본문 바로가기

추천 검색어

실시간 인기 검색어

핸즈온 머신러닝

사이킷런, 케라스, 텐서플로 2를 활용한 머신러닝, 딥러닝 완벽 실무 | 텐서플로 2 반영 전면 컬러판 | 2 판
오렐리앙 제롱 저자(글) · 박해선 번역
한빛미디어 · 2020년 05월 04일
새로 출시된 개정판이 있습니다. 개정판보기
9.6 (77개의 리뷰)
집중돼요 (41%의 구매자)
  • 핸즈온 머신러닝 대표 이미지
    핸즈온 머신러닝 대표 이미지
  • A4
    사이즈 비교
    210x297
    핸즈온 머신러닝 사이즈 비교 185x237
    단위 : mm
MD의 선택 한정판매 무료배송 이벤트 소득공제
10% 49,500 55,000
적립/혜택
2,750P

기본적립

5% 적립 2,750P

추가적립

  • 5만원 이상 구매 시 추가 2,000P
  • 3만원 이상 구매 시, 등급별 2~4% 추가 최대 2,750P
  • 리뷰 작성 시, e교환권 추가 최대 300원
배송안내
무료배송
배송비 안내
국내도서/외국도서
도서만 15,000원 이상 구매 시 무료배송
도서+교보Only(교보배송)을 함께 15,000원 이상 구매 시 무료배송

15,000원 미만 시 2,500원 배송비 부과

교보Only(교보배송)
각각 구매하거나 함께 20,000원 이상 구매 시 무료배송

20,000원 미만 시 2,500원 배송비 부과

해외주문 서양도서/해외주문 일본도서(교보배송)
각각 구매하거나 함께 15,000원 이상 구매 시 무료배송

15,000원 미만 시 2,500원 배송비 부과

업체배송 상품(전집, GIFT, 음반/DVD 등)
해당 상품 상세페이지 "배송비" 참고 (업체 별/판매자 별 무료배송 기준 다름)
바로드림 오늘배송
업체에서 별도 배송하여 1Box당 배송비 2,500원 부과

1Box 기준 : 도서 10권

그 외 무료배송 기준
바로드림, eBook 상품을 주문한 경우, 플래티넘/골드/실버회원 무료배송쿠폰 이용하여 주문한 경우, 무료배송 등록 상품을 주문한 경우
주문정보를 불러오는 중입니다.
서울시 종로구 종로 1

알림 신청하시면 원하시는 정보를
받아 보실 수 있습니다.

알립니다.

  • 거래처 품절 상태로 재고수량이 충분치 않아 조기 품절될 수 있으며, 상품 상태가 깨끗하지 않을 수 있습니다. 양해 부탁드립니다.

해외주문/바로드림/제휴사주문/업체배송건의 경우 1+1 증정상품이 발송되지 않습니다.

패키지

북카드

키워드 Pick

키워드 Pick 안내

관심 키워드를 주제로 다른 연관 도서를 다양하게 찾아 볼 수 있는 서비스로, 클릭 시 관심 키워드를 주제로 한 다양한 책으로 이동할 수 있습니다.
키워드는 최근 많이 찾는 순으로 정렬됩니다.

핸즈온 머신러닝 상세 이미지
컬러판으로 돌아온 아마존 인공지능 분야 부동의 1위 도서
이 책은 지능형 시스템을 구축하려면 반드시 알아야 할 머신러닝, 딥러닝 분야 핵심 개념과 이론을 이해하기 쉽게 설명한다. 사이킷런, 케라스, 텐서플로를 이용해 실전에서 바로 활용 가능한 예제로 모델을 훈련하고 신경망을 구축하는 방법을 상세하게 안내한다. 장마다 제공하는 연습문제를 풀며 익힌 내용을 확인하고 응용할 수도 있다. 머신러닝을 배우고 싶지만 어디서부터 시작해야 할지 막막하다면, 이 책이 인공지능 마스터로 가는 길에 좋은 친구가 될 것이다. 2판은 텐서플로 2를 반영하고 비지도 학습, 자연어 처리, 생성적 적대 신경망(GAN) 등 최신 기법을 추가했다.

작가정보

저자(글) 오렐리앙 제롱

머신러닝 컨설턴트. 2013년에서 2016년까지 구글에서 유튜브 동영상 분류팀을 이끌었다. 2002년에서 2012년까지 프랑스의 모바일 ISP 선두 주자인 Wifirst를 설립하고 CTO로 일했다. 2001년에는 Polyconseil을 설립하고 CTO로 일했다. 이 회사는 현재 전기차 공유 서비스인 Autolib’을 운영한다.

그 전에는 재무(JP 모건과 소시에테 제네랄), 방위(캐나다 DOD), 의료(수혈) 등 다양한 분야에서 엔지니어로 일했다. C++, WiFi, 인터넷 구조에 대한 몇 권의 기술 서적을 썼으며 한 프랑스 공과대학교에서 컴퓨터 과학을 가르쳤다.

번역 박해선

ML GDE(Machine Learning Google Developer Expert). 기계공학을 전공했지만 졸업 후엔 줄곧 코드를 읽고 쓰는 일을 했다. 텐서 플로우 블로그(tensorflow.blog)에 글을 쓰고 텐서플로 문서 번역에 기여하면서 소프트웨어와 과학의 경계를 흥미롭게 탐험하고 있다.

『Do it! 딥러닝 입문』(이지스퍼블리싱, 2019)을 집필했다.

『미술관에 GAN 딥러닝 실전 프로젝트』(한빛미디어, 2019), 『파이썬을 활용한 머신러닝 쿡북』(한빛미디어, 2019), 『머신 러닝 교과서 with 파이썬, 사이킷런, 텐서플로』(길벗, 2019), 『파이썬 라이브러리를 활용한 머신러닝』(한빛미디어, 2019), 『케라스 창시자에게 배우는 딥러닝』(길벗, 2018), 『텐서플로 첫걸음』(한빛미디어, 2016)을 우리말로 옮겼다.

