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TensorFlow Machine Learning Cookbook 다양한 텐서플로 예제를 실행해 보면서 빠르게 익히는 머신 러닝

acorn+PACKT
닉 맥클루어 지음 | 황정동 옮김 | 에이콘출판 | 2017년 08월 31일 출간

이 책의 다른 상품 정보

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상품상세정보
ISBN 9791161750453(1161750452)
쪽수 528쪽
크기 190 * 237 * 25 mm /1003g 판형알림
이 책의 원서 Tensorflow Machine Learning Cookbook/McClure, Nick

책소개

이 책이 속한 분야

개별적으로 실행 가능한 다양한 예제를 활용해 텐서플로 사용법을 살펴본다. 이 책은 프로그래밍에 익숙하지만 머신 러닝을 처음 접하는 사람, 머신 러닝에 대해 잘 알고 있는 사람 모두에게 도움이 될 수 있다. 머신 러닝에 익숙한 사람이라면, 예제를 통해 텐서플로의 머신 러닝 구현 방식을 쉽게 파악하고 활용할 수 있다. 텐서플로를 이용하면 학습 알고리즘 구현보다 학습 구조 설계에 더 집중할 수 있다. 머신 러닝에 익숙하지 않은 사람이라도 예제를 따라가다 보면, 머신 러닝이 활용되는 방식과 머신 러닝의 전체적인 구조, 목표, 한계를 빠르게 파악할 수 있다. 학습한 내용으로 텐서플로를 이용해 다양한 머신 러닝 모델을 구현해볼 수 있으며, 머신 러닝에 대해 더욱 깊이 있는 학습을 시작할 수 있다.

저자소개

저자 : 닉 맥클루어

저자 닉 맥클루어는 워싱턴 주의 시애틀에 있는 페이스케일 사(PayScale, Inc)의 선임 데이터 과학자다. 이전에는 에서 Zillow and Caesar's Entertainment 일했다. 몬타나대학교(University of Montana), 세인트 베네딕트대학(College of Saint Benedict), 세인트 존스대학교(Saint John's University)에서 응용 수학 학위를 받았다.
해석학, 머신 러닝, 인공 지능 분야를 학습하고 옹호하는 데 열정을 다하고 있다. 생각과 사색의 결과물을 블로그(http://fromdata.org/)나 트위터(@nfmcclure)에 종종 남기곤 한다.

역자 : 황정동

역자 황정동은 서울대학교에서 전산학과 물리학을 전공하고, 졸업 후 네오위즈에서 시스템 프로그래밍, 시스템 및 네트워크 운영 등의 업무를 맡아 대규모 리눅스 시스템과 네트워크를 관리하고 설계했다. 검색 전문 회사 첫눈에서 웹로봇을 개발했으며, NHN 검색센터에서는 언어 처리 관련 라이브러리 개발에 참여했다. Cauly 등의 모바일 광고 플랫폼 개발 경험도 있으며, LINE+에서 대규모 메시징 플랫폼 개발 및 운영에도 참여했다. 현재는 프리랜서 엔지니어로 활동 중이다.

작가의 말

2015년 11월, 구글이 텐서플로를 오픈소스로 공개한 이후 텐서플로는 깃허브에서 가장 각광 받는 머신 러닝 프로젝트가 됐다. 텐서플로의 계산 그래프 생성 방식, 자동 미분 처리, 원하는 방식으로의 용이한 적용 등의 장점으로 인해 인기를 끌게 됐다. 이런 특성들로 인해 텐서플로는 다양한 머신 러닝 문제 해결에 사용할 수 있는 아주 강력한 도구가 됐다.
이 책은 많은 머신 러닝 알고리즘을 소개하며, 이들을 실제 데이터에 적용해보고, 그 결과를 어떻게 해석하는지 살펴본다.

