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텐서플로1.x로 배우는 머신 러닝 실용적인 사례로 만들어보는 머신 러닝 시스템

오픈소스 프로그래밍
콴 후아 , 샴스 울 아짐, 사이프 아메드 지음 | 한정애 옮김 | 에이콘출판 | 2018년 07월 25일 출간
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    2017.06.22 ~ 2025.07.31
상품상세정보
ISBN 9791161751818(1161751815)
쪽수 380쪽
크기 189 * 236 * 24 mm /876g 판형알림
이 책의 원서/번역서 Machine Learning with TensorFlow 1.x/Quan Hua, Shams Ul Azeem, Saif Ahmed

책소개

이 책이 속한 분야

“요즘 머신 러닝이라 하면 딥러닝이고, 텐서플로로 머신 러닝을 쉽게 할 수 있다”는 말만 듣고 실제 텐서플로로 머신 러닝을 해보려니 막막했던 사람들에게 꼭 필요한 내용을 제공한다. 실제 데이터와 실제 상황에 적용된 사례를 보며 데이터를 얻고 학습에 사용하기 위해 데이터를 가공하고 딥러닝시키면서 그 흐름이 어떻게 되는지를 텐서보드로 확인하는 것까지, 딥러닝으로 결과를 얻는 데 필요한 모든 것을 제공한다.

저자소개

저자 : 콴 후아

저자 콴 후아는 신체 측정을 위한 데이터 플랫폼에 대한 보디데이터(BodiData)에서 컴퓨터 비전과 머신 러닝을 맡고 있는 엔지니어다. 사람이 옷을 입었을 때 신체에 대한 아바타를 알아내는 기능을 갖춘 기술을 제공하는 컴퓨터 비전과 머신 러닝 애플리케이션을 개발 중이다. 베트남의 과학 대학교(University of Science)에서 컴퓨터 비전을 전공해 과학 학사 학위를 받았다. 컴퓨터 비전과 머신 러닝 분야에서 3년 동안 스타트업에서 일했다.
팩트출판사에서 컴퓨터 비전을 다룬 『OpenCV3 Blueprints』(2015)를 썼다.

저자 : 샴스 울 아짐

저자 샴스 울 아짐은 파키스탄 NUST 이슬라마바드에서 전기 공학 학사 학위를 받았다. 컴퓨터 과학 분야에 관심이 많으며, 안드로이드에서부터 자신의 경력을 쌓기 시작했다. 현재 머신 러닝, 특히 딥러닝에서 경력을 쌓고 있으며 프리랜서로 다양한 회사에서 의학과 관련된 프로젝트를 하고 있다.
NUST의 RISE 연구소 멤버이기도 하며, IEEE 국제학회 ROBIO에 발표된 논문인 의 공저자다.

저자 : 사이프 아메드

저자 사이프 아메드는 15년의 실제 현장 경험을 갖춘 양적 분석가이자 데이터 과학자다. 액센츄어에서 관리 컨설팅을 시작으로 경력을 쌓기 시작해, 골드만삭스와 AIG 투자에서 양적 분석과 고위 관리직을 역임했다. 최근에는 의학 이미지에 딥러닝을 적용해 자동으로 처리하는 스타트업을 시작했다. 코넬 대학에서 컴퓨터 과학 학사를 취득했으며, 현재 U.C. 버클리에서 데이터 과학 분야로 대학원 과정을 밟고 있다.

역자 : 한정애

역자 한정애는 서울대학교 컴퓨터공학과를 졸업하고 동 대학원에서 박사 학위를 받았다. 글로벌 소프트웨어 회사인 SAP에서 개발하다 현재는 삼성증권에서 일하고 있다. 리눅스와 C++ 프로그래밍을 비롯한 여러 가지 프로그래밍 관련 분야에 관심이 많다. 번역서로는 에이콘 출판사에서 출간한 『C++ 템플릿 가이드』(2008), 『두렵지 않은 C++』(2013), 『C++ 표준 라이브러리 제2판』(2013), 『Boost C++ 애플리케이션 개발』(2015), 『Boost.Asio C++ 네트워크 프로그래밍 쿡북』(2017)이 있다.