목차

  • [PART 1 머신러닝]

    CHAPTER 1 한눈에 보는 머신러닝
    1.1 머신러닝이란?
    1.2 왜 머신러닝을 사용하는가?
    1.3 애플리케이션 사례
    1.4 머신러닝 시스템의 종류
    1.5 머신러닝의 주요 도전 과제
    1.6 테스트와 검증
    1.7 연습문제

    CHAPTER 2 머신러닝 프로젝트 처음부터 끝까지
    2.1 실제 데이터로 작업하기
    2.2 큰 그림 보기
    2.3 데이터 가져오기
    2.4 데이터 이해를 위한 탐색과 시각화
    2.5 머신러닝 알고리즘을 위한 데이터 준비
    2.6 모델 선택과 훈련
    2.7 모델 세부 튜닝
    2.8 론칭, 모니터링, 그리고 시스템 유지 보수
    2.9 직접 해보세요!
    2.10 연습문제

    CHAPTER 3 분류
    3.1 MNIST
    3.2 이진 분류기 훈련
    3.3 성능 측정
    3.4 다중 분류
    3.5 에러 분석
    3.6 다중 레이블 분류
    3.7 다중 출력 분류
    3.8 연습문제

    CHAPTER 4 모델 훈련
    4.1 선형 회귀
    4.2 경사 하강법
    4.3 다항 회귀
    4.4 학습 곡선
    4.5 규제가 있는 선형 모델
    4.6 로지스틱 회귀
    4.7 연습문제

    CHAPTER 5 서포트 벡터 머신
    5.1 선형 SVM 분류
    5.2 비선형 SVM 분류
    5.3 SVM 회귀
    5.4 SVM 이론
    5.5 연습문제

    CHAPTER 6 결정 트리
    6.1 결정 트리 학습과 시각화
    6.2 예측하기
    6.3 클래스 확률 추정
    6.4 CART 훈련 알고리즘
    6.5 계산 복잡도
    6.6 지니 불순도 또는 엔트로피?
    6.7 규제 매개변수
    6.8 회귀
    6.9 불안정성
    6.10 연습문제

    CHAPTER 7 앙상블 학습과 랜덤 포레스트
    7.1 투표 기반 분류기
    7.2 배깅과 페이스팅
    7.3 랜덤 패치와 랜덤 서브스페이스
    7.4 랜덤 포레스트
    7.5 부스팅
    7.6 스태킹
    7.7 연습문제

    CHAPTER 8 차원 축소
    8.1 차원의 저주
    8.2 차원 축소를 위한 접근 방법
    8.3 PCA
    8.4 커널 PCA
    8.5 LLE
    8.6 다른 차원 축소 기법
    8.7 연습문제

    CHAPTER 9 비지도 학습
    9.1 군집
    9.2 가우시안 혼합
    9.3 연습문제


    [PART 2 신경망과 머신러닝]

    CHAPTER 10 케라스를 사용한 인공 신경망 소개
    10.1 생물학적 뉴런에서 인공 뉴런까지
    10.2 케라스로 다층 퍼셉트론 구현하기
    10.3 신경망 하이퍼파라미터 튜닝하기
    10.4 연습문제

    CHAPTER 11 심층 신경망 훈련하기
    11.1 그레이디언트 소실과 폭주 문제
    11.2 사전훈련된 층 재사용하기
    11.3 고속 옵티마이저
    11.4 규제를 사용해 과대적합 피하기
    11.5 요약 및 실용적인 가이드라인
    11.6 연습문제

    CHAPTER 12 텐서플로를 사용한 사용자 정의 모델과 훈련
    12.1 텐서플로 훑어보기
    12.2 넘파이처럼 텐서플로 사용하기
    12.3 사용자 정의 모델과 훈련 알고리즘
    12.4 텐서플로 함수와 그래프
    12.5 연습문제

    CHAPTER 13 텐서플로에서 데이터 적재와 전처리하기
    13.1 데이터 API
    13.2 TFRecord 포맷
    13.3 입력 특성 전처리
    13.4 TF 변환
    13.5 텐서플로 데이터셋 (TFDS) 프로젝트
    13.6 연습문제

    CHAPTER 14 합성곱 신경망을 사용한 컴퓨터 비전
    14.1 시각 피질의 구조
    14.2 합성곱 층
    14.3 풀링 층
    14.4 CNN 구조
    14.5 케라스를 사용해 ResNet-34 CNN 구현하기
    14.6 케라스에서 제공하는 사전훈련된 모델 사용하기
    14.7 사전훈련된 모델을 사용한 전이 학습
    14.8 분류와 위치 추정
    14.9 객체 탐지
    14.10 시맨틱 분할
    14.11 연습문제

    CHAPTER 15 RNN과 CNN을 사용해 시퀀스 처리하기
    15.1 순환 뉴런과 순환 층
    15.2 RNN 훈련하기
    15.3 시계열 예측하기
    15.4 긴 시퀀스 다루기
    15.5 연습문제

    CHAPTER 16 RNN과 어텐션을 사용한 자연어 처리
    16.1 Char-RNN을 사용해 셰익스피어 같은 텍스트 생성하기
    16.2 감성 분석
    16.3 신경망 기계 번역을 위한 인코더-디코더 네트워크
    16.4 어텐션 메커니즘
    16.5 언어 모델 분야의 최근 혁신
    16.6 연습문제

