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텐서플로 2와 케라스로 구현하는 딥러닝 : 회귀, CNN. GAN, RNN, NLP, AutoML까지 딥러닝의 모든 것
데이터 과학 시리즈(에이콘)1 ㅣ 안토니오 걸리, 크라스랩 ㅣ 에이콘출판 ㅣ Deep Learning with TensorFlow 2 and Keras - Second Edition
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  • 발행일
2020년 04월 29일
  • 페이지수/크기/무게
788page/188*235*37/1437g
  • ISBN
9791161754109/1161754105
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  • 시리즈 도서
데이터 과학 시리즈(에이콘)(총79건)
컴퓨터 비전을 위한 다중 시점 기하학 2/e : 카메라를 위한 수학     58,500원 (10%↓)
컴퓨터 비전 5/e : 원리, 알고리듬, 응용     76,500원 (10%↓)
고객 리텐션의 전략 : 데이터를 통해 고객 이탈을 막아라     36,000원 (10%↓)
데이터의 미학 : 빅데이터 기술에서 데이터 과학자까지 데이터에 관한 모든 것     31,500원 (10%↓)
The R Book(한국어판) : R로 배우는 데이터 분석 기술     49,500원 (10%↓)
  • 상세정보
  • 딥러닝에 관련된 거의 모든 최신 기술을 설명한다. 회귀부터 시작해, 딥러닝의 기초를 설명하고 컨볼루션 신경망, 순환 신경망, LTSM, 자연어 처리, 이미지 합성 등에 대한 최신 기술 동향을 알 수 있다. 특히 현재 활발히 연구 중인 AutoML 분야의 현황과 구글 클라우드를 이용한 AutoML 실습도 다루고 있다. 풍부한 예제를 통해 케라스가 완전 통합된 텐서플로 2.0의 사용 방법을 다양한 응용분야에 걸쳐 직접 구축해 볼 수 있다. GAN을 통한 필기체 숫자의 생성, RNN과 LTSM이 나오게 된 배경 및 어떤 문제를 해결하고자 했는지에 대한 배경 설명을 듣게 되면, 다양한 각도에서 딥러닝을 이해하게 될 것이다. 마지막 장에서는 최근 주목받고 있는 구글의 TPU가 기존 GPU 대비 얼마나 성능이 우수한지에 대한 설명도 볼 수 있다.
  • ★ 이 책에서 다루는 내용 ★ ■ 텐서플로 2와 케라스 API를 사용해 머신러닝과 딥러닝 시스템 구축 ■ 머신러닝에서 가장 보편적인 기법인 회귀분석 ■ 컨볼루션 신경망의 이해와 이미지 분류에 딥러닝 시스템 적용 ■ GAN을 사용해 기존 패턴에 적합한 새로운 데이터 생성 ■ 시퀀스 일부가 다른 시퀀스를 해석해 입력 시퀀스를 처리할 수 있는 RNN ■ 자연어와 자연어 번역에 딥러닝을 적용해 적절한 반응 생성 ■ 클라우드에서 모델을 훈련하고 실제 환경에 TF 적용 ■ 구글 툴이 단순한 머신러닝 워크플로우를 복잡한 모델링 없이도 자동화 하는 것을 탐색 ★ 이 책의 대상 독자 ★ 머신러닝에 경험이 있는 데이터 과학자이거나 신경망을 알고 있는 AI 프로그래머라면 이 책이 텐서플로 2.0을 사용해 딥러닝을 다루는 유용한 진입점이 될 것이다. 딥러닝 쓰나미에 대한 관심을 키워가는 소프트웨어 엔지니어에게 지식을 넓힐 수 있는 기반이 될 것이다. 이 책을 읽으려면 파이썬 기본 지식이 필요하다. ★ 이 책의 구성 ★ 이 책의 목적은 텐서플로 2.0의 특징과 라이브러리를 설명하고, 지도 및 비지도 머신러닝 모델의 개요를 제공하며, 딥러닝과 머신러닝 모델에 대한 포괄적인 분석을 제공하는 것이다. 클라우드, 모바일, 대규모 운영 환경에 대한 실사례가 책 전반에 걸쳐 제공된다. 1장, ‘텐서플로 2.0으로 신경망 구성’에서는 신경망을 단계별로 소개한다. 텐서플로 2의 tf.keras 계층을 사용해 간단한 신경망 모델을 만드는 방법을 배운다. 퍼셉트론, 다층 퍼셉트론, 활성화 함수와 밀집 신경망을 설명하고 마지막으로 역전파의 직관을 소개한다. 2장, ‘텐서플로 1.x와 2.x’에서는 텐서플로 1.x와 텐서플로 2.0 프로그래밍 모델을 비교한다. 텐서플로 1.x 하위레벨 계산 그래프 API를 사용하는 방법과 tf.keras 고급 API를 사용하는 방법을 학습한다. 즉시 계산(eager computation), 오토그래프(Autograph), tf.Datasets와 같은 새로운 기능과 분산 훈련을 설명한다. tf.keras와 추정기 사이의 간략한 비교와 함께 tf.keras와 케라스를 비교 설명한다. 3장, ‘회귀’에서는 가장 인기 있는 머신러닝 기술인 회귀에 초점을 맞춘다. 