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소문난 명강의 김기현의 자연어 처리 딥러닝 캠프: 파이토치 편 딥러닝 기반의 자연어 처리 기초부터 심화까지

김기현 지음 | 한빛미디어 | 2019년 07월 01일 출간
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상품상세정보
ISBN 9791162241974(1162241977)
쪽수 520쪽
크기 183 * 234 * 32 mm /1145g 판형알림

책소개

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이 책의 주제어

최신 딥러닝 기술을 활용한 자연어 처리
기본기부터 실전 심화까지 한 권으로 끝내기
자연어 처리 기초부터 심화까지 파이토치를 활용하여 짜임새 있게 설명한다. 저자가 현업에서 시스템을 구현하며 얻은 경험과 인사이트를 최대한 담았다. 자칫 지루할 수 있는 수학적 이론을 최소화하고 실전에 꼭 필요한 개념을 정리했다. 최신 딥러닝을 활용한 기술뿐만 아니라, 딥러닝 이전의 전통적인 방식도 차근차근 설명하여 왜 지금의 기술이 필요하고, 어떤 부분이 성능 개선을 이끌어냈는지 쉽게 이해할 수 있다. 딥러닝과 머신러닝 관련 개념과 이론의 기본기를 어느 정도 갖춘 독자라면 자연어 처리를 실무에 적용하는 데 필요한 지식을 이 한 권으로 체계적으로 익힐 수 있다.

상세이미지

김기현의 자연어 처리 딥러닝 캠프: 파이토치 편(소문난 명강의) 도서 상세이미지

목차

0장_ 윈도우 개발 환경 구축
__0.1_ 아나콘다 설치
__0.2_ 파이토치 설치
__0.3_ 깃 설치

1장_ 딥러닝을 활용한 자연어 처리 개요
__1.1_ 자연어 처리란 무엇일까?
__1.2_ 딥러닝 소개
__1.3_ 왜 자연어 처리는 어려울까?
__1.4_ 무엇이 한국어 자연어 처리를 더욱 어렵게 만들까?
__1.5_ 자연어 처리의 최근 추세

2장_ 기초 수학
__2.1_ 확률 변수와 확률 분포
__2.2_ 쉬어가기: 몬티 홀 문제
__2.3_ 기댓값과 샘플링
__2.4_ MLE
__2.5_ 정보 이론
__2.6_ 쉬어가기: MSE 손실 함수와 확률 분포 함수
__2.7_ 마치며

3장_ Hello 파이토치
__3.1_ 딥러닝을 시작하기 전에
__3.2_ 설치 방법
__3.3_ 짧은 튜토리얼

4장_ 전처리
__4.1_ 전처리
__4.2_ 코퍼스 수집
__4.3_ 정제
__4.4_ 문장 단위 분절
__4.5_ 분절
__4.6_ 병렬 코퍼스 정렬
__4.7_ 서브워드 분절
__4.8_ 분절 복원
__4.9_ 토치텍스트

5장_ 유사성과 모호성
__5.1_ 단어의 의미
__5.2_ 원핫 인코딩
__5.3_ 시소러스를 활용한 단어 의미 파악
__5.4_ 특징
__5.5_ 특징 추출하기: TF-IDF
__5.6_ 특징 벡터 만들기
__5.7_ 벡터 유사도 구하기
__5.8_ 단어 중의성 해소
__5.9_ 선택 선호도
__5.10_ 마치며

6장_ 단어 임베딩
__6.1_ 들어가며
__6.2_ 차원 축소
__6.3_ 흔한 오해 1
__6.4_ word2vec
__6.5_ GloVe
__6.6_ word2vec 예제
__6.7_ 마치며

7장_ 시퀀스 모델링
__7.1_ 들어가며
__7.2_ 순환 신경망
__7.3_ LSTM
__7.4_ GRU
__7.5_ 그래디언트 클리핑
__7.6_ 마치며