    CHAPTER 17 오토인코더와 GAN을 사용한 표현 학습과 생성적 학습
    17.1 효율적인 데이터 표현
    17.2 과소완전 선형 오토인코더로 PCA 수행하기
    17.3 적층 오토인코더
    17.4 합성곱 오토인코더
    17.5 순환 오토인코더
    17.6 잡음 제거 오토인코더
    17.7 희소 오토인코더
    17.8 변이형 오토인코더
    17.9 생성적 적대 신경망
    17.10 연습문제

    CHAPTER 18 강화 학습
    18.1 보상을 최적화하기 위한 학습
    18.2 정책 탐색
    18.3 OpenAI 짐
    18.4 신경망 정책
    18.5 행동 평가: 신용 할당 문제
    18.6 정책 그레이디언트
    18.7 마르코프 결정 과정
    18.8 시간차 학습
    18.9 Q-러닝
    18.10 심층 Q-러닝 구현하기
    18.11 심층 Q-러닝의 변종
    18.12 TF-Agents 라이브러리
    18.13 그 외 유명한 강화 학습 알고리즘
    18.14 연습문제

    CHAPTER 19 대규모 텐서플로 모델 훈련과 배포
    19.1 텐서플로 모델 서빙
    19.2 모바일 또는 임베디드 장치에 모델 배포하기
    19.3 계산 속도를 높이기 위해 GPU 사용하기
    19.4 다중 장치에서 모델 훈련하기
    19.5 연습문제


    [PART 3 부록]

    부록 A 연습문제 정답
    부록 B 머신러닝 프로젝트 체크리스트
    부록 C SVM 쌍대 문제
    부록 D 자동 미분
    부록 E 유명한 다른 인공 신경망 구조
    부록 F 특수한 데이터 구조
    부록 G 텐서플로 그래프


    8. 관련 서적 (제목 + ISBN)
    ● 밑바닥부터 시작하는 딥러닝 2 / 9791162241745
    ● 미술관에 GAN 딥러닝 실전 프로젝트 / 9791162241080
    ● 파이썬 날코딩으로 알고 짜는 딥러닝 / 9791162242001

추천사

  • “이번 2판에서는 내지가 전부 흑백이 아닌 컬러로 전환되면서 시각적으로도 아주 큰 향상이 있었고, 비지도 학습, GAN 등 다루는 주제가 늘어났습니다. 그리고 책에서 다루는 소프트웨어도 텐서플로 2.x과 케라스로 업데이트되면서 분산 트레이닝이나 배포, 구글 클라우드와의 연동 관련 내용이 추가되었습니다. TFLite, TensorFlow.js 등 텐서플로 자체에 추가된 새로운 요소에 관한 내용도 추가되어 머신러닝 관련 이론과 실무 양쪽 영역에서 꼭 필요한 최신 정보를 제공합니다.

    번역자에 관해서도 꼭 언급하고 싶습니다. 박해선 님은 머신러닝 관련 번역자로서 여러 책을 번역하셨고, ML GDE(Google Developer Expert)로서 오픈 소스 텐서플로 문서의 번역 작업에도 많은 노력을 기울여 국내 개발자에게 큰 신뢰를 받는 분입니다. 이렇게 좋은 책을 이렇게 좋은 분이 번역했다는 것은 독자로서는 아주 커다란 행운이 아닐 수 없습니다. 부디 이 책을 통해 더욱 많은 개발자분들이 머신러닝에 가까이 다가서기를 기원합니다!”

  • “이 책은 판다스, 사이킷런 기반의 머신러닝 핵심 레시피와 텐서플로 2.0 기반의 딥러닝 핵심 레시피를 모두 소개하며, 기본적인 이론 및 배경까지 알기 쉽게 설명합니다. 이론 설명과 코드 구현의 적절한 균형을 이룬 책입니다. 특히, 실제 프로덕션에 적용하기 위한 분산 훈련 및 텐서플로 서빙을 하나의 챕터를 할애하여 상세하게 설명하므로 데이터 사이언티스트와 머신러닝 엔지니어라면 반드시 정독해야 하는 책입니다.”

  • “'핸즈온'이라는 제목답게 코드에 큰 비중을 두었고, 이론은 핵심 중심으로 압축해 기술한 책입니다. 심화 이론은 관련 논문을 인용해 보충합니다. 실전에서도 사용 가능한 수준의 완전한 코드를 쉽게 연습해볼 수 있는 매우 좋은 책입니다.”

  • “초보자부터 실무자까지 머신러닝 분야를 공부하는 사람이라면 꼭 봐야 하는 필독서입니다. 물 흐르듯 자연스러운 설명이 이 책의 강점입니다. 풍부한 그림과 수식, 핵심 이론을 반영한 코드 예제가 실무에서 인공지능을 개발하는 여러분을 도와줄 것입니다. 최신 기술까지 담아낸 국내 최고의 머신러닝 바이블로 추천합니다.”

  • “이번 2판에는 정말 좋은 내용이 많이 추가되었습니다. 개인적으로 제일 만족스러운 부분 2곳이 있습니다. ‘텐서플로에서 데이터 적재와 전처리하기(13장)’와 ‘대규모 텐서플로 모델 훈련과 배포(19장)’입니다. 13장은 다양한 데이터 전처리하는 방식을 설명하고, 프로토콜 버퍼를 활용하는 방법도 설명합니다. 19장은 모델을 학습하고 Serving을 어떻게 하는지, 구글 클라우드 플랫폼의 AI Platform 활용하기 등이 나와 실무에서 사용하시는 분에게 큰 도움이 될 것입니다. 1판을 구입하셨어도, 2판을 구입하시는 것을 추천드립니다!”

  • “『핸즈온 머신러닝』은 머신러닝의 바이블과 같습니다. 어려운 이론과 복잡한 수식을 그림으로 풀어 설명하고 다양한 예제를 소개하며 머신러닝에 대한 두려움을 극복하게 해줍니다. 힘든 첫걸음을 떼던 제게 1판은 큰 도움이 되었습니다. 이번 2판은 다양한 신경망과 자세한 설명으로 내용이 더욱 풍부해졌습니다. 머신러닝 공부에 어려움을 겪고 계신 분과 여러 신경망을 구현해보고 싶으신 분에게 추천하고 싶습니다.”

