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밑바닥부터 시작하는 딥러닝. 2 파이썬으로 직접 구현하며 배우는 순환 신경망과 자연어 처리

사이토 고키 지음 | 개앞맵시 옮김 | 한빛미디어 | 2019년 05월 01일 출간
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ISBN 9791162241745(1162241748)
쪽수 420쪽
크기 183 * 235 * 19 mm /737g 판형알림
이 책의 원서/번역서 ゼロから作るDeep Learning 2/齋藤康毅

책소개

이 책이 속한 분야

이 책의 주제어

직접 구현하면서 배우는 본격 딥러닝 입문서
이번에는 순환 신경망과 자연어 처리다!

이 책은 『밑바닥부터 시작하는 딥러닝』에서 다루지 못했던 순환 신경망(RNN)을 자연어 처리와 시계열 데이터 처리에 사용하는 딥러닝 기술에 초점을 맞춰 살펴본다. 8장 구성으로 전체를 하나의 이야기처럼 순서대로 읽도록 꾸몄다. 전편에서 배운 내용을 요약한 신경망 복습을 첫 장에 배치하여 신경망과 파이썬 지식을 어느 정도 갖춘 분이라면 전편을 읽지 않아도 무리 없이 따라올 수 있도록 배려했다.

이 책의 시리즈

상세이미지

밑바닥부터 시작하는 딥러닝. 2 도서 상세이미지

저자소개

저자 : 사이토 고키

1984년 나가사키 현 쓰시마 태생. 도쿄공업대학교 공학부를 졸업하고 도쿄대학대학원 학제정보학부 석사 과정을 수료했다. 현재는 기업에서 컴퓨터 비전과 기계학습 관련 연구?개발에 매진하고 있다. 오라일리재팬에서 『밑바닥부터 시작하는 딥러닝』을 집필했으며, 『실천 파이썬 3』, 『컴퓨터 시스템의 이론과 구현』, 『실천 기계학습 시스템』 등을 번역했다.

저자가 속한 분야

고려대학교 컴퓨터학과를 졸업하고 삼성소프트웨어멤버십을 거쳐, 삼성전자 소프트웨어센터와 미디어솔루션센터에서 자바 가상 머신, 바다 플랫폼, 챗온 메신저 서비스 등을 개발했다. 주 업무 외에 분산 빌드, 지속적 통합, 앱 수명주기 관리 도구, 애자일 도입 등 동료 개발자들에게 실질적인 도움을 주는 일에 적극적이었다. 그 후 창업 전선에 뛰어들어 소셜 서비스, 금융 거래 프레임워크 등을 개발하다가, 무슨 바람이 불어서인지 책을 만들겠다며 기획?편집자(자칭 Wisdom Compiler)로 변신했다.

한빛미디어에서 『밑바닥부터 시작하는 딥러닝』(2017)과 『Effective Unit Testing』(2013)을 번
역했고, 인사이트에서 『이펙티브 자바, 3판』(2018)과 『JUnit 인 액션』(2011)을 번역했다.

‘개앞맵시’는 ‘개발자의 앞길에 맵핵 시전’을 줄인 말로,역자가 어려서부터 꿈꿔온 후학 양성의 의지를 담은 필명이다. 번역 외에도 게임, 서버, 웹 등 주요 직군별 개발자에게 필요한 기술과 역량을 다루는 책들로 로드맵을 만들어 공개하거나 프로그래머를 위한 책쓰기를 안내하는 등 재미난 아이디어가 생길 때마다 짬짬이 무언가를 만들어 공유하는 걸 좋아한다.

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목차

CHAPTER 1 신경망 복습
__1.1 수학과 파이썬 복습
__1.2 신경망의 추론
__1.3 신경망의 학습
__1.4 신경망으로 문제를 풀다
__1.5 계산 고속화
__1.6 정리

CHAPTER 2 자연어와 단어의 분산 표현
__2.1 자연어 처리란
__2.2 시소러스
__2.3 통계 기반 기법
__2.4 통계 기반 기법 개선하기
__2.5 정리

CHAPTER 3 word2vec
__3.1 추론 기반 기법과 신경망
__3.2 단순한 word2vec
__3.3 학습 데이터 준비
__3.4 CBOW 모델 구현
__3.5 word2vec 보충
__3.6 정리

CHAPTER 4 word2vec 속도 개선
__4.1 word2vec 개선 ①
__4.2 word2vec 개선 ②
__4.3 개선판 word2vec 학습
__4.4 word2vec 남은 주제
__4.5 정리

