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책소개
목차
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머릿말
이 책의 구성 CHAPTER 1_ 머신 러닝과 프레임워크 1-1 머신 러닝의 개요 1-2 Core 1-3 Create ML 1-4 Turi Create 1-5 ML 1-6 Cloud AutoML 1-7 TensorFlow CHAPTER 2_ Core ML 기본 2-1 화상 분류(이미지) 2-2 화상 분류(카메라 영상) 2-3 유사 화상 검색 2-4 물체 2-5 화풍 변환 2-6 활동 분류 2-7 텍스트 분류 CHAPTER 3_ Core ML - Vision·Natural Language 3-1 얼굴 검출 3-2 바코드 검출 3-3 텍스트 검출 3-4 수평선 검출 3-5 물체 이동 추적 3-6 자연어 처리 CHAPTER 4_ Create ML 4-1 화상 분류 4-2 텍스트 분류 4-2-7 모델 저장 4-3 분류 4-4 회귀 CHAPTER 5_ Turi Create - 작업 기반 5-1 파이썬 개발 환경 5-2 Jupyter Notebook 5-3 화상 분류 5-4 유사 화상 검색. 5-5 물체 검출 5-6 화풍 변환 5-7 활동 분류 5-8 텍스트 분류 5-9 추천 CHAPTER 6_ Turi Create 알고리즘 기반 6-1 분류 6-2 회귀 6-3 클러스터링 모델 6-4 그래프 분석 6-5 텍스트 분석 CHAPTER 7_ ML Kit 7-1 ML Kit 준비 7-2 화상 분류（사진） 7-3 화상 분류（카메라 영상） 7-4 얼굴 검출 7-5 바코드 검출 7-6 랜드마크 인식 7-7 텍스트 인식 7-8 커스텀 모델 CHAPTER 8_ Cloud AutoML 8-1 화상 분류（Vision） 8-2 텍스트 분류（Natural Language） 8-3 번역 (Translation） 8-4 AutoML API CHAPTER 9_ TensorFlow 9-1 화상 분류 9-2 텍스트 분류 9-3 과대적합(Overfitting)과 과소적합(Underfitting) 9-4 FrozenGraphDef로 변환하기 9-5 mlmodel 파일로 변환하기 9-6 tflite 파일로의 변환 APPENDIX A_ iOS 개발 환경 구성하기 A-1 iOS 개발 환경 세팅준비 A-2 Xcode 설치하기 A-3 Xcode란? A-4 Xcode 사용하기 APPENDIX B_ Android 개발 환경 구성하기DIX B_ Android 개발 환경 하기 B-1 Android 개발 환경 설치준비 B-2 Android Studio 설치하기 B-3 Android 프로젝트 생성하기 |
저자 소개 2
Hurukawa Hidekazu,布留川 英一
1999년, 《JAVA PRESS》(기술평론사)에서 휴대폰 앱 개발 방법에 대한 연재를 시작했다. 2001년, 주식회사 DWANGO에서 Java 탑재 휴대폰 503i의 출시 타이틀인 ‘사무라이 로마네스크’ 개발에 참여했다. 이후 새로운 단말기의 신기능을 활용한 앱을 만들면서 기술 서적을 계속 집필하여 25년간 약 50권을 출간했다. 현재는 주식회사 젤펨(Zelpm inc.)에서 사람과 AI의 공생 환경 실현을 목표로 인공지능 연구 개발에 힘쓰고 있다.
주요 저서로는 《제미나이 인공지능 프로그래밍》(길벗), 《GPT-4, ChatGPT, 라마인덱스, 랭체인을 활용한 인공지능
1999년, 《JAVA PRESS》(기술평론사)에서 휴대폰 앱 개발 방법에 대한 연재를 시작했다. 2001년, 주식회사 DWANGO에서 Java 탑재 휴대폰 503i의 출시 타이틀인 ‘사무라이 로마네스크’ 개발에 참여했다. 이후 새로운 단말기의 신기능을 활용한 앱을 만들면서 기술 서적을 계속 집필하여 25년간 약 50권을 출간했다. 현재는 주식회사 젤펨(Zelpm inc.)에서 사람과 AI의 공생 환경 실현을 목표로 인공지능 연구 개발에 힘쓰고 있다.