  • “인공지능을 공부한다면 꼭 읽어야 하는 유명 도서입니다. '핸즈온'이라는 이름처럼 개념과 이론 위주가 아닌, 손으로 코딩해볼 수 있는 내용으로 잘 구성되어 있습니다. 개념에서 실무까지, 머신러닝을 한 권으로 공부하기 충분한 책으로 추천합니다.”

  • “머신러닝 입문자에게 라이브러리 사용 능력 습득과 기저에 깔린 개념에 대한 이해는 필수입니다. 이 책은 독자에게 두려움을 줄 수 있는 내용을 개념 중심으로 간결하고, 이해하기 쉽게, 빠짐없이 전달합니다. 컴퓨터 앞에 앉아 따라하며 보기도 좋지만, 여행을 떠나는 기차 안에서 한 줄 한 줄 읽으며 보기에도 무리가 없는 책입니다. 원서와 번역서가 출판되는 시점 사이에 텐서플로와 케라스는 2.1 버전을 출시했습니다. 이 시간의 간극을 역자의 꼼꼼한 번역으로 충실히 메웠습니다. 기초 개념을 잡고 이 책을 보시면 실무로 들어가기에 부족함이 없을 것입니다.”

  • “실무에 최적화된 기본서입니다. 인공지능 영역마다 필수로 알아야 하는 이론과 논문, 실전에 도입 가능한 코드는 여타 국내 머신러닝 서적에서는 볼 수 없는 수준입니다. 만약 인공지능 '실무'를 하는 데 딱 한 권의 책만 참고할 수 있다면, 망설임 없이 이 책을 추천합니다.”

  • “실무에서 사용하기 위한 머신러닝 학습과 관련해 책을 한 권만 추천해 달라고 부탁을 받는다면, 저는 큰 고민 없이 이 책을 추천할 것 입니다. 이 책은 이미지 프로세싱부터 자연어 처리에 이르기까지 딥러닝을 포함한 머신러닝 전반을 다루면서도 이론과 구현 모두를 아주 알기 쉽게 설명합니다. 1판도 훌륭했지만 2판은 완전히 다른 책이라고 봐도 무방할 정도로 좋은 내용들이 많이 추가 되었으며 예제 코드들도 모두 업데이트되었습니다. 게다가 역자이신 박해선 님 덕분에 한국 독자를 위한 다양한 내용이 추가되어, 이 책은 원서를 뛰어넘는 가치를 지니고 있다고 생각합니다.”

  • “1판 애독자로서 2판이 나와 정말 기쁩니다. 2판에서는 심층 신경망의 학습법, 종류, 최신 트렌드, 대규모 모델의 훈련과 배포 등의 내용이 추가 및 수정되었습니다. 어려운 내용이 많음에도 각 개념과 내용을 아주 꼼꼼하고 친절하게 설명합니다. 가장 마음에 드는 부분은 개념을 예제 코드를 통해 바로바로 설명해준다는 것입니다. 예제 코드에는 간단한 텐서플로 사용법부터 실무에 적용할 수 있는 어려운 내용까지 담겨 있습니다. 개념을 이해하고 실습을 쭉 따라하면 자연스럽게 실력이 늘게 됩니다. 머신러닝 전문가를 꿈꾼다면 이 책이 든든한 지원군이 되어줄 것입니다. 책의 완성을 위해 노력해주신 베타 리더분들과 역자 박해선 님께 감사드립니다.”

  • “1판에서 다룬 일반적인 머신러닝과 딥러닝 기법에 더해 이번 개정판에는 텐서플로 2.0, 데이터 전처리, StyleGAN, 강화 학습 TF-Agents 등의 최신 연구성과와 기술이 포함되었습니다. 탄탄한 이론을 바탕으로, 이해하기 쉬운 설명과 매끄러운 번역은 물론 서빙, 클라우드, 분산전략 등 제품화를 고려한 관련 Eco 기술의 활용법을 포함합니다. 모바일이나 tensorflow.js에 모델을 배포하는 방법에 이르기까지, 실무에서 발생할 수 있는 거의 모든 경우의 수에 대한 고민과 해결책이 이 한 권의 책에 모두 담겨있습니다.”

출판사 서평

머신러닝 전문가로 이끄는 최고의 실전 지침서
텐서플로 2.0을 반영한 풀컬러 개정판

이 책의 원서는 출간 직후부터 미국 아마존 인공지능 분야에서 줄곧 1위 자리를 지키고 있습니다. 가장 많은 명저가 경쟁하는 시장에서 이처럼 확고부동한 호응을 얻은 데는 그만한 이유가 있습니다. 이론과 활용을 적절히 섞으면서도 실무에서 확실히 통하도록 구성했고, 나아가 실무자들의 실력을 한층 끌어올려줄 깊이를 담았기 때문이죠.

완전히 새로워진 2판에서는 내지를 흑백에서 전면 컬러로 변경했습니다. 사이킷런, 케라스, 텐서플로 2.x을 사용하며 비지도 학습, 자연어 처리, 생성적 적대 신경망을 포함한 딥러닝 최신 기법을 소개합니다. 분산 트레이닝이나 배포, 구글 클라우드와의 연동과 관련된 내용도 맛볼 수 있습니다.

이 책 한 권으로 머신러닝과 딥러닝을 통달할 수는 없지만, 인공지능 마스터로 가는 거리를 단축해줄 치트키가 되어줄 것입니다.

