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한 권으로 끝내는 딥러닝 텐서플로
회귀분석에서 강화학습까지 최고의 딥러닝 입문서
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소개
목차
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CHAPTER 1 딥러닝 소개1.1 머신러닝이 컴퓨터 과학을 집어삼키다1.2 딥러닝 기본 요소1.3 딥러닝 아키텍처1.4 딥러닝 프레임워크 1.5 마치며CHAPTER 2 텐서플로 기초 소개2.1 텐서 소개2.2 텐서플로 기초 계산2.3 명령형과 선언형 프로그래밍2.4 마치며CHAPTER 3 텐서플로를 사용한 선형 및 로지스틱 회귀3.1 수학 복습3.2 텐서플로를 사용한 학습3.3 텐서플로에서 선형 모델 및 로지스틱 모델 학습하기3.4 마치며CHAPTER 4 완전연결 딥 네트워크4.1 완전연결 딥 네트워크란?4.2 완전연결 네트워크에서의 ‘뉴런’4.3 완전연결 신경망 학습4.4 텐서플로 구현4.5 마치며CHAPTER 5 하이퍼파라미터 최적화5.1 모델 평가 및 하이퍼파라미터 최적화5.2 지표, 지표, 지표5.3 하이퍼파라미터 최적화 알고리즘5.4 마치며 CHAPTER 6 합성곱 신경망6.1 합성곱 아키텍처 소개6.2 합성곱 네트워크 애플리케이션6.3 텐서플로 합성곱 네트워크 학습6.4 마치며CHAPTER 7 순환 신경망7.1 순환 아키텍처 개요 7.2 순환 셀7.3 순환 모델 애플리케이션7.4 신경 튜링머신7.5 순환 신경망을 사용하여 실제 작업하기7.6 펜 트리뱅크 말뭉치 처리하기 7.7 마치며CHAPTER 8 강화학습8.1 마르코프 결정 과정8.2 강화학습 알고리즘8.3 강화학습의 한계8.4 틱택토 게임8.5 A3C 알고리즘8.6 마치며CHAPTER 9 대규모 딥 네트워크 학습9.1 딥 네트워크를 위한 커스텀 하드웨어9.2 CPU 학습 9.3 분산 딥 네트워크 학습9.4 다중 GPU를 사용한 CIFAR-10 데이터 병렬 학습9.5 마치며CHAPTER 10 딥러닝의 미래10.1 기술 산업 밖의 딥러닝10.2 윤리적인 딥러닝 사용10.3 인공일반지능이 곧 도래할까요?10.4 이제 무엇을 해야 할까요?
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저자 소개 4
Bharath Ramsundar
앤드리슨 호로위츠(Andreessen Horowitz)사의 총괄 파트너로 최신 컴퓨터 과학 기술을 생물학과 의료 체계에 적용하는 회사에 대한 투자를 담당한다. 스탠퍼드(Standford) 대학 생명공학과 부교수로 생명정보학에 대한 강의를 진행하며 200편의 논문과 2개의 특허를 출헌했다. 그리고 기업가로서 질병 연구를 위한 분산 컴퓨팅 프로젝트인 Folding@Home를 시작했다. Folding@Home 프로젝트는 새로운 질병 치료법을 찾고 기초 과학 발전에 필요한 연산 작업을 다수의 컴퓨터로 분산해 수행한다. 이미 10대에 비디오 게임으로 유명한 너티 독의 첫 번째 직원으로 일
앤드리슨 호로위츠(Andreessen Horowitz)사의 총괄 파트너로 최신 컴퓨터 과학 기술을 생물학과 의료 체계에 적용하는 회사에 대한 투자를 담당한다. 스탠퍼드(Standford) 대학 생명공학과 부교수로 생명정보학에 대한 강의를 진행하며 200편의 논문과 2개의 특허를 출헌했다. 그리고 기업가로서 질병 연구를 위한 분산 컴퓨팅 프로젝트인 Folding@Home를 시작했다. Folding@Home 프로젝트는 새로운 질병 치료법을 찾고 기초 과학 발전에 필요한 연산 작업을 다수의 컴퓨터로 분산해 수행한다. 이미 10대에 비디오 게임으로 유명한 너티 독의 첫 번째 직원으로 일했으며 현재는 스탠퍼드 대학의 스타트업 기업인 Globavir Biosciences사의 공동 창립자로 뎅기열과 에볼라에 대한 치료법을 연구 중이다.