주요 저서로는 《제미나이 인공지능 프로그래밍》(길벗), 《GPT-4, ChatGPT, 라마인덱스, 랭체인을 활용한 인공지능 프로그래밍》(위키북스), 《BERT/GPT-3/DALL-E 자연어 처리·이미지 처리·음성 처리 인공지능 프로그래밍 실전 입문》 《Unity로 시작하는 ROS·인공지능 로봇 프로그래밍 실전 입문》 《알파제로를 분석하며 배우는 인공지능》(제이펍), 《Unity로 시작하는 머신러닝·강화학습 Unity ML-Agents 실전 게임 프로그래밍 v2.2 대응판》 《OpenAI Gym/Baselines 딥러닝·강화학습 인공지능 프로그래밍 실전 입문》(본디지털) 등이 있다.
공저로는 《Unity 게임 프로그래밍 바이블》 《Unity 게임 프로그래밍 바이블 2nd Generation》(본디지털)이 있다.
주요 저서로는 《제미나이 인공지능 프로그래밍》(길벗), 《GPT-4, ChatGPT, 라마인덱스, 랭체인을 활용한 인공지능 프로그래밍》(위키북스), 《BERT/GPT-3/DALL-E 자연어 처리·이미지 처리·음성 처리 인공지능 프로그래밍 실전 입문》 《Unity로 시작하는 ROS·인공지능 로봇 프로그래밍 실전 입문》 《알파제로를 분석하며 배우는 인공지능》(제이펍), 《Unity로 시작하는 머신러닝·강화학습 Unity ML-Agents 실전 게임 프로그래밍 v2.2 대응판》 《OpenAI Gym/Baselines 딥러닝·강화학습 인공지능 프로그래밍 실전 입문》(본디지털) 등이 있다.
공저로는 《Unity 게임 프로그래밍 바이블》 《Unity 게임 프로그래밍 바이블 2nd Generation》(본디지털)이 있다.
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컴퓨터공학을 전공하고 캐나다를 거쳐 일본에서 10년 넘게 거주 중.
현재 LINE 주식회사에서 인공지능 플랫폼 Clova 개발지원 및 데이터분석 업무에 종사하고 있다. 여러 개발언어를 섭렵하고 수년전부터 데이터분석에 파이썬을 사용하며 그 매력에 푹 빠져있다.
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품목정보
- 발행일
- 2019년 12월 09일
- 쪽수, 무게, 크기
- 584쪽 | 1378g | 188*240*35mm
- ISBN13
- 9791161340593
출판사 리뷰
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이 책에서는 애플과 구글에서 제공하고 있는 머신러닝 프레임워크를 사용하여 머신러닝을 활용한 스마트폰 애플리케이션 개발 방법에 대해 설명하고 있다.
또한 iPhone/Android 개발에서 사용하고 있는 Swift, Java 이외에도 파이썬을 사용하고 있다. 앞으로 머신러닝을 시작하고자 하는 독자들을 위한 구성으로 되어있으며 특히 프레임워크에 대한 활용법을 중심으로 설명하고 있다. 이 책에서 설명하고 있는 내용은 다음과 같다. * Core ML 화상 분류, 유사화상 검색, 물체 검출, 화풍 변환, 활동 분류, 텍스트 분류, 얼굴 검출, 바코드 검출, 문자 검출, 수평선 검출, 물체이동 트래킹, 자연어 처리 * Create ML 화상 분류, 텍스트 분류, 분류, 회귀 * Turi Create 화상 분류, 유사화상 검색, 물체 검출, 화풍 변환, 활동 분류, 텍스트 분류, 추천, 분류, 회귀, 클러스터링(군집화), 그래프분석, 텍스트분석 * ML Kit 화상 분류, 얼굴 검출, 바코드 검출, 랜드마크 인식, 텍스트 인식, 커스텀 모델 * Cloud AutoML 화상 분류, 텍스트 분류, 번역 * Tensor Flow 화상 분류, 텍스트 분류, 머신 러닝 모델 변환 2장부터는 프레임워크마다 샘플 프로그램을 만들어보며 각각의 내용에 대해 설명한다. 프레임워크에 따라서는 "학습을 통한 추론 모델 작성", "모델을 이용한 추론하기”, "학습과 추론 양쪽 모두 사용하기”와 같이 다양한 이용 방법을 설명하고 있다. |