★ 2판에서 달라진 점
1. 더 많은 비지도 학습 기법(군집, 이상치 탐지, 밀도 추정, 혼합 모델 등), 심층 신경망을 훈련하기 위한 다양한 방법(자기 정규화 네트워크 등), 추가적인 컴퓨터 비전 기법(Xception, SENet, YOLO를 사용한 객체 탐지, R-CNN을 사용한 시맨틱 분할 등), 합성곱 신경망(CNN)을 사용하여 시퀀스 다루기(WaveNet 등), CNN과 트랜스포머, 순환 신경망을 사용한 언어 처리, 생성적 적대 신경망(GAN)입니다.

2. 추가적인 라이브러리와 API(케라스, Data API, 강화 학습을 위한 TF-Agents), 분산 전략 API를 사용해 대규모 TF 모델을 훈련하고 배포하기, TF 서빙, TF Addons/Seq2Seq, TensorFlow.js를 다룹니다.

3. 최근 중요한 딥러닝 연구 결과를 설명합니다.

4. 모든 텐서플로 관련 장에서 텐서플로 2를 사용하고 가능하면 텐서플로의 케라스 API 구현(tf.keras)을 사용합니다.

5. 사이킷런, 넘파이, 판다스, 맷플롯립, 그 외 다른 라이브러리 최신 버전에 맞게 코드 예제를 업데이트 했습니다.

★ 목적과 접근 방식
이 책은 여러분이 머신러닝을 거의 모른다고 가정하고, 데이터로부터 스스로 학습하는 프로그램을 실제로 구현하는 데 필요한 개념, 직관, 도구를 알려주는 것을 목표로 합니다.

선형 회귀처럼 가장 단순하고 널리 쓰이는 기법부터 시장을 선도하는 딥러닝 기법까지 다채로운 지식과 경험을 담았고, 당장 제품화에 사용할 수 있는 다음의 세 가지 파이썬 프레임워크를 활용했습니다.

- 사이킷런(Scikit-Learn): 다양한 머신러닝 알고리즘을 효율적으로 구현했으며 사용하기도 쉬워 머신러닝을 처음 배우기에 가장 좋은 도구입니다.
- 텐서플로(TensorFlow): 수치계산을 데이터 플로 그래프를 이용하여 분산 처리해주는, 더 복잡한 라이브러리입니다. 연산을 수천 대의 GPU 서버에 분배하여 대규모 신경망을 효율적으로 학습시키고 운영할 수 있습니다.
- 케라스(Keras): 고수준 딥러닝 API입니다. 매우 쉽게 신경망을 훈련하고 실행할 수 있습니다. 케라스는 텐서플로, 시애노(Theano), 마이크로소프트 코그니티브 툴킷(Microsoft Cognitive Toolkit) 위에서 작동합니다. 텐서플로는 자체적인 케라스 API 구현을 tf.keras란 이름으로 포함하며, tf.keras는 텐서플로의 고급 기능을 지원합니다.

★ 주요 내용
1부 머신러닝
● 한눈에 보는 머신러닝
● 머신러닝 프로젝트 처음부터 끝까지
● 분류
● 모델 훈련
● 서포트 벡터 머신
● 결정 트리
● 앙상블 학습과 랜덤 포레스트
● 차원 축소
● 비지도 학습*
2부 신경망과 딥러닝
● 케라스를 사용한 인공 신경망*
● 심층 신경망 훈련하기
● 텐서플로를 사용한 사용자 정의 모델과 훈련*
● 텐서플로에서 데이터 적재와 전처리하기*
● 합성곱 신경망(CNN)을 사용한 컴퓨터 비전
● 순환 신경망(RNN)과 CNN을 사용한 시퀀스 처리하기*
● RNN과 어텐션을 사용한 자연어 처리*
● 오토인코더와 GAN을 사용한 표현 학습과 생성적 학습*
● 강화 학습*
● 대규모 텐서플로 모델 훈련과 배포*
신규 추가 부록
● 부록 F 특수한 데이터 구조*
● 부록 G 텐서플로 그래프*

별표(*)를 표시한 장은 완전히 새로 쓰였거나, 50% 이상 개정되었습니다.
1부에서는 대부분 사이킷런을 기반으로 하고 2부에서는 텐서플로와 케라스를 사용합니다.

기본정보

상품정보
ISBN 9791162242964
발행(출시)일자 2020년 05월 04일
쪽수 952쪽
크기
185 * 237 * 43 mm / 1657 g
총권수 1권
원서명/저자명 Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and Tensorflow/Aurelien Geron
이 책의 개정정보
새로 출시된 개정판이 있습니다. 개정판보기

Klover

Klover 리뷰 안내
교보를 애용해 주시는 고객님들이 남겨주신 평점과 감상을 바탕으로, 다양한 정보를 전달하는 교보문고의 리뷰 서비스입니다.
1.리워드 안내
구매 후 90일 이내에 평점과 10자 이상의 리뷰 작성 시 e교환권 200원을 적립해 드립니다.
e교환권은 적립 일로부터 180일 동안 사용 가능합니다.
리워드는 작성 후 다음 날 제공되며, 발송 전 작성 시 발송 완료 후 익일 제공됩니다.
리워드는 리뷰 종류별로 구매한 아이디당 한 상품에 최초 1회 작성 건들에 대해서만 제공됩니다.
판매가 1,000원 미만 도서의 경우 리워드 지급 대상에서 제외됩니다.
한달 후 리뷰
구매 후 30일~ 120일 이내에 작성된 두 번째 구매리뷰에 대해 한 달 후 리뷰로 인지하고 e교환권 100원을 추가 제공합니다.

