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책소개
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목차
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▣ 01장: 머신러닝 소개
머신 러닝이란 무엇인가? ML 알고리즘 소개 __넷플릭스 - 추천 생성하기 __Shadow draw - 프리핸드 드로잉을 위한 실시간 사용자 가이드 __셔터스톡(Shutterstock) - 구도 기반의 이미지 검색 __iOS 키보드 예측 - 다음 글자 예측 일반적인 ML 작업 흐름 요약 ▣ 02장: 애플 Core ML 소개 훈련과 추론의 차이 에지에서의 추론 Core ML __작업 흐름 학습 알고리즘 __스웨덴 자동차 보험 __지원 학습 알고리즘 고려사항 요약 ▣ 03장: 실세계에서 객체 인식하기 이미지 이해하기 객체 인식 __데이터 캡처 __데이터 전처리 추론하기 요약 ▣ 04장: CNN을 활용한 감정 탐지 얼굴 표정 입력 데이터와 선처리 종합 요약 ▣ 05장: 실세계에서 객체 위치 측정 객체 위치 측정과 객체 탐지 케라스 Tiny YOLO를 Core ML로 변환하기 사진을 쉽게 찾는 방법 배치로 최적화 요약 ▣ 06장: 스타일 전이로 예술 창작하기 한 이미지에서 다른 이미지로 스타일 옮기기 스타일 전이를 더 빠르게 하는 방법 케라스 모델을 Core ML로 변환하기 스위프트에서 맞춤 계층 구축하기 __계층 속도 높이기 __GPU 활용하기 모델 가중치 줄이기 요약 ▣ 07장: CNN으로 드로잉 보조하기 지능형 인터페이스를 구현해야 하는 이유 드로잉 사용자 스케치 인식하기 __훈련 데이터와 모델 검토 __스케치 분류하기 __시각적 유사성을 기준으로 정렬하기 요약 ▣ 08장: RNN으로 드로잉 보조하기 드로잉 보조하기 드로잉 분류에 사용할 순환 신경망 입력 데이터와 전처리 종합 요약 ▣ 09장: CNN을 활용한 객체 분할 픽셀 분류하기 원하는 효과를 내기 위한 데이터 - 액션 샷 사진 효과 애플리케이션 구축하기 확률적 결과 활용하기 __모델 개선하기 __제약 조건을 두어 설계하기 __휴리스틱 포함 __사후 처리 및 앙상블 기법 __인적 보조 요약 ▣ 10장: Create ML 소개 전형적인 작업 흐름 데이터 준비하기 모델 생성 및 훈련 __모델 매개변수 __모델 메타데이터 __다른 작업 흐름(그래픽 버전) 마무리 요약 |
저자 소개 2
Joshua Newnham
조슈아 뉴햄은 디자인과 인공지능(artificial intelligence, AI) 사이의 교차 지점, 특히 컴퓨터 설계와 인간 컴퓨터 상호작용 분야에 중점을 두고 있는 글로벌 디자인 기업인 메서드(Method)에서 기술을 선도하고 있다. 이전에 그는 엔지니어와 크리에이티브 사이의 협업 도구를 만드는 가상 현실(Virtual Reality, VR)과 증강 현실(Augmented Reality, AR) 스튜디오인 Master of Pie의 기술 임원이었다.
플랫폼 기업의 빅데이터 서비스 조직에서 근무하고 있다. 업계 용어 중심으로 쓰면 나태하게 보일까 걱정되고, 모두 우리말로 바꾸자니 전문가들과 소통이 어렵지는 않을까 하는 걱정 사이에, 이제는 어떻게 하면 챗GPT보다 더 나은 가치를 제공할 수 있는지까지 고민을 하나 더 얹어 번역하고 있다. 이런 고민을 책 문장마다 잘 녹여내기 바라며 옮기지만, 그에 대한 인정은 독자들 몫이니 마음을 내려놓는 연습도 하고 있다. 옮긴 책으로는 『파이썬 데이터 사이언스 핸드북(개정판)』, 『실전! 파이토치 딥러닝 프로젝트』, 『강화학습/심층강화학습 특강』, 『실전! 텐서플로 2를 활용한 딥러닝 컴퓨
플랫폼 기업의 빅데이터 서비스 조직에서 근무하고 있다. 업계 용어 중심으로 쓰면 나태하게 보일까 걱정되고, 모두 우리말로 바꾸자니 전문가들과 소통이 어렵지는 않을까 하는 걱정 사이에, 이제는 어떻게 하면 챗GPT보다 더 나은 가치를 제공할 수 있는지까지 고민을 하나 더 얹어 번역하고 있다. 이런 고민을 책 문장마다 잘 녹여내기 바라며 옮기지만, 그에 대한 인정은 독자들 몫이니 마음을 내려놓는 연습도 하고 있다. 옮긴 책으로는 『파이썬 데이터 사이언스 핸드북(개정판)』, 『실전! 파이토치 딥러닝 프로젝트』, 『강화학습/심층강화학습 특강』, 『실전! 텐서플로 2를 활용한 딥러닝 컴퓨터 비전』 등이 있다.
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품목정보
- 발행일
- 2019년 04월 25일
- 쪽수, 무게, 크기
- 356쪽 | 188*240*20mm
- ISBN13
- 9791158391355
출판사 리뷰
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★ 이 책에서 다루는 내용 ★
◎ 알고리즘과 데이터를 사용해 ML 프로젝트의 구성요소 이해하기 ◎ 머신러닝 모델을 얻고 임포트함으로써 Core ML을 마스터하고 클래스 생성하기 ◎ 머신러닝에 사용할 데이터를 준비하고 최적화된 솔루션을 얻기 위해 결과 해석하기 ◎ 지원되지 않는 계층을 위한 맞춤 계층을 생성하고 최적화하기 ◎ CNN을 사용해 이미지와 동영상 데이터에 CoreML 적용하기 ◎ 스케치를 인식하기 위해 RNN 품질을 배우고 드로잉 강화하기 ◎ Core ML 전이 학습을 사용해 이미지에 스타일 전이 실행하기 |
24,300원
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