Reza Bosagh Zadeh
매트로이드(Matroid) 창립 CEO이자 스탠퍼드 대학교 부교수. 머신러닝, 분산 컴퓨팅, 이산응용수학을 연구하고 있다. KDD 최고논문상과 진 골룹 우수논문상을 수상한 바 있고, 마이크로소프트와 데이터브릭스에서 기술자문위원을 역임하기도 했다. 연구 중 트위터의 ‘팔로우 추천’ 알고리즘을 머신러닝으로 구축했고, 이는 트위터에 머신러닝을 적용한 첫 사례였다. 아파치 스파크의 선형대수 패키지의 초기 제작자였고, 당시 작업물이 업계 및 학계의 클러스터 컴퓨팅 환경에서 사용되고 있다. 현재 스탠퍼드 대학교에서 분산 알고리즘과 최적화, 이산수학 및 알고리즘 강의를 개설해 가르치고 있다.
네이버 검색 소프트웨어 엔지니어. 2006년에 티맥스에서 애플리케이션/시스템 간 데이터 전송 시스템 개발을 시작으로, 다음커뮤니케이션에서 데이터 마이닝 업무, SAP에서 칼럼 기반의 인메모리 RDBMS인 HANA 개발에 동참했으며, 그 후 빅데이터 저장/분석 시스템 영역에 관한 연구를 통해 네이버에서 데이터 분석 시스템을 개발을 담당하고 있다. 한빛미디어에서 『하둡 완벽 가이드(4판)』(2017), 『하이브 완벽 가이드』(2013) 등을 번역했다.
SK텔레콤의 데이터 플랫폼 엔지니어. 네이버와 SAP에서 데이터 플랫폼과 데이터베이스 개발에 참여했다.
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성균관대학교 글로벌경제학과를 졸업하고 삼성전자 무선사업부에서 데이터 분석 기반 마케팅 업무를 담당하고 있다. 공학 기술과 경영, 인문을 융합한 비즈니스 분석에 관심이 크다. 현재 연세대학교에서 빅데이터 분석 석사과정을 밟으며 학업과 실무를 병행하고 있다.
품목정보
- 발행일
- 2018년 11월 16일
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- PDF(DRM) | 7.29MB ?
- 글자 수/ 페이지 수
- 약 264쪽 ?
- ISBN13
- 9791162249284
- KC인증
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출판사 리뷰
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최신 텐서플로 코드로 체계적으로 이해하는 딥러닝 이론과 실무 딥러닝 이론 따로 구현 따로 공부하는 것보다 라이브러리로 실습하며 익히는 게 더 효율적이다. 그리고 현재 딥러닝에 가장 널리 쓰이는 라이브러리는 텐서플로다. 이 책은 신약 개발 분야에서 딥러닝을 활용하고 있는 연구자들이 딥러닝 기초 이론과 텐서플로 동작 원리를 단시간에 확실히 배울 수 있게 쓴 실전적인 가이드북이다. 딥러닝의 기초가 되는 텐서 수학에서 시작해 완전연결 신경망, CNN, RNN, GAN, 강화학습 등 입문자들이 꼭 알아야 할 기초 지식과 기법을 친절히 살펴본다. 수학 이론을 세세히 다루는 대신 적절한 코드 예제로 이해를 돕고, 프로그래밍에 익숙하지 않은 이들을 위해 선언형 프로그래밍과 객체지향 개념도 함께 살펴본다. 많은 입문서에서 적당히 넘어가는 하이퍼파라미터 최적화도 챕터를 할애해 설명하는 것도 장점이다. 끝으로 현업에서 접하게 될 GPU/TPU를 활용한 분산처리까지, 딥러닝/머신러닝 관련 업무에 종사하고 있다면 반드시 알아야 할 기법과 지식을 실무 관점에서 담았다. 웹에 수많은 데이터셋과 튜토리얼 코드가 공개되어 있지만, 구슬이 서 말이라도 꿰어야 보배다. 이 책을 마스터하면 단편적인 딥러닝, 텐서플로 지식을 체계적으로 종합하여 현업에 준비된 개발자로 거듭날 수 있다.● 기본 연산 등으로 텐서플로 기초 학습● 기초적인 학습 시스템을 구축하며 수학 원리 습득● 완전연결 네트워크 이해● 하이퍼파라미터 최적화로 모델 품질 개선● 합성곱 신경망으로 이미지 처리● 순환 신경망으로 자연어 데이터셋 다루기● 강화학습으로 틱택토 같은 게임 풀기● GPU 및 TPU로 네트워크 학습
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