* 강연, 공연, 여행, 동영상, 사은품, 기프트카드 상품은 지급 제외
2.운영 원칙 안내
Klover 리뷰를 통한 리뷰를 작성해 주셔서 감사합니다. 자유로운 의사 표현의 공간인 만큼 타인에 대한 배려를 부탁합니다.
일부 타인의 권리를 침해하거나 불편을 끼치는 것을 방지하기 위해 아래에 해당하는 Klover 리뷰는 별도의 통보 없이 삭제될 수 있습니다.
  • 도서나 타인에 대해 근거 없이 비방을 하거나 타인의 명예를 훼손할 수 있는 리뷰
  • 도서와 무관한 내용의 리뷰
  • 인신공격이나 욕설, 비속어, 혐오발언이 개재된 리뷰
  • 의성어나 의태어 등 내용의 의미가 없는 리뷰

리뷰는 1인이 중복으로 작성하실 수는 있지만, 평점계산은 가장 최근에 남긴 1건의 리뷰만 반영됩니다.
3.신고하기
다른 고객이 작성리뷰에 대해 불쾌함을 느끼는 경우 신고를 할 수 있으며, 신고 자가 일정수준 이상 누적되면 작성하신 리뷰가 노출되지 않을 수 있습니다.

구매 후 리뷰 작성 시, e교환권 200원 적립

문장수집

문장수집 안내
문장수집은 고객님들이 직접 선정한 책의 좋은 문장을 보여주는 교보문고의 새로운 서비스입니다. 마음을 두드린 문장들을 기록하고 좋은 글귀들은 "좋아요“ 하여 모아보세요. 도서 문장과 무관한 내용 등록 시 별도 통보 없이 삭제될 수 있습니다.
리워드 안내
구매 후 90일 이내에 문장수집 작성 시 e교환권 100원을 적립해드립니다.
e교환권은 적립 일로부터 180일 동안 사용 가능합니다. 리워드는 작성 후 다음 날 제공되며, 발송 전 작성 시 발송 완료 후 익일 제공됩니다.
리워드는 한 상품에 최초 1회만 제공됩니다.
주문취소/반품/절판/품절 시 리워드 대상에서 제외됩니다.

구매 후 리뷰 작성 시, e교환권 100원 적립

이 책의 첫 기록을 남겨주세요

교환/반품/품절 안내

상품 설명에 반품/교환 관련한 안내가 있는 경우 그 내용을 우선으로 합니다. (업체 사정에 따라 달라질 수 있습니다.)

이벤트
TOP

저자 모두보기

저자(글)

번역

매장별 재고 및 도서위치

할인쿠폰 다운로드

  • 쿠폰은 주문결제화면에서 사용 가능합니다.
  • 다운로드한 쿠폰은 마이 > 나의 통장 에서 확인 가능합니다.
  • 도서정가제 적용 대상 상품에 대해서는 정가의 10%까지 쿠폰 할인이 가능합니다.
  • 도서정가제 적용 대상 상품에 10% 할인이 되었다면, 해당 상품에는 사용하실 수
    없습니다.

적립예정포인트 안내

  • 통합포인트 안내

    • 통합포인트는 교보문고(인터넷, 매장), 핫트랙스(인터넷, 매장), 모바일 교보문고 등 다양한 곳에서 사용하실 수 있습니다.
    • 상품 주문 시, 해당 상품의 적립률에 따라 적립 예정 포인트가 자동 합산되고 주문하신 상품이 발송완료 된 후에 자동으로 적립됩니다.
    • 단, 쿠폰 및 마일리지, 통합포인트, e교환권 사용 시 적립 예정 통합포인트가 변동될 수 있으며 주문취소나 반품시에는 적립된 통합포인트가 다시 차감됩니다.
  • 통합포인트 적립 안내

    • 통합포인트는 도서정가제 범위 내에서 적용됩니다.
    • 추가적립 및 회원 혜택은 도서정가제 대상상품(국내도서, eBook등)으로만 주문시는 해당되지 않습니다.
  • 기본적립) 상품별 적립금액

    • 온라인교보문고에서 상품 구매시 상품의 적립률에 따라 적립됩니다.
    • 단 도서정가제 적용 대상인 국내도서,eBook은 15%내에서 할인율을 제외한 금액내로 적립됩니다.
  • 추가적립) 5만원 이상 구매시 통합포인트 2천원 추가적립

    • 5만원 이상 구매시 통합포인트 2천원 적립됩니다.
    • 도서정가제 예외상품(외서,음반,DVD,잡지(일부),기프트) 2천원 이상 포함시 적립 가능합니다.
    • 주문하신 상품이 전체 품절인 경우 적립되지 않습니다.
  • 회원혜택) 3만원이상 구매시 회원등급별 2~4% 추가적립

    • 회원등급이 플래티넘, 골드, 실버 등급의 경우 추가적립 됩니다.
    • 추가적립은 실결제액 기준(쿠폰 및 마일리지, 통합포인트, e교환권 사용액 제외) 3만원 이상일 경우 적립됩니다.
    • 주문 후 취소,반품분의 통합포인트는 단품별로 회수되며, 반품으로 인해 결제잔액이 3만원 미만으로 변경될 경우 추가 통합포인트는 전액 회수될 수 있습니다.

