[eBook]핸즈온 머신러닝 : 사이킷런, 케라스, 텐서플로 2를 활용한 머신러닝, 딥러닝 완벽 실무

원제 : Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow: Concepts, Tools, and Techniques to Build Intelligent Systems 2nd Edition

저 : 오렐리앙 제롱(Aurelien Geron)역 : 박해선출판사 : 한빛미디어발행일 : 2020년 06월02일 | 종이책 발행일 : 2020년 05월04일

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북마스터소개글 TOP

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.

※ 본 2판은 사이킷런과 텐서플로 2에 더해 케라스를 사용하며, 예제 코드도 소프트웨어 최신 버전에 맞춰 갱신했습니다. 1부(머신러닝)에는 1개 장이 추가되었고, 2부(신경망과 딥러닝)는 최신 딥러닝 기법을 방대하게 수록하여 대폭 개정되었습니다. 부록 2개 장이 추가되었으며, 시각적 편의를 위해 전면 컬러로 인쇄했습니다.

출판사서평 TOP

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*
텐서플 ...

추천사 TOP

"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!"
- 권순선 / Global ML Ecosystem Programs Lead, 구글

"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."
- 김대근 / AWS 데이터 사이언티스트

"'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."
- 김주현 / SK 주식회사

"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."
- 백혜림 / 연세대학교 일반대학원 석사

"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!"
- 변성윤 / 쏘카 머신러닝 엔지니어

"[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."
- 이고은 / 단국대학교 응용컴퓨터공학과 학부생

"인공지능을 공부한다면 꼭 읽어야 하는 유명 도서입니다. '핸즈온'이라는 이름처럼 ...

목차 TOP

[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
...

저자소개 TOP

오렐리앙 제롱(Aurelien Geron) [저]

머신러닝 컨설턴트. 2013년에서 2016년까지 구글에서 유튜브 동영상 분류팀을 이끌었습니다. 2002년에서 2012년까지 프랑스의 모바일 ISP 선두 주자인 Wifirst를 설립하고 CTO로 일했습니다. 2001년에는 Polyconseil을 설립하고 CTO로 일했습니다. 이 회사는 지금 전기차 공유 서비스인 Autolib'을 운영하고 있습니다.
그 전에는 재무(JP 모건과 소시에테 제네랄), 방위(캐나다 DOD), 의료(수혈) 등 다양한 분야에서 엔지니어로 일했습니다. C++, WiFi, 인터넷 구조에 대한 몇 권의 기술 서적을 썼으며 한 프랑스 공과대학교에서 컴퓨터 과학을 가르쳤습니다.
재미있는 몇 가지 ...

전체선택

박해선 [역]

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 머신러...

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