작가의 말

머신 러닝은 현대 사회에 혁명을 불러일으키고 있다. 머신 러닝 알고리즘, 특히 딥러닝은 모바일 기기에서부터 클라우드 기반 서비스에 이르기까지 수많은 곳에서 세계적으로 널리 사용되고 있다. 텐서플로는 선도적인 오픈소스 소프트웨어 라이브러리 중 하나로, 다양한 애플리케이션을 위한 머신 러닝 시스템을 만들고, 훈련시키고 구축하는 작업을 돕는다. 이 책을 통해 텐서플로의 최정수를 느끼고, 실세계에 쓰일 수 있는 머신 러닝 시스템을 만들 수 있길 바란다.
이 책을 모두 읽은 뒤에는 텐서플로에 대해 깊게 이해하고, 자신의 애플리케이션에 머신 러닝 기법을 적용할 수 있을 것이다.-작가의 말-

목차

1장. 텐서플로 시작
__현재 사용 버전
__텐서플로 설치
____우분투 설치
____맥OS 설치
____윈도우 설치
____가상머신 설정
____설치한 텐서플로 검사
__요약


2장. 첫 번째 분류기
__중요 사항
__훈련 데이터 획득
__훈련 데이터 다운로드
__분류에 대해 이해
____훈련 데이터 준비 자동화
__추가 설정
____이미지를 행렬로 변환
__논리적 중단점
__머신 러닝 서류가방
__훈련하기
__다음 사용을 위한 모델 저장
__테스트 세트를 숨기는 이유
__분류기 사용
__신경망 속으로 깊숙이 빠져들기
__다룬 기술
__요약


3장. 텐서플로 도구상자
__빠른 미리 보기
__텐서보드 설치
____텐서보드 코드 추가
____AlexNet
__실행 자동화
__요약


4장. 고양이와 개
__notMNIST 다시 보기
____프로그램 구성
____합성곱 신경망 이해
____구성 다시 보기
____합성곱 신경망 만들기
____수행
__훈련일
__실제 고양이와 개
__다음에 사용할 수 있게 모델 저장
__분류기 사용
__다룬 기술
__요약


5장. 순열에서 순열 모델로: 프랑스어 할 줄 아세요?
__빠른 미리 보기
__소방호스에 입 대고 물 마시기
__훈련일
__요약


6장. 의미 찾기
__추가 설정
__다룬 기술
__요약


7장. 머신 러닝으로 돈 벌기
__입력과 접근 방법
____데이터 얻기
__문제에 접근
____데이터 다운로드와 수정
____데이터 보기
____특성 추출
____학습과 테스트 준비
____신경망 생성
____학습
____테스트
__더 고려할 사항
__개인 투자를 위한 현실적인 고려 사항
__다룬 기술
__요약


8장. 의학 진단 문제
__도전 과제
__데이터
__파이프라인
____파이프라인 이해
____데이터셋 준비
____데이터 준비 과정의 설명
____훈련 단계
____검증 단계
____텐서보드로 출력 시각화
__더 고려할 사항
____기타 의학 데이터 도전 과제
____ISBI 위대한 챌린지
____의학 데이터 읽기
__다룬 기술
__요약


9장. 순항 제어: 자동화
__시스템 개요
__프로젝트 설정
__빠른 훈련을 위해 미리 훈련된 모델 불러들이기
____이미 훈련된 모델 테스트
__준비한 데이터셋에 맞춘 모델 훈련
____옥스퍼드-IIIT 반려동물 데이터셋 소개
____훈련과 테스트를 위한 입력 파이프라인 설정
____모델 정의
____훈련 연산 정의
____훈련 과정 수행
____운영계에서 사용할 모델 내보내기
__운영계에서 모델 서비스
____텐서플로 서빙 설정
____모델 실행과 테스트
____웹 서버 설계
__운영계에서 자동으로 미세 조정
____사용자가 레이블을 제공한 데이터 읽어 들이기
____모델에 대한 미세 조정
____매일 실행하도록 cronjob 설정
__요약


