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OpenCV 4를 활용한 머신러닝 입문 : OpenCV 4, 파이썬, scikit-learn을 사용해 이미지 처리 앱을
에이콘 데이터 과학 시리즈1 ㅣ 아디타 샤르마, 비슈베쉬 라비 슈리말리, 마이클 베이어, 테크 트랜스 그룹 T4 ㅣ 에이콘출판 ㅣ Machine Learning for OpenCV 4- Second Edition
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40,000원
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36,000원 (10% ↓, 4,000원 ↓)
  • 발행일
2020년 10월 30일
  • 페이지수/크기/무게
536page/188*235*31/976g
  • ISBN
9791161754628/1161754628
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에이콘 데이터 과학 시리즈(총77건)
고객 리텐션의 전략 : 데이터를 통해 고객 이탈을 막아라     36,000원 (10%↓)
데이터의 미학 : 빅데이터 기술에서 데이터 과학자까지 데이터에 관한 모든 것     31,500원 (10%↓)
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  • 상세정보
  • 머신러닝은 경험을 통해 자동으로 개선하는 컴퓨터 알고리즘 연구이며, 인공지능의 한 분야다. 이 책에서는 분류 및 회귀와 같은 통계 학습의 핵심 개념을 간단/직관적인 예제를 통해 확인할 수 있다. 모든 기본 개념을 다룬 이후에는 의사 결정 트리(Decision tree), 서포트 벡터 머신(Support vector) 및 베이지안(Bayesian) 네트워크와 같은 다양한 알고리즘을 탐색하고 다른 OpenCV 기능과 결합하는 방법을 배운다. 딥러닝과 앙상블 학습을 살펴보고 직접 손으로 쓴 숫자의 분류와 제스처 인식과 같은 실제 애플리케이션을 만들 수 있다. 마지막으로, 이미지 처리 시스템을 구축하기 위한 최신 Intel OpenVINO를 살펴본다. 이 책을 다 읽고 난 이후에는 OpenCV4로 지능형 컴퓨터 비전 애플리케이션을 만들 수 있다.
  • ★ 이 책에서 다루는 내용 ★ ■ 이미지 처리를 위한 핵심 머신러닝 개념 ■ 머신러닝과 딥러닝 알고리즘 설계의 이론 ■ 딥러닝 모델을 교육하기 위한 효과적인 기술 ■ 머신러닝 모델 평가로 모델 성능 향상 ■ 컴퓨터 비전 애플리케이션에서 지원 벡터 머신 및 베이즈 분류 등과 같은 알고리즘 통합 ■ OpenCV 4와 함께 OpenVINO를 활용한 모델 추론 속도 향상 ★ 이 책의 대상 독자 ★ 초보자는 물론 고급 독자에게도 도움이 될 수 있게 모든 개념을 설명하려고 노력했다. 파이썬 프로그래밍에 대한 기본적인 지식이 있으면 좋지만, 의무 사항은 아니다. 이해할 수 없는 파이썬 구문을 발견할 때마다 인터넷에서 찾아보길 권한다. 도움은 모르는 것을 찾는 사람들에게만 항상 제공된다. ★ 이 책의 구성 ★ 1장, ‘머신러닝 시작’에서는 이 책에 필요한 소프트웨어와 파이썬 모듈을 설치하는 방법을 설명한다. 2장, ‘OpenCV으로 데이터 작업’에서는 몇 가지 기본적인 OpenCV 기능을 살펴본다. 3장, ‘지도학습의 첫 번째 단계’에서는 머신러닝에서 지도학습 방법의 기본을 다룬다. 파이썬에서 지원하는 OpenCV와 scikit-learn 라이브러리를 이용한 지도학습 방법의 몇 가지 예를 살펴본다. 4장, ‘데이터와 엔지니어링 특징 표현’에서는 OpenCV의 ORB를 사용한 특징 검출 및 특징 인식과 같은 개념을 다룬다. 또한 차원의 저주와 같은 중요한 개념을 이해하려고 노력한다. 5장, ‘의사 결정 트리를 사용한 의료 진단’에서는 트리의 깊이와 가지치기 등의 기법을 비롯해 의사 결정 트리 및 이와 관련된 중요한 개념을 소개한다. 