제휴 포인트 안내

제휴 포인트 사용

  • OK CASHBAG 10원 단위사용 (사용금액 제한없음)
  • GS&POINT 최대 10만 원 사용
더보기

구매방법 별 배송안내

지역별 도착 예정일

수도권 지역

배송 일정 안내 테이블로 결제 완료 시간, 도착예정일 결제 완료 시간 컬럼의 하위로 평일 0시 ~ 12시 토요일 0시 ~ 11시 평일 12시 ~ 22시 평일 12시 ~ 24시 토요일 11시 ~ 21시 을(를) 나타낸 표입니다.
결제 완료 시간 도착예정일
평일 0시 ~ 12시

토요일 0시 ~ 11시
당일배송 오늘

당일배송 오늘
평일 12시 ~ 22시

평일 12시 ~ 24시

토요일 11시 ~ 21시
새벽배송 내일 07시 이전

내일

일요배송 일요일

수도권 외 (천안, 대전, 울산, 부산, 대구, 창원)

배송 일정 안내 테이블로 결제 완료 시간, 도착예정일 결제 완료 시간 컬럼의 하위로 월~토 0시 ~ 11시 30분 을(를) 나타낸 표입니다.
결제 완료 시간 도착예정일
월~토 0시 ~ 11시 30분
당일배송 오늘

배송 유의사항

  • 새벽배송과 일요배송은 수도권 일부 지역을 대상으로 합니다. 상품 상세페이지에서 도착 예정일을 확인해 주세요.
  • 수도권 외 지역에서 선물포장하기 또는 사은품을 포함하여 주문할 경우 당일배송 불가합니다.
  • 무통장입금 주문 후 당일 배송 가능 시간 이후 입금된 경우 당일 배송 불가합니다.
  • 새벽배송의 경우 공동 현관 출입 번호가 누락 되었거나 틀릴 경우 요청하신 방법으로 출입이 어려워, 부득이하게 공동 현관 또는 경비실 앞에 배송 될 수 있습니다.
  • 학교, 관공서, 회사 등 출입 제한 시간이 있는 곳은 당일배송, 새벽배송, 일요배송이 제공되지 않을 수 있습니다.
  • 공휴일과 겹친 토요일, 일요일은 일요일 배송에서 제외됩니다. 일요배송은 한정 수량에 한해 제공됩니다. 수량 초과 시 일반배송으로 발송되니 주문 시 도착 예정일을 확인해 주세요.
  • 주문 후 배송지 변경 시 변경된 배송지에 따라 익일 배송될 수 있습니다.
  • 수도권 외 지역의 경우 효율적인 배송을 위해 각 지역 매장에서 택배를 발송하므로, 주문 시의 부록과 상이할 수 있습니다.
  • 각 지역 매장에서 재고 부족 시 재고 확보를 위해 당일 배송이 불가할 수 있습니다.
  • 기상악화로 인한 도로 사정으로 일부 지역의 배송 지연이 발생될 수 있습니다.
  • 출고 예정일이 5일 이상인 상품의 경우(결제일로부터 7일 동안 미입고), 출판사 / 유통사 사정으로 품/절판 되어 구입이 어려울 수 있습니다. 이 경우 SMS, 메일로 알려드립니다.
  • 분철상품 주문 시 분철 작업으로 인해 기존 도착 예정일에 2일 정도 추가되며, 당일 배송, 해외 배송이 불가합니다.
  • 해외주문도서는 해외 거래처 사정에 의해 품절/지연될 수 있습니다.
  • 스페셜오더 도서나 일서 해외 주문 도서와 함께 주문 시 배송일이 이에 맞추어 지연되오니, 이점 유의해 주시기 바랍니다.

바로드림존에서 받기

  1. STEP 01
    매장 선택 후 바로드림 주문
  2. STEP 02
    준비완료 알림 시 매장 방문하기
  3. STEP 03
    바로드림존에서 주문상품 받기
  • 바로드림은 전국 교보문고 매장 및 교내서점에서 이용 가능합니다.
  • 잡지 및 일부 도서는 바로드림 이용이 불가합니다.
  • 각 매장 운영시간에 따라 바로드림 이용 시간이 달라질 수 있습니다.

수령 안내

  • 안내되는 재고수량은 서비스 운영 목적에 따라 상이할 수 있으므로 해당 매장에 문의해주시기 바랍니다.
  • 바로드림 주문 후 재고가 실시간 변동되어, 수령 예상 시간에 수령이 어려울 수 있습니다.

취소/교환/반품 안내

  • 주문 후 7일간 찾아가지 않으시면, 자동으로 결제가 취소됩니다.
  • 취소된 금액은 결제수단의 승인취소 및 예치금으로 전환됩니다.
  • 교환/반품은 수령하신 매장에서만 가능합니다.

사은품 관련 안내

  • 바로드림 서비스는 일부 1+1 도서, 경품, 사은품 등이 포함 되지 않습니다.

음반/DVD 바로드림시 유의사항

  • 음반/DVD 상품은 바로드림 주문 후 수령점 변경이 불가합니다. 주문 전 수령점을 꼭 확인해 주세요.
  • 사은품(포스터,엽서 등)은 증정되지 않습니다.
  • 커버이미지 랜덤발매 음반은 버전 선택이 불가합니다.
  • 광화문점,강남점,대구점,영등포점,잠실점은 [직접 찾아 바로드림존 가기], [바로드림존에서 받기] 로 주문시 음반 코너에서 수령확인이 가능합니다
  • 선물 받는 분의 휴대폰번호만 입력하신 후 결제하시면 받는 분 휴대폰으로 선물번호가 전달됩니다.
  • 문자를 받은 분께서는 마이 > 주문관리 > 모바일 선물내역 화면에서 선물번호와 배송지 정보를 입력하시면 선물주문이 완료되어 상품준비 및 배송이 진행됩니다.
  • 선물하기 결제하신 후 14일까지 받는 분이 선물번호를 등록하지 않으실 경우 주문은 자동취소 됩니다.
  • 또한 배송 전 상품이 품절 / 절판 될 경우 주문은 자동취소 됩니다.

바로드림 서비스 안내

  1. STEP 01
    매장 선택 후 바로드림 주문
  2. STEP 02
    준비완료 알림 시 매장 방문하기
  3. STEP 03
    바로드림존에서 주문상품 받기
  • 바로드림은 전국 교보문고 매장 및 교내서점에서 이용 가능합니다.
  • 잡지 및 일부 도서는 바로드림 이용이 불가합니다.
  • 각 매장 운영시간에 따라 바로드림 이용 시간이 달라질 수 있습니다.