10장. 가동 준비와 성공
__아마존 웹 서비스 간단한 소개
____P2 인스턴스
____G2 인스턴스
____F1 인스턴스
____가격 정책
__애플리케이션 개요
____데이터셋
____데이터셋과 입력 파이프라인 준비
____신경망 구조
____한 개의 GPU로 훈련
____다중 GPU로 훈련
__메커니컬 터크 개요
__요약


11장. 더 고려할 사항: 21가지 문제
__데이터셋과 챌린지
____문제 1: ImageNet 데이터셋
____문제 2: COCO 데이터셋
____문제 3: 오픈 이미지 데이터셋
____문제 4: 유튜브-8M 데이터셋
____문제 5: AudioSet 데이터셋
____문제 6: LSUN 챌린지
____문제 7: MegaFace 데이터셋
____문제 8: 2017 데이터 과학 볼 챌린지
____문제 9: 스타크래프트 게임 데이터셋
__텐서플로 기반 프로젝트
____문제 10: 사람 자세 측정
____문제 11: 물체 검출 - YOLO
____문제 12: 물에 검출 - Faster RCNN
____문제 13: 인물 검출 - tensorbox
____문제 14: 마젠타
____문제 15: 웨이브넷
____문제 16: Deep Speech
__흥미로운 프로젝트
____문제 17: 대화식 심층 채색 - iDeepColor
____문제 18: 조그마한 얼굴 검출기
____문제 19: 인물 검색
____문제 20: 얼굴 인식 - MobileID
____문제 21: 질의응답 - DrQA
__카페에서 텐서플로
__TensorFlow-Slim
__요약


부록 A. 고급 설치
__설치
____엔비디아 드라이버 설치
____CUDA 툴킷 설치
____cuDNN 설치
____텐서플로 설치
____텐서플로가 GPU를 지원하는지 검증
__아나콘다에서 텐서플로 사용
__요약

책 속으로

[옮긴이의 말]
입력 계층 뒤에 은닉 계층, 은닉 계층 뒤에 출력 계층으로 이뤄지는 간단한 인공 신경망.'
그게 2000년대 초반 제가 처음 만든 신경망의 모습이었습니다. 학부생이 교수님 하시는 말씀을 얼마나 알아들었겠습니까. 그저 “이게 입력돼서 저기에 들어가면 여하간에 문제 공간을 탐색해서 이렇게, 저렇게 움직이다 보면 짜잔 답을 내놓습니다.”라고 하시면 “아아 그렇구나”하고 고개를 끄덕인 다음에 “그래서 코딩은 어떻게 해야 하는 거지?”라고 생각할 뿐이었습니다. 사실 당시에는 인공 신경망보다 유전 알고리즘의 인기가 좋아서 ... 더보기

출판사 서평

★ 이 책에서 다루는 내용 ★
■ 데이터에 대해 다양한 질문을 하기 위해 여러 가지 머신 러닝 모델을 사용하는 방법
■ 텐서플로 1.x를 사용한 심층 신경망 제작 방법
■ 자신의 알고리즘을 최적화하고 장점을 강화하기 위해 파이썬 코드를 깔끔하고 우아하게 작성하는 방법
■ 자신의 머신 러닝 모델을 웹 애플리케이션에 심어 접근성을 높이는 방법
■ AWS에서 여러 GPU를 사용해 더 빠르게 학습시키는 방법

★ 이 책의 대상 독자 ★
실생활 애플리케이션에 쓰일 수 있을 만큼 멋지고 실용적인 머신 러닝 시스템을 만들고자 한다... 더보기

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