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신경망 첫걸음 + 텐서플로 첫걸음 패키지

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    텐서플로 첫걸음

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    신경망 첫걸음

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    이상품의 분류

    책소개

    처음 만나는 친절한 텐서플로 입문서!

    전 세계 거대 기업들이 인공지능과 머신 러닝에 투자하는 가운데 구글이 오픈소스로 공개한 딥 러닝 라이브러리 텐서플로가 큰 관심을 받고 있다. 이 책은 복잡한 이론 설명이 아니라 실제로 예제를 코딩하며 텐서플로를 빠르게 익히는 것을 목표로 한다. 머신 러닝 분야의 표준 언어인 파이썬을 이용해 회귀분석, 군집화, 합성곱 신경망 등을 실습하며 딥 러닝의 기초를 익힐 수 있다. 특히 본 한국어판은 텐서플로 0.9 버전에 맞춰 내용을 업데이트하고, 순환 신경망 예제를 부록으로 추가했다.

    딥러닝 입문자가 늘고 있지만, 수학 이론을 공부하자니 갈 길이 멀고 원리를 무시한 채 코딩부터 하자니 응용이 불가능하다. 수학 공식과 통계 이론을 달달 익혀야 딥러닝을 배울 수 있는 것은 아니다. 딥러닝을 관통하는 핵심은 신경망이고, 신경망의 기초는 행렬을 통한 가중치 계산뿐이다. 동작 원리를 이해하면 응용과 구현은 자연히 따라온다.
    이 책은 전공을 불문하고 행렬곱과 다항식 미분에 필요한 사칙연산만 할 수 있다면 누구나 신경망을 이해하고 나아가 파이썬으로 구현할 수 있음을 보여준다. 수학 공식을 최소화하고 친절한 그림과 명료한 문장으로 개념을 설명한다. 기존의 많은 자료에서 너무 어렵게 혹은 너무 간단히 넘어갔던 가중치, 오차 역전파, 경사 하강법 등을 철저히 일반인의 눈높이에서 학습할 수 있다.

    출판사 서평

    구글이 만든 차세대 딥 러닝 시스템을 만나다

    기계가 사람 얼굴을 구별하고 명화도 그리는 시대입니다. 기계학습, 즉 머신 러닝과 딥 러닝이 폭발적으로 성장한 덕분입니다. 구글, 페이스북, 바이두 등 IT 거인들의 행보에서도 볼 수 있듯, 현재 학계와 업계는 인공지능과 딥 러닝에 총력을 기울이고 있다고 해도 과언이 아닙니다. 이러한 상황에서 구글이 발표한 텐서플로는 기존 딥 러닝 라이브러리들보다 사용이 쉽고 지속적으로 업데이트되고 있어 단연 주목을 받고 있습니다. 딥 러닝에 입문하고 싶다고 해서 복잡한 수학과 통계 이론부터 시작해야 하는 것은 아닙니다. 이 책은 '백문이 불여일타' 정신에 입각하여 실제로 예제를 코딩하며 텐서플로와 빠르게 친해지는 것을 목표로 합니다. 머신 러닝 분야의 표준 언어인 파이썬을 이용해 회귀분석, 군집화, 합성곱 신경망(CNN) 등을 실습하며 딥 러닝의 기초를 익힐 수 있습니다. 특히 본 한국어판은 텐서플로 코리아 블로그 운영자가 원서의 오류를 바로잡고 텐서플로 0.9에 맞춰 내용을 업데이트했으며 부록으로 순환 신경망(RNN) 예제를 추가하여 원서보다 120% 알차게 구성했습니다. 예제 소스 역시 깃허브 저장소에서 한국어 설명이 포함된 주피터 노트북 형태로 만나볼 수 있습니다.

    관련 도서 (제목 + ISBN)

    파이썬 라이브러리를 활용한 데이터 분석 (ISBN 9788968480478)
    헬로 데이터 과학 (ISBN 9788968482656)
    9가지 사례로 익히는 고급 스파크 분석 (ISBN 9788968482892)

    수포자도 이해하는 신경망 동작 원리와 딥러닝 기초
    전 세계 독자가 주목한 정말 쉬운 머신러닝 입문서


    머신러닝과 딥러닝의 기초는 바로 신경망입니다. 신경망을 이해하지 못하면 계층, 활성화 함수, 역전파 등 머신러닝의 주요 개념을 익히는 데에도 한계가 있습니다. 수학을 공부한 사람은 물론 많은 개발자도 이 신경망이라는 장벽에 부딪혀 딥러닝에 입문하는 데 어려움을 겪고 있습니다.
    신경망은 실제로는 그렇게 어렵지 않습니다. 알기 쉽게 가르쳐주는 사람이 없었던 것뿐입니다. 이 책은 나이나 전공을 불문하고 사칙연산만 할 수 있다면 누구나 신경망을 이해할 수 있고, 나아가 파이썬만으로 구현할 수 있다는 것을 보여줍니다. 수학 공식을 최소화하고 친절한 그림과 명료한 문장으로 개념을 설명하는 데 초점을 뒀습니다. 전 세계 5개국에서 번역 출판되었고, 저자는 해외에서 이 책을 토대로 발표 및 교육 활동을 펼쳐 좋은 반응을 얻은 바 있습니다. 수포자라고 해서 딥러닝까지 포기할 필요는 없습니다. 이 책과 함께 다시 도전해보세요!