텐서플로 2.0 추정기를 사용해 단순 및 다중 회귀 모형을 작성하는 방법을 배운다. 4장, ‘컨볼루션 신경망’에서는 컨볼루션 신경망(CNN, Convolutional Neural Networks) 및 이미지 처리의 응용을 소개한다. 텐서플로 2.0을 사용해 MNIST 데이터셋에서 필기체 문자를 인식하는 간단한 CNN을 작성하는 방법과 CIFAR 이미지를 분류하는 방법을 알아본다. 또한 VG6과 인셉션(Inception) 같은 사전 훈련된 신경망을 사용하는 방법을 살펴본다. 5장, ‘고급 컨볼루션 신경망’에서는 CNN을 이미지, 비디오, 오디오, 텍스트 처리에 적용하는 고급 응용 기법을 알아본다. 이미지 처리(전이학습(Transfer Learning), DeepDream), 음성 처리(WaveNet)와 텍스트 처리(감정 분석, 질문&답변(Q&A))를 예로 자세히 설명한다. 6장, ‘생성적 적대 신경망’에서는 최근에 발견된 생성적 적대 신경망(GAN, Generative Adversarial Networks)에 중점을 둔다. 먼저 최초로 제안된 GAN 모델을 살펴보고 MNIST 숫자를 만드는 데 사용한다. 심층 컨볼루션 GAN을 사용해 연예인 이미지를 만든다. 또한 SRGAN, InfoGAN, CycleGAN과 같은 다양한 GAN 아키텍처를 설명하고 GAN의 여러 응용 방법을 설명한다. 마지막으로 겨울-여름 이미지를 변환하고자 텐서플로 2.0에 구현된 CycleGAN을 사용하는 방법을 알아본다. 7장, ‘단어 임베딩’에서는 Word2vec과 GloVe라는 널리 알려진 두 가지 임베딩으...
  • 1장. 텐서플로 2.0으로 신경망 구현 __텐서플로(TF)란? __케라스란? __텐서플로 2.0의 가장 중요한 변화 __신경망 소개 __퍼셉트론 ____텐서플로 2.0 코드 첫 번째 예제 __다층 퍼셉트론: 신경망 첫 번째 예제 ____퍼셉트론 훈련의 문제점과 해결책 ____활성화 함수: 시그모이드 ____활성화 함수: tanh ____활성화 함수: ReLU ____추가적인 두 개의 활성화 함수: ELU와 LeakyReLU ____활성화 함수 ____간단히 말해: 결국 신경망이란? __실제 예제: 필기체 숫자 인식 ____원핫 인코딩(OHE) ____텐서플로 2.0으로 단순 신경망 정의 ____단순 텐서플로 2.0 신경망 실행과 베이스라인 구축 ____텐서플로 2.0의 단순 신경망을 은닉층으로 개선 ____텐서플로에서 드롭아웃으로 단순망 개선 ____텐서플로 2.0에서 여러 최적화기 테스트 ____에폭 수 증가시키기 ____최적화기 학습률 조절 ____내부 은닉층 개수 증가 ____배치 계산 크기 증가 ____필기체 인식 실행 차트 요약 __정규화 ____과적합을 피하기 위한 정규화 적용 ____배치 정규화의 이해 __구글 Colab 사용: CPU, GPU, TPU __감정 분석 __초매개변수 튜닝과 AutoML __출력 예측 __역전...
  • 안토니오 걸리 [저]
  • 저자 안토니오 걸리(Antonio Gulli)는 혁신과 실행에 있어 전체적 기술과 관리를 구축하는 데 열정이 있다. 전문 분야는 클라우드 컴퓨팅, 딥러닝, 검색 엔진이다. 현재 구글 CTO 사무소에서 엔지니어링 이사로 재직 중이다. 이전에 구글 바르샤바(Warsaw) 사이트에서 리더로 근무하며 엔지니어링 사이트를 두 배로 늘렸다. 지금까지 운 좋게 유럽 4개국에서 전문적인 경험을 쌓을 수 있었고, EMEA의 6개국과 미국에서 팀을 관리했다. 암스테르담의 주요 과학 출판사인 엘스비어(Elsevier)에서는 부사장으로 과학 출판을 이끌었고, 런던에서는 마이크로소프트 Ask.com의 CTO로 Bing 검색 작업을 수행하는 엔지니어링 사이트 책임자로 일했다. 또한 유럽 최초의 웹 검색 회사 중 하나를 비롯한 여러 공동 펀드 스타트업에서 일했다. 검색, 스마트 에너지, 환경, AI 분야에서 수많은 기술을 공동 발명했고, 20개가 넘는 특허를 출원/등록했으며, 코딩과 머신러닝에 관한 다수의 책을 저술했고 그 책들은 일본어와 중국어로도 번역됐다. 스페인어, 영어, 이탈리아어를 할 수 있으며 현재 폴란드어와 프랑스어를 배우고 있다. 두 아들 로렌조(Lorenzo)와 레오나르도(Leonardo) 그리고 어린 공주 오로라(Aurora)의 아버지이기도 하다.
  • 크라스랩 [저]
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