CHAPTER 5 순환 신경망(RNN)
__5.1 확률과 언어 모델
__5.2 RNN이란
__5.3 RNN 구현
__5.4 시계열 데이터 처리 계층 구현
__5.5 RNNLM 학습과 평가
__5.6 정리

CHAPTER 6 게이트가 추가된 RNN
__6.1 RNN의 문제점
__6.2 기울기 소실과 LSTM
__6.3 LSTM 구현
__6.4 LSTM을 사용한 언어 모델
__6.5 RNNLM 추가 개선
__6.6 정리

CHAPTER 7 RNN을 사용한 문장 생성
__7.1 언어 모델을 사용한 문장 생성
__7.2 seq2seq
__7.3 seq2seq 구현
__7.4 seq2seq 개선
__7.5 seq2seq를 이용하는 애플리케이션
__7.6 정리

CHAPTER 8 어텐션
__8.1 어텐션의 구조
__8.2 어텐션을 갖춘 seq2seq 구현
__8.3 어텐션 평가
__8.4 어텐션에 관한 남은 이야기
__8.5 어텐션 응용
__8.6 정리

APPENDIX A 시그모이드 함수와 tanh 함수의 미분
__A.1 시그모이드 함수
__A.2 tanh 함수
__A.3 정리

APPENDIX B WordNet 맛보기
__B.1 NLTK 설치
__B.2 WordNet에서 동의어 얻기
__B.3 WordNet과 단어 네트워크
__B.4 WordNet을 사용한 의미 유사도

APPENDIX C GRU
__C.1 GRU의 인터페이스
__C.2 GRU의 계산 그래프

추천사

윤영선(한남대학교 정보통신공학과 교수)

『밑바닥부터 시작하는 딥러닝』에 이어 널리 사용되는 딥러닝 모델을 직접 구현하면서 기본 원리를 체득하는 체험형 입문서입니다. 전편이 딥러닝의 기본 이론을 밑바닥부터 구현할 수 있도록 안내했다면 이번에는 자신만의 딥러닝 프레임... 더보기

박동주(광주과학기술원 석사과정)

머신러닝 라이브러리를 이용하여 딥러닝 분야에 뛰어들게 되면 네트워크의 내부 구조와 디테일한 부분들을 자세하게 알 수 없어 한없이 답답합니다. 이 책은 큰 부분부터 디테일한 부분까지 밑바닥부터 직접 구현해 네트워크에 대한 이해... 더보기

성민석(홍익대학교 컴퓨터공학과 4학년)

앞으로 자연어 처리 기본서는 이 책의 전과 후로 나뉠 겁니다. 전편에서와 마찬가지로 직관적이고 논리적으로 설명해주는 부분에서 감탄했습니다. 자연어 처리를 처음 접하는 입문자부터 단순히 프레임워크를 활용해본 경험자까지, 자연어... 더보기

김선웅((주)스캐터랩 머신러닝 엔지니어)

딥러닝을 이용한 자연어 처리의 기본을 밑바닥부터 공부할 수 있습니다. 전편과 마찬가지로 RNN, LSTM, 어텐션 등을 구현하면서 각각의 작동 원리를 쉽게 공부할 수 있습니다. 저는 작년에 일본어판을 먼저 읽어보았는데, 번역... 더보기

김동성

이 책은 RNN 기반 신경망에 대한 개념을 쉽게 설명해주고, 복잡한 응용 모델들을 그림과 예제를 통해 알려줍니다. 시계열을 공부하는 분, RNN 공부를 시작하는 분께 큰 도움이 될 것입니다.
- 삼성 리서치(Samsun... 더보기

출판사 서평

★ 『밑바닥부터 시작하는 딥러닝』의 명성을 그대로!
이 책은 『밑바닥부터 시작하는 딥러닝』의 속편입니다. 전편에 이어 계속 딥러닝 기술을 다룹니
다. 특히 이번에는 자연어 처리와 시계열 데이터 처리에 초점을 맞춰 딥러닝을 사용해 다양한
문제에 도전합니다. 그리고 전편과 똑같이 ‘밑바닥부터 만든다’는 기치 아래, 딥러닝을 활용한
고급 기술들을 차분히 만끽해갈 것입니다.

★ 자연어 처리와 시계열 데이터 처리에 초점을 맞춰!
이 책에서는 자연어 처리와 시계열 데이터 처리에 초점을 맞춰 딥러닝에서 중요한 기술들을 배웁니다. ... 더보기

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