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실전! Core ML을 활용한 머신러닝 iOS 앱 개발

위키북스 데이터 사이언스 시리즈 34
죠슈아 뉴햄 저자(글) · 김정인 번역
위키북스 · 2019년 04월 25일
10.0 (2개의 리뷰)
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애플 Core ML을 활용한 스마트한 iOS 앱 만들기!

Core ML은 다양한 머신러닝 작업을 지원하기 위해 설계된 API를 제공하는 애플의 유명한 프레임워크다. 이 프레임워크를 활용하면 머신러닝 모델을 훈련시킨 다음 그 모델을 iOS 앱에 통합시킬 수 있다.

이 책은 Core ML을 이해하기 쉽게 설명할 뿐 아니라 머신러닝을 명확하게 설명해 준다. 모바일 플랫폼(특히 iOS)에서 현실적이면서 흥미로운 머신러닝 예제를 통해 배우며, 시각 기반의 애플리케이션을 위해 전이 학습과 신경망 이론을 사용하여 Core ML을 구현하는 법도 배울 것이다. 기본 사항을 파악하고 나서는 유용한 7가지 예제를 만들어 본다. 예제를 만들어 보면서 머신러닝 관련 개념과 기법이 어떻게 예제에 적용되는지 살펴본다.

이 책을 마칠 때면 Core ML API를 사용해 머신러닝을 장착한 자신만의 애플리케이션을 만드는 데 필요한 기술을 갖게 될 것이다.

작가정보

저자(글) 죠슈아 뉴햄

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.

번역 김정인

학업까지 포함하여 약 20년을 IT 분야에 종사했다. 회사를 나오기 전 최근 7년동안 BI/BA 영역에 몸담았다. 관심 있는 분야는 데이터 과학 분야이며, 늘 이 책으로 처음 공부하는 사람처럼 번역에 임하고 싶다. 옮긴 책으로는 《실전활용! 텐서플로 딥러닝 프로젝트》 《애자일 데이터 과학 2.0》 《구글 애널리틱스 완벽 가이드》 《파이썬 데이터 사이언스 핸드북》 《러닝 스칼라》가 있다.

목차

  • ▣ 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

출판사 서평

★ 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

기본정보

상품정보
ISBN 9791158391355
발행(출시)일자 2019년 04월 25일
쪽수 356쪽
크기
186 * 240 * 27 mm / 787 g
총권수 1권
시리즈명
위키북스 데이터 사이언스 시리즈
원서명/저자명 Machine Learning with Core ML/Newnham, Joshua

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도서 소득공제 안내

  • 도서 소득공제란?

    • 2018년 7월 1일 부터 근로소득자가 신용카드 등으로 도서구입 및 공연을 관람하기 위해 사용한 금액이 추가 공제됩니다. (추가 공제한도 100만원까지 인정)
      • 총 급여 7,000만 원 이하 근로소득자 중 신용카드, 직불카드 등 사용액이 총급여의 25%가 넘는 사람에게 적용
      • 현재 ‘신용카드 등 사용금액’의 소득 공제한도는 300만 원이고 신용카드사용액의 공제율은 15%이지만, 도서·공연 사용분은 추가로 100만 원의 소득 공제한도가 인정되고 공제율은 30%로 적용
      • 시행시기 이후 도서·공연 사용액에 대해서는 “2018년 귀속 근로소득 연말 정산”시기(19.1.15~)에 국세청 홈택스 연말정산간소화 서비스 제공
  • 도서 소득공제 대상

    • 도서(내서,외서,해외주문도서), eBook(구매)
    • 도서 소득공제 대상 상품에 수반되는 국내 배송비 (해외 배송비 제외)
      • 제외상품 : 잡지 등 정기 간행물, 음반, DVD, 기프트, eBook(대여,학술논문), 사은품, 선물포장, 책 그리고 꽃
      • 상품정보의 “소득공제” 표기를 참고하시기 바랍니다.
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