8장_ 텍스트 분류
__8.1_ 들어가며
__8.2_ 나이브 베이즈 활용하기
__8.3_ 흔한 오해 2
__8.4_ RNN 활용하기
__8.5_ CNN 활용하기
__8.6_ 쉬어가기: 멀티 레이블 분류
__8.7_ 마치며

9장_ 언어 모델링
__9.1_ 들어가며
__9.2_ n-gram
__9.3_ 언어 모델의 평가 방법
__9.4_ SRILM을 활용하여 n-gram 실습하기
__9.5_ NNLM
__9.6_ 언어 모델의 활용
__9.7_ 마치며

10장_ 신경망 기계번역
__10.1_ 기계번역
__10.2_ seq2seq
__10.3_ 어텐션
__10.4_ input feeding
__10.5_ 자기회귀 속성과 Teacher forcing 훈련 방법
__10.6_ 탐색(추론)
__10.7_ 성능 평가
__10.8_ 마치며

11장_ 신경망 기계번역 심화 주제
__11.1_ 다국어 신경망 번역
__11.2_ 단일 언어 코퍼스 활용하기
__11.3_ 트랜스포머
__11.4_ 마치며

12장_ 강화학습을 활용한 자연어 생성
__12.1_ 들어가며
__12.2_ 강화학습 기초
__12.3_ 정책 기반 강화학습
__12.4_ 자연어 생성에 강화학습 적용하기
__12.5_ 강화학습을 활용한 지도학습
__12.6_ 강화학습을 활용한 비지도학습
__12.7_ 마치며

13장_ 듀얼리티 활용
__13.1_ 들어가며
__13.2_ 듀얼리티를 활용한 지도학습
__13.3_ 듀얼리티를 활용한 비지도학습
__13.4_ 쉬어가기: Back-translation 재해석하기
__13.5_ 마치며

14장_ NMT 시스템 구축
__14.1_ 파이프라인
__14.2_ 구글의 NMT
__14.3_ 에든버러 대학교의 NMT
__14.4_ MS의 NMT

15장_ 전이학습
__15.1_ 전이학습이란
__15.2_ 기존의 사전 훈련 방식
__15.3_ ELMo
__15.4_ BERT
__15.5_ OpenAI의 GPT-2
__15.6_ 마치며

8. 관련 도서 (제목 + ISBN)
● 오준석의 안드로이드 생존코딩(코틀린 편) / 9791162241196
● 레트로의 유니티 게임 프로그래밍 에센스 / 9791162241516

추천사

김강일(교수)

딥러닝 기반 자연어 처리의 기본적인 내용부터 최신 트렌드까지 한데 아울러 소개합니다. 모델링 이슈뿐만 아니라 언어 처리에서 고려해야 하는 각종 요소를 설명합니다. 언어 관련 인공지능 서비스를 시작하는 분들에게 좋은 지침서가 ... 더보기

노형석(엔지니어)

복잡한 수식과 정교한 이론을 소개하는 책으로 머신러닝을 시작했다가 중도 포기하신 분, 또는 머신러닝을 말로만 쉽게 설명하는 책을 몇 권 읽었지만 남는 것이 없다고 느끼신 분께 이 책을 추천합니다. 워드 임베딩, 언어 모델링,... 더보기

박승균(겸임교수)

현재 의료 분야를 포함한 다양한 산업군에서 인공지능을 기반으로 한 자연어 처리를 활발하게 사용하고 있습니다. 일상에서 쉽게 발견할 수 있는 형태로는 번역이나 챗봇 등으로, 인공지능 기반의 자연어 처리는 이미 우리 삶에 깊게 ... 더보기

심탁길(상무)

정치, 경제, 산업, 사회 면에서 총체적 변화가 이루어지는 4차 산업혁명 시대의 핵심 기술인 AI에 관한 저자의 경험과 노하우가 잘 담겨 있습니다. 기존 NLP 분야 책은 언어 구조가 한국어와 다른 영문 예제를 바탕으로 설명... 더보기