옮긴이의 말

바야흐로 머신 러닝의 시대입니다. 머신 러닝에 기반을 둔 알파고가 바둑으로 '인간' 이세돌을 이긴 시점을 즈음해서 머신 러닝이 여러 분야의 전면에 등장해 우리 생활 속으로 파고들고 있습니다. 컴퓨터가 말을 알아듣고, 외국어를 번역해주고, 운전을 대신 해주는 것이 그다지 신기한 일이 아닌 세상이 되어가고 있습니다. 인간의 학습 과정을 모방한 머신 러닝을 이용하는 인공지능이 거의 모든 분야에서 인간을 따라잡는 순간이 머지않았는지도 모르겠습니다. 아니, 데이터의 생성 속도와 그 양이 한 인간이 수용할 수 없을 정도로 커가는 요즘이라면 머신 러닝이 인간의 직관을 넘어서는 특이점을 곧 마주할지 모르겠다는 생각도 듭니다.
머신 러닝은 본질적으로 인간의 귀납적 학습과 추론 과정을 모방하는 것입니다. 실제 머신 러닝을 구현할 때는 데이터 준비, 모델 평가, 모니터링, 시각화 등의 작업이 학습 알고리즘 구현만큼이나 중요합니다. 텐서플로는 이런 머신 러닝의 전 과정을 쉽게 구현할 수 있게 해주는 라이브러리입니다. 텐서플로는 학습 과정을 계산 그래프로 표현해서 학습을 위한 계산을 병렬 처리할 수 있게 해줍니다. 텐서플로를 이용하면 여러 GPU, 여러 장비를 활용해 학습 속도를 높이는 작업도 간단히 수행할 수 있습니다.
이 책은 개별적으로 실행 가능한 다양한 예제를 이용해서 텐서플로 사용법을 살펴봅니다. 머신 러닝에 익숙한 사람이라면 예제를 통해 텐서플로의 머신 러닝 구현 방식을 쉽게 파악하고 활용할 수 있습니다. 텐서플로를 이용하면 중요하지만 번거로운 학습 알고리즘 구현보다 더 중요한, 원하는 답을 찾아가는 학습 구조 설계에 집중할 수 있습니다. 머신 러닝에 익숙하지 않은 사람이라도 예제를 따라가다 보면 머신 러닝이 활용되는 방식 머신 러닝의 전체적인 구조, 목표와 한계를 빠르게 파악할 수 있습니다. 텐서플로를 이용하면 이렇게 학습한 내용만으로도 다양한 머신 러닝 모델을 구현해볼 수 있으며, 머신 러닝에 대한 좀 더 깊이 있는 학습의 출발점으로 삼을 수도 있습니다.
제임스 와트가 발명한 증기 기관은 여러 기계 장치에 활용되면서 산업 혁명을 이끌어냈습니다. 운송 수단에 증기 기관을 활용하려는 시도는 내연 기관을 비롯한 다양한 기관의 개발로 이어져 인류의 활동 범위를 혁명적으로 넓혔습니다. 어쩌면 지금 우리도 머신 러닝이 이끌어낼지 모르는 어떤 혁명적 시기의 초입에 있는 것일지도 모르겠습니다. 텐서플로와 같은 라이브러리로 대중화된 머신 러닝이 어떤 세상을 만들어낼지 궁금해집니다.

목차

1장. 텐서플로 시작
__소개
__텐서플로 동작 방식
__텐서 정의
__플레이스홀더 및 변수 사용
__행렬 다루기
__연산 정의
__활성화 함수 구현
__데이터 출처 사용
__추가 자료

2장. 텐서플로 동작 방식
__소개
__계산 그래프의 연산
__다중 연산 중첩
__다층 처리
__비용 함수(손실 함수) 구현
__역전파 구현
__일괄 학습과 확률적 학습
__모든 요소 조합
__모델 평가

3장. 선형 회귀
__소개
__역행렬 기법 사용
__행렬 분해 기법 구현
__텐서플로의 선형 회귀 방식
__선형 회귀의 비용 함수
__데밍 회귀 구현
__라소 회귀 및 리지 회귀 구현
__일래스틱 넷 회귀 구현
__로지스틱 회귀 구현

4장. 서포트 벡터 머신
__소개
__선형 SVM 구현
__선형 회귀로 축소
__텐서플로의 커널 함수
__비선형 SVM 구현
__다중 분류 SVM 구현

5장. 최근접 이웃 알고리즘
__소개
__최근접 이웃 알고리즘
__문자 기반 거리
__혼합 거리 함수 계산
__주소 매칭 사례
__최근접 이웃 알고리즘을 이용한 이미지 인식

6장. 신경망
__소개
__연산 게이트 구현
__게이트와 활성화 함수
__단층 신경망 구현
__다양한 계층 구현
__다층 신경망 사용
__선형 모델 예측 개선
__틱택토 게임 방법 학습

7장. 자연어 처리
__소개
__단어 꾸러미 기법
__TF-IDF 구현
__스킵-그램 임베딩
__CBOW 임베딩
__Word2vec을 이용한 예측
__Doc2vec을 이용한 감정 분석

8장. 합성곱 신경망
__소개
__단순 CNN 구현
__고급 CNN 구현
__기존 CNN 모델 재학습
__스타일넷/뉴럴-스타일 적용
__딥드림 구현

9장. 순환 신경망
__소개
__스팸 예측을 위한 RNN 구현
__LSTM 모델 구현
__다층 LSTM
__시퀀스-투-시퀀스 모델
__샴 유사도 측정

10장. 텐서플로 실무 적용
__소개
__단위 테스트
__다중 실행자
__텐서플로 병렬화
__텐서플로 실무 적용
__텐서플로 실무 적용 사례

11장. 텐서플로 추가 학습
__소개
__텐서보드를 이용한 그래프 시각화
__유전 알고리즘
__K-평균 군집화
__상미분방정식(ODE) 풀이

출판사 서평

★ 이 책에서 다루는 내용 ★
■ 텐서플로 머신 러닝 라이브러리의 기본적인 내용
■ 텐서플로의 선형 회귀 기법
■ 실습 예제를 통한 서포트 벡터 머신(SVM) 학습
■ 신경망 구현과 예측 성능의 개선
■ 데이터 대상의 자연어 처리 및 감정 분석 수행
■ 실용적인 예제를 통한 합성곱 신경망(CNN)과 순환 신경망(RNN) 학습
■ 텐서플로의 실무 적용

★ 이 책의 대상 독자 ★
머신 러닝과 파이썬 프로그램에 어느 정도 경험이 있는 독자를 대상으로 한다. 머신 러닝에 대해 상당한 지식을 갖춘 독자라면, 이 책을 통해... 더보기

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