    추천사

    이 책을 읽으며 아이작 아시모프가 떠올랐다. 아시모프는 대단히 기술적인 주제를 흥미로운 이야기로 풀어내는 능력이 탁월했고, 덕분에 누구든 그의 책을 읽고 즐기고 나아가 기술 과학의 근본을 이해할 수 있었다. 신경망을 설명하는 많은 글을 봤지만, 이 책만큼 내 머리에 의미 있게 다가온 책은 없었다.
    - 데이비드 L. 파넬 / 아마존 독자

    신경망은 실제보다 어렵게 가르쳐지고 있다. 이 책은 아주 단순한 어휘로 신경망을 잘 설명하는 입문서다. 나는 이 책을 친구와 가족에게 추천하고 있다. 수학을 잘 모르더라도 부록에서 미분과 연쇄 법칙을 설명하므로 따라 하기 쉽다. 이론을 넘어서 단계별 파이썬 구현(손글씨 인식)과 신경망의 정확도를 올릴 방법까지 다루는 흔치 않은 책이다.
    - 네이선 / 아마존 독자

    이 책은 딥 러닝 기술을 손쉽게 사용하게 해주는 구글의 텐서플로를 매우 쉽게 설명하므로 가벼운 마음으로 읽을 수 있습니다. 번역본에는 RNN 부분이 추가되었으므로 딥 러닝을 전체적으로 이해하는 데에도 매우 도움이 될 것입니다. 딥 러닝을 이해하고 실생활과 개발에 사용해보고 싶은 모든 분들에게 권합니다.
    - 김성훈 / 홍콩 과기대학

    텐서플로는 현재 깃허브에서 가장 활발하게 개발 중인 머신 러닝 관련 오픈소스 프로젝트입니다. 많은 개발자가 기술에 접근하고 협업하고 또 동등하게 그 결과물을 나누고 이용할 수 있다는 점에서 이는 큰 의미를 지닙니다. 한국에서도 이 책을 통해 더욱 많은 개발자가 이 중요한 기술을 이해하고 유용하게 활용할 수 있기를 기대합니다.
    - 권순선 / 구글 APAC 개발자 생태계 총괄, KLDP 설립 및 운영자

    목차

    프롤로그

    PART 1 인공 신경망의 동작 원리
    1장 인간에게는 쉽고 기계에게는 어려운
    2장 간단한 예측자
    3장 분류는 예측과 그다지 다르지 않습니다
    4장 분류자 학습시키기
    5장 분류자 1개로는 충분치 않을 수 있습니다
    6장 대자연의 컴퓨터, 뉴런
    7장 신경망 내의 신호 따라가기
    8장 솔직히 행렬곱은 유용합니다
    9장 3계층 신경망에 행렬곱 적용하기
    10장 여러 노드에서 가중치 학습하기
    11장 여러 노드에서의 오차의 역전파
    12장 다중 계층에서의 오차의 역전파
    13장 행렬곱을 이용한 오차의 역전파
    14장 가중치의 진짜 업데이트
    15장 가중치 업데이트 예제
    16장 데이터 준비하기

    PART 2 파이썬으로 인공 신경망 직접 만들기
    17장 파이썬
    18장 인터랙티브 파이썬 = IPython
    19장 파이썬 시작하기
    20장 파이썬으로 인공 신경망 만들기
    21장 MNIST 손글씨 데이터 인식하기

    PART 3 더 재미있는 것들
    22장 나만의 손글씨 데이터
    23장 신경망의 마음속 들여다보기
    24장 회전을 통해 새로운 학습 데이터 만들기

    에필로그

    부록 A 기초 미분
    부록 B 라즈베리 파이에서의 신경망 구현

    0장 한국어판 서문: 딥 러닝에 대하여
    0.1 딥 러닝 개념 잡기
    0.2 딥 러닝 알고리즘과 신경망 구조
    0.3 글도 쓰고 그림도 그리고 음악도 만드는 인공 신경망
    0.4 인공지능의 미래를 향해

    1장 텐서플로 기본 다지기
    1.1 오픈소스 패키지
    1.2 텐서플로 서빙
    1.3 텐서플로 설치
    1.4 첫 텐서플로 코드
    1.5 디스플레이 패널 텐서보드