윤승(선임연구원)

딥러닝 기반의 자연어 처리를 기초부터 심화 내용까지 충실히 설명합니다. 단순히 최신 알고리즘의 이론적인 나열에 그치지 않고, 저자의 풍부한 경험과 지식을 바탕으로 조화롭게 총체적으로 학습할 수 있도록 접근합니다. 번역서를 제... 더보기

출판사 서평

저자의 현장 경험과 인사이트를 녹여낸 본격적인 활용 가이드
이 책은 저자가 현장에서 실제로 시스템을 구축하며 얻은 경험과 그로부터 얻은 인사이트를 꾹꾹 눌러 담은 본격적인 자연어 처리 활용서입니다. 자연어 처리의 배경이 되는 수학적 이론부터 실무와 밀접한 파이토치 예제 코드, 그리고 실전에 꼭 필요한 직관적 개념까지 한데 모아 소개합니다.

이 책의 수학적 내용이나 수식이 어렵게 다가오거나 거부감이 드는 독자라면 일단 수식은 가볍게 읽고 넘어가며 큰 그림을 먼저 이해한다는 느낌으로 완독하시고 이후 다시 처음부터 정독하시길 ... 더보기

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  • 일단 책의 내용이 초급이라고 할수 없습니다.   예제에 대한 설명에 거의 없다고 봐도 무방합니다. 책에 제시된 github에서 소스를 clone해도,  해당 코드에 대한 주석조차 전무하기 때문에 코드에 대한 이해를 위해서는  왜 코드를 이렇게 짰는 지, 왜 이 파이썬 이 함수를 사용했는지,설명이 없어 디버깅해가며 따로 찾아보고 공부해야 합니다. A라는 결과를 도출하기 위해서, 개발할수 있는 방법은 여러 방법이 있는데, 단지 "그 결과가 나오는 코드다" 이렇게만 설명이 되어 있습니다. &... 더보기
  •   추천대상 : 자연어처리 분야에 경험을 가지신 분 기초지식필요 :  많이 필요함(개발, SW방법론, 딥러닝 등의 기초지식이 상당히 필요함) 난이도 : 어려움(딥러닝 기초이상의 난이도가 필요함) 이동성 : 어려움(500p, 내용을 보면서 검색을 활용해야함) 키워드: 파이토치, 자연어처리, 임베딩(차원축소), RNN(순환신경망), CNN(합성곱신경망), 강화학습을 통한 자연어생성 ... 더보기
  •   인공지능, 신경망, 딥러닝 등에 대한 관심은 있지만 아직 기초지식이나 개념을 가지고 있지 않은 개발자라면 먼저  그 지식을 숙지한 후 이책을 봐야 할 듯하다. 아니 그렇게 해야 책의 진도가 순조롭게 진행된다.   지식이라고는 추상적인 개념만 가지고 딥러닝에 대한 관심과 열정으로 책을 펼쳤지만 2주 조금 못되는 기간에 얻을 수 있었던건 딥러닝에 관해 무엇을 모르고, 무엇을 알고(그다지 알고 있던게 없었음) 있는지에 대한 스스로의 무지만 챙겼다.   한가지 더! 수학을 모르고도 딥러닝... 더보기
  • 자연어는 사람들이 대화하는 언어를 말합니다. 자연어의 의미를 분석하여 컴퓨터가 처리하는 것을 자연어 처리라고 하는데요. 분류로는 음성인식, 내용 요약, 영화 댓글 감성 분석을 예로 들 수 있습니다. 또한 중요도 별 메일 분류를 할 수 있습니다. 이 책은 자연어에 대한 이해를 높이고 단어 임베딩과 모델링도 알려주는데요. 저자의 경험으로 짜인 예제 코드를 따라 하며 이해하는 데 도움 됩니다. 단어에서 유사성과 모호성의 특징을 추출해 문제를 해결하는 방법도 다룹니... 더보기
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