의사 결정 트리를 이용한 유방암 진단 예측의 실용적 적용도 다룬다. 6장, ‘서포트 벡터 머신으로 보행자 검출’에서는 벡터 머신을 지원하기 위한 소개와 OpenCV에서 구현할 수 있는 방법을 다룬다. 또한 OpenCV를 이용한 보행자 검출의 응용 방법도 다룬다. 7장, ‘베이지안 학습을 이용한 스팸 필터 구현’에서는 나이브 베이즈 알고리즘, 다항 나이브 베이즈 등과 같은 내용뿐만 아니라 이를 구현할 수 있는 방법도 알아본다. 또한 스팸과 햄 데이터를 분류하는 머신러닝 어플리케이션을 구축한다. 8장, ‘비지도학습으로 숨겨진 구조 발견’에서는 두 번째 등급의 머신러닝 알고리즘, 즉 비지도학습을 소개한다. k-최근접 이웃, k-평균 등을 이용한 클러스터링 기술을 알아본다. 9장, ‘딥러닝을 사용한 숫자 필기 인식 분류’에서는 딥러닝 기법을 소개하고, MNIST 데이터 세트에서 이미지를 분류하고자 심층 신경망을 어떻게 사용하는지 살펴본다. 10장, ‘앙상블 기법으로 분류’에서는 분류 목적을 위한 랜덤 포레스트, 배깅, 부스팅 등의 주제를 다룬다. 11장, ‘하이퍼 매개변수 튜닝으로 올바른 모델 선택’에서는 모델 성능을 개선하고자 다양한 머신러닝 방법에서 최적의 매개변수 집합을 선택하는 과정을 살펴본다. 12장, ‘OpenCV의 OpenVINO 사용’에서는 OpenCV 4.0에서 소개된 OpenVINO 툴킷을 소개한다. 또한 이미지 분류를 예로 들어 OpenCV에서 사용할 수 있는 방법도 살펴본다. 13장. ‘결론’에서는 책에서 다룬 주요 주제를 요약하고, 이후에 무엇을 더 할 수 있는지를 이야기한다. ★ 옮긴이의 말 ★ 지금 전 세상을 뒤덮는 화두 중 하나가 머신러닝이라는 것을 아무도 부인하긴 어려울 것이다. 구글 딥마인드의 알파고가 세기의 이벤트를 많은 사람에게 보여준 이후에 그 관심도는 나날이 급상승 중이다. 이제는 우리 주변에서 머신러닝이 적용된 사물을 쉽게 볼 수 있다. 대표적인 예로 스마트폰에서도 이미 머신러닝이 적용돼 사용자들에게 많은 편의 사항을 ...
  • 1부. 머신러닝과 OpenCV의 기본 원리 1장. 머신러닝 시작 __기술적 요구 사항 __머신러닝 시작 __머신러닝으로 해결할 수 있는 문제 __파이썬 시작 __OpenCV 시작 __설치 ____이 책의 최신 코드 얻기 ____파이썬의 아나콘다 배포판 ____conda 환경에서 OpenCV 설치 ____설치 확인 ____OpenCV의 ML 모듈 엿보기 __머신러닝의 응용 __OpenCV 4.0의 새로운 기능 __요약 2장. OpenCV로 데이터 작업 __기술적 요구 사항 __머신러닝 워크플로의 이해 __OpenCV와 파이썬을 사용한 데이터 취급 ____새로운 IPython이나 주피터 세션 시작 ____파이썬 NumPy 패키지를 사용한 데이터 취급 ______NumPy 가져오기 ______NumPy 배열의 이해 ______인덱싱을 통해 단일 배열 요소에 액세스 ______다차원 배열 만들기 ____파이썬에서 외부 데이터 세트 불러오기 ____Matplotlib을 사용한 데이터 시각화 ______Matplotlib 가져오기 ______간단한 플롯 만들기 ______외부 데이터 세트의 데이터 시각화 ____C++에서 OpenCV의 TrainData 컨테이너를 사용해 데이터 다루기 __요약 3장. 지도학습의 첫 번째 단계 __기술적 요구 사항 __지도학습 이해 _...
  • 아디타 샤르마, 비슈베쉬 라비 슈리말리, 마이클 베이어 [저]
  • 테크 트랜스 그룹 T4 [저]
  • 테크 트랜스 그룹 T4는 최신 IT 테크놀로지에 대한 리서치를 목적으로 하는 스터디 그룹이다. 엔터프라이즈 환경에서 오픈소스를 활용한 프레임워크 구축에 관심이 많으며 React.js, Node.js, OpenCV, 머신러닝/딥러닝 등의 기술에 주목하고 있다. 또한 다양한 오픈소스 기반 플랫폼의 개발 및 활용에 많은 관심을 갖고 있다. 역서로는 『OpenCV를 위한 머신러닝』(에이콘, 2017), 『컴퓨터 비전과 딥러닝』(에이콘, 2018) 등이 있다.
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