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머신러닝 딥러닝 바로가기 구글 클라우드 플랫폼을 활용한 실전 개발

요시카와 하야토 지음 | 윤인성 옮김 | 프리렉 | 2018년 07월 24일 출간
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상품상세정보
ISBN 9788965402237(8965402239)
쪽수 376쪽
크기 183 * 233 * 24 mm /713g 판형알림
이 책의 원서/번역서 GOOGLE CLOUD PLATFORMではじめる機械學習と深層學習 / 吉川はやぶさ人

책소개

이 책이 속한 분야

파이썬 코드와 그래프로 이해하는 머신러닝 딥러닝
이 책은 구글 클라우드 플랫폼(GCP)에서 제공하는 머신러닝 관련 도구와 API를 활용하여 실제로 머신러닝 환경이나 데이터에 접하면서 이론과 실제 사용법을 함께 배울 수 있는 머신러닝, 딥러닝 입문서입니다. 머신러닝 초기 환경 구축에 어려움을 겪는 초보자라면 GCP가 제공하는 환경을 손쉽게 사용할 수 있으며, 수학에 약해서 관련 수식에 부담감을 느끼는 프로그래머라면 수식 대신, 친숙한 코드와 그래프를 사용해서 머신러닝의 원리와 과정을 이해할 수 있습니다.

상세이미지

머신러닝 딥러닝 바로가기 도서 상세이미지

목차

역자 서문
서문
이 책을 읽는 방법
인공지능, 머신러닝, 딥러닝이란?

Part 1 GCP와 머신러닝
Chapter 1 GCP 사용해 보기
1 GCP 개요
2 계정과 프로젝트 만들기
3 Cloud Shell
4 Google Compute Engine
5 Google Cloud Storage
6 BigQuery
[Column] BigQuery를 사용할 때 주의할 점

Chapter 2 Datalab 사용해 보기
1 Datalab 퀵투어
2 NumPy와 pandas
3 Datalab과 BigQuery 연동하기
4 Datalab으로 다양한 그래프 그리기

Chapter 3 GCP로 간단하게 머신러닝 해보기
1 GCP의 머신러닝 관련 서비스
2 Cloud Vision API
3 Cloud Translation API
4 Cloud Natural Language API
[Column] Dataflow와 ML Engine

Part 2 식별의 기초
Chapter 4 2-클래스 식별하기
1 단순한 식별
2 머신러닝 사용하기
3 퍼셉트론
[Column] 퍼셉트론 학습 규칙 추가 설명
4 손실 함수
5 로지스틱스 회귀

Chapter 5 N-클래스 식별과 다양한 식별기
1 scikit-learn 간단하게 살펴보기
2 N-클래스의 로지스틱 회귀
3 서포트 벡터 머신
4 랜덤 포레스트

Chapter 6 데이터 평가 방법과 튜닝
1 기본적인 학습 흐름
2 학습과 테스트
3 데이터 평가하기
4 매개변수 튜닝하기

Part 3 딥러닝 입문
Chapter 7 딥러닝 기초
1 이미지 식별하기
2 신경망
3 활성화 함수
4 N-클래스 대응하기
5 다양한 경사 하강법
6 TensorFlow 준비하기
7 신경망 구현하기
8 DNNClassifier로 간단하게 학습하기
9 TensorBoard
[Column] 드롭아웃층

Chapter 8 CNN(합성곱 신경망)
1 지금까지 살펴봤던 이미지 식별의 문제점
2 합성곱층
3 합성곱 계산의 종류와 풀링
4 TensorFlow로 2층 CNN 구현하기
[Column] 더 깊은 네트워크
[Column] Cloud ML Engine

Appendix 부록
1 Python2의 기본적인 사용 방법
2 Jupyter 설치하기

찾아보기

출판사 서평

Google의 뛰어난 머신러닝 환경을 활용합니다
구글 클라우드 플랫폼(GCP)은 빅데이터를 고속으로 처리하는 BigQuery를 비롯하여 머신러닝과 관련된 기능을 API로 제공할 뿐만 아니라, 머신러닝을 실행하고 운용하는 환경도 제공합니다. 따라서 초기 환경 구축에 어려움을 겪는 초보자도 GCP를 활용하여, 머신러닝을 쉽게 시작할 수 있습니다. 또한, Datalab 브라우저에서 파이썬 코드를 실행하여 그래프와 표를 출력할 수 있으며, Google의 막대한 자원과 기초부터 마련된 머신러닝 환경을 활용할 수 있습니다.

머신러닝의 ... 더보기

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