수령 안내

  • 안내되는 재고수량은 서비스 운영 목적에 따라 상이할 수 있으므로 해당 매장에 문의해주시기 바랍니다.
  • 바로드림 주문 후 재고가 실시간 변동되어, 수령 예상시간에 수령이 어려울 수 있습니다.

취소/교환/반품 안내

  • 주문 후 7일간 찾아가지 않으시면, 자동으로 결제가 취소됩니다.
  • 취소된 금액은 결제수단의 승인취소 및 예치금으로 전환됩니다.
  • 교환/반품은 수령하신 매장에서만 가능합니다.

사은품 관련 안내

  • 바로드림 서비스는 일부 1+1 도서, 경품, 사은품 등이 포함되지 않습니다.

음반/DVD 바로드림시 유의사항

  • 음반/DVD 상품은 바로드림 주문 후 수령점 변경이 불가합니다. 주문 전 수령점을 꼭 확인해주세요.
  • 사은품(포스터,엽서 등)은 증정되지 않습니다.
  • 커버이미지 랜덤발매 음반은 버전 선택이 불가합니다.
  • 광화문점,강남점,대구점,영등포점,잠실점은 [직접 찾아 바로드림존 가기], [바로드림존에서 받기] 로 주문시 음반코너에서 수령확인이 가능합니다.
  1. STEP 01
    픽업박스에서 찾기 주문
  2. STEP 02
    도서준비완료 후 휴대폰으로 인증번호 전송
  3. STEP 03
    매장 방문하여 픽업박스에서 인증번호 입력 후 도서 픽업
  • 바로드림은 전국 교보문고 매장 및 교내서점에서 이용 가능합니다.
  • 잡지 및 일부 도서는 바로드림 이용이 불가합니다.
  • 각 매장 운영시간에 따라 바로드림 이용 시간이 달라질 수 있습니다.

수령 안내

  • 안내되는 재고수량은 서비스 운영 목적에 따라 상이할 수 있으므로 해당 매장에 문의해주시기 바랍니다.
  • 바로드림 주문 후 재고가 실시간 변동되어, 수령 예상시간에 수령이 어려울 수 있습니다.

취소/교환/반품 안내

  • 주문 후 7일간 찾아가지 않으시면, 자동으로 결제가 취소됩니다.
  • 취소된 금액은 결제수단의 승인취소 및 예치금으로 전환됩니다.
  • 교환/반품은 수령하신 매장에서만 가능합니다.

사은품 관련 안내

  • 바로드림 서비스는 일부 1+1 도서, 경품, 사은품 등이 포함되지 않습니다.

음반/DVD 바로드림시 유의사항

  • 음반/DVD 상품은 바로드림 주문 후 수령점 변경이 불가합니다. 주문 전 수령점을 꼭 확인해주세요.
  • 사은품(포스터,엽서 등)은 증정되지 않습니다.
  • 커버이미지 랜덤발매 음반은 버전 선택이 불가합니다.
  • 광화문점,강남점,대구점,영등포점,잠실점은 [직접 찾아 바로드림존 가기], [바로드림존에서 받기] 로 주문시 음반코너에서 수령확인이 가능합니다.

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.
  • 도서 소득공제 가능 결제수단

    • 카드결제 : 신용카드(개인카드에 한함)
    • 현금결제 : 예치금, 교보e캐시(충전에한함), 해피머니상품권, 컬쳐캐쉬, 기프트 카드, 실시간계좌이체, 온라인입금
    • 간편결제 : 교보페이, 네이버페이, 삼성페이, 카카오페이, PAYCO, 토스, CHAI
      • 현금결제는 현금영수증을 개인소득공제용으로 신청 시에만 도서 소득공제 됩니다.
      • 교보e캐시 도서 소득공제 금액은 교보eBook > e캐시 > 충전/사용내역에서 확인 가능합니다.
      • SKpay, 휴대폰 결제, 교보캐시는 도서 소득공제 불가
  • 부분 취소 안내

    • 대상상품+제외상품을 주문하여 신용카드 "2회 결제하기"를 선택 한 경우, 부분취소/반품 시 예치금으로 환원됩니다.

      신용카드 결제 후 예치금으로 환원 된 경우 승인취소 되지 않습니다.

  • 도서 소득공제 불가 안내

    • 법인카드로 결제 한 경우
    • 현금영수증을 사업자증빙용으로 신청 한 경우
    • 분철신청시 발생되는 분철비용

알림 신청

아래의 알림 신청 시 원하시는 소식을 받아 보실 수 있습니다.
알림신청 취소는 마이룸 > 알림신청내역에서 가능합니다.

핸즈온 머신러닝
사이킷런, 케라스, 텐서플로 2를 활용한 머신러닝, 딥러닝 완벽 실무 | 텐서플로 2 반영 전면 컬러판
2 판
신고

신고 사유를 선택해주세요.
신고 내용은 이용약관 및 정책에 의해 처리됩니다.

허위 신고일 경우, 신고자의 서비스 활동이 제한될 수 있으니 유의하시어
신중하게 신고해주세요.

판형알림

  • A3 [297×420mm]
  • A4 [210×297mm]
  • A5 [148×210mm]
  • A6 [105×148mm]
  • B4 [257×364mm]
  • B5 [182×257mm]
  • B6 [128×182mm]
  • 8C [8절]
  • 기타 [가로×세로]
EBS X 교보문고 고객님을 위한 5,000원 열공 혜택!
자세히 보기

해외주문양서 배송지연 안내

현재 미국 현지 눈폭풍으로 인해
해외 거래처 출고가 지연되고 있습니다.

해외주문양서 주문 시
예상 출고일보다 배송기간이 더 소요될 수 있으니
고객님의 너그러운 양해 부탁드립니다.

감사합니다.