 교육에 참여하는 연령층도 점점 낮아지고 있지만, 여전히 머신러닝, 딥러닝 첫걸음을 떼기 어려워하는 개발자가 많습니다. 인공지능을 제대로 배우고 싶은데 복잡한 수식이 부담인 개발자라면, 어려운 이론 없이 파이썬 코드로 머신러닝을 시작해보고 싶은 개발자라면 이 책과 함께 머신러닝 세계에 첫발을 내디딜 차례입니다! 이 책은 개발자의 입장에서 머신러닝과 텐서플로가 무엇인지 설명하고 실습을 위한 텐서플로 설치법을 안내합니다. 간단한 모델을 직접 구현해보고 패션 MNIST, 말-사람, 가위, 바위, 보, Sarcasm, 강아지-고양이 데이터셋 등 다양한 데이터셋을 활용해 머신러닝, 딥러닝 모델을 구축해봅니다. 이 책은 컴퓨터 비전, 합성곱, 순환 신경망은 물론 텐서플로 라이트, TensorFlow.js, 텐서플로 서빙까지 다루는 ‘개발자를 위한 머신러닝 종합 선물 세트’입니다. 명확하고 실용적인 개념 설명과 예제 코드로 차근차근 머신러닝을 배워보세요. 인공지능 개발자로 레벨 업할 여러분을 응원합니다. 대상 독자 ● 머신러닝, 시작하고 싶은데 어떻게 시작해야 할지 막막한 개발자 ● 어려운 수학이나 이론 없이 파이썬 코드로 직접 실행해보며 머신러닝 개념을 체득하고 싶은 누구나 주요 내용 ● 텐서플로로 다양한 모델 구조 만들어보기 ● 하나의 뉴런을 가진 신경망으로 모델 구축하기 ● 컴퓨터 비전으로 이미지의 특성 감지하기 ● 자연어 처리로 단어와 문장을 토큰화하고 순서 지정하기 ● 텐서플로 라이트로 모바일 기기에서 모델 사용하기 ● 텐서플로 서빙으로 웹이나 클라우드에 모델 배포하기 |