    2장 선형회귀분석
    2.1 변수 간의 관계에 대한 모델
    2.2 비용함수와 경사 하강법 알고리즘
    2.3 알고리즘 실행

    3장 군집화
    3.1 기본 자료구조: 텐서
    3.2 텐서플로의 데이터 저장소
    3.3 K-평균 알고리즘
    3.4 새로운 그룹
    3.5 새로운 중심 계산하기
    3.6 그래프 실행

    4장 단일 계층 신경망
    4.1 MNIST 데이터셋
    4.2 인공 뉴런
    4.3 간단한 예제: 소프트맥스
    4.4 클래스 소속 근거
    4.5 클래스 소속 확률
    4.6 텐서플로 프로그래밍
    4.7 모델 평가

    5장 다중 계층 신경망
    5.1 합성곱 신경망
    5.2 모델 구현
    5.3 모델 훈련 및 평가

    6장 병렬처리
    6.1 GPU 실행 환경
    6.2 여러 GPU에서의 병렬처리
    6.3 GPU 코드 예제
    6.4 분산 버전 텐서플로

    7장 마치며

    부록A 한국어판 부록: 순환 신경망 예제
    A.1 순환 신경망 알고리즘
    A.2 LSTM 순환 신경망 알고리즘
    A8.3 오버피팅 문제
    A.4 언어 모델링
    A.5 클래스 설정
    A.6 학습 데이터
    A.7 모델 생성 클래스
    A.8 반복 함수
    A.9 결과
    A.10 텐서플로가 제공하는 LSTM 이외의 모델
    A.11 참고문헌

    저자소개

    조르디 토레스 [저] 신작알림 SMS신청 작가DB보기
    생년월일 -
    출생지 -
    출간도서 1종
    판매수 772권

    카탈루냐 공과대학교(UPC)의 교수이자 바르셀로나 슈퍼컴퓨팅 센터(BSC)의 연구 관리자 및 시니어 고문으로서 25년간 교육과 연구에 종사했습니다. 컴퓨터 엔지니어로서 많은 경험을 쌓았고, 탐험 정신과 기업가 정신에 이끌려 빅데이터 엔지니어에서 데이터 과학자로 영역을 확대했습니다. 슈퍼컴퓨터 아키텍처에서 빅데이터 처리를 위한 미들웨어 런타임으로, 더 최근에는 대용량 데이터 기반의 머신 러닝 플랫폼으로 연구 분야를 옮겨왔습니다. 현재는 차세대 기술 관련 업무에서 컨설팅과 전략적 역할을 담당하고 있습니다. 창의적 사고가이며 영향력 있는 협업가로

    펼쳐보기
    타리크 라시드 [저] 신작알림 SMS신청 작가DB보기
    생년월일 -
    출생지 -
    출간도서 0종
    판매수 0권

    20년 경력의 베테랑 개발자. 물리학 학사와 머신러닝 및 데이터 마이닝 석사 학위가 있으며, 런던 파이썬 미트업 그룹을 이끌고 있다. 천체물리학, 공공 에너지, 보안 기기, 성능 튜닝, 금융 분야 수치 컴퓨팅, 웹 감정 분석, 통신 네트워크 등 다양한 분야에서 오픈소스와 함께 즐겁게 일했다. 영국 정부의 IT 혁신 사업을 이끌어 오픈소스 도입에 앞장서기도 했다. 기술과 수학을 많은 사람에게 전파하고 싶은 마음에 일반인 대상으로 파이썬과 신경망을 가르치고 있고, 집필과 강연 활동을 펼치고 있다.

    생년월일 -
    출생지 -
    출간도서 0종
    판매수 0권

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

    [Do it! 딥러닝 입문](이지스퍼블리싱, 2019)을 쓰고, [머신 러닝 교과서 with 파이썬, 사이킷런, 텐서플로](2019), [케라스 창시자에게 배우는 딥러닝](이상 길벗, 2018), [파이썬을 활용한 머신러닝 쿡북](2019), [파이썬 라이브러리를 활용한 머신러닝](2019), [핸즈온 머신러닝](2018), [텐서플로

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    판매수 0권

    고려대학교 졸업 후 카네기 멜런 대학교에서 컴퓨터과학 석사 학위를 받았다. LG전자, 동양시스템즈를 거쳐 안랩에서 10년간 근무했으며, 안랩에서 분사한 노리타운스튜디오의 대표를 역임한 바 있다. 2017년 4월에 메디픽셀(Medipixel)을 설립하여 대표를 맡고 있으며, 인공지능을 이용해 의료 영상을 분석함으로써 폐암을 조기 진단하는 프로젝트를 진행하고 있다. 옮긴 책으로 [신경망 첫걸음], [처음 배우는 인공지능](이상 한빛미디어, 2017)이 있다.

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