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파이토치 딥러닝 마스터 : 모의 암 진단 프로젝트로 배우는 신경망 모델 구축부터 훈련
엘리 스티븐스, 현동석 ㅣ 책만 ㅣ Deep Learning with Pytorch
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2022년 06월 22일
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604page/185*241*34/1217g
  • ISBN
9791189909413/1189909413
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  • 상세정보
  • 파이토치 핵심 개발진이 직접 집필한 책으로, 최고 실무자가 바로 옆에 앉아서 딥러닝의 기초부터 실제 프로젝트 활용까지, 모델 성능 평가와 개선 방안을 차근차근 알려주는 느낌을 준다! 텐서, 신경망 같은 딥러닝 데이터 구조의 개념과 원리부터 파이토치와 의료 데이터를 활용한 완전하게 동작 가능한 딥러닝 서비스 구축부터 배포까지, 딥러닝 전체 워크플로를 모두 다룬다! 이 책에서는 파이토치를 활용해 신경망과 딥러닝 시스템을 만드는 방법을 알려준다. 종양 이미지 분류기라는 실전 예제 구축 작업을 바닥부터 배우는 실용적인 내용이 가득하다. 동시에 파이토치 텐서 API, 파이썬의 데이터 로딩, 훈련 모니터링, 결과 시각화 등 딥러닝 파이프라인 전체에 대한 최고의 실습 사례를 다룬다. | 이 책에서 다루는 내용 | - 심층 신경망 훈련 - 모듈과 손실 함수 구현 - 파이토치 허브의 사전 훈련된 모델 활용 - 주피터 노트북 코드 샘플 탐구 - 딥러닝 모델 성능의 분석, 평가, 개선 - 폐 종양 CT 영상 데이터를 활용한 모델 분석부터 서빙까지 엔드투엔드 모의 암 진단 프로젝트
  • | 이 책의 구성 | 1부 ‘파이토치 핵심’는 파이토치 프로젝트를 이해하는 데 필요한 기반 기술을 익히고, 직접 만들어보기 시작한다. 그리고 파이토치 API와 함께 파이토치를 라이브러리로 만들어주는 숨겨진 몇 가지 기능을 살펴보고 초기 분류 모델을 훈련해본다. 1부가 끝나면 실제 프로젝트를 건드려 볼 준비가 된 셈이다. 1장 ‘딥러닝과 파이토치 라이브러리 소개’는 라이브러리로서 파이토치가 딥러닝 혁명에서 차지하는 위상을 소개하고 다른 딥러닝 프레임워크와 차별화되는 요인을 다룬다. 2장 ‘사전 훈련된 신경망’은 사전 훈련된 예제 신경망을 실행하면서 파이토치 동작을 확인해본다. 실습에서는 파이토치 허브의 모델을 어떻게 내려받고 실행하는지 설명한다. 3장 ‘텐서 구조체’는 파이토치의 기본 빌딩 블럭인 텐서(Tensor)를 소개하고 텐서 API와 더불어 세부 구현에서 숨겨진 부분도 보여준다. 4장 ‘실제 데이터를 텐서로 표현해보기’는 텐서로 얼마나 다양한 데이터를 표현할 수 있는지를 알아보고 딥러닝 모델을 위해 텐서를 어떻게 만들어야 하는지도 알려준다. 5장 ‘학습 기법’은 경사 하강을 통해 학습 메커니즘을 따라가 보고 파이토치가 어떻게 자동미분으로 경사 하강을 활성화하는지 알아본다. 6장 ‘신경망을 활용한 데이터 적합’은 nn과 optim 모듈을 이용하여 파이토치에서 회귀를 위한 신경망 모델을 만들고 훈련하는 과정을 보여준다. 7장 ‘새와 비행기 구별하기: 이미지 학습’은 앞 장에서 배운 내용을 토대로 이미지 분류를 위한 완전 연결 모델을 만들고 파이토치 API 지식을 넓힌다. 8장 ‘컨볼루션을 활용한 일반화’는 컨볼루션 신경망을 소개하고 신경망 모델의 파이토치 구현을 위한 고급 개념을 다룬다. 2부 ‘실전 이미지 학습: 폐암 조기 진단’는 폐암 자동 진단을 위한 종합적인 솔루션에 우리를 조금씩 가까이 데려간다. 이런 어려운 문제는 암 판별 같은 광범위한 문제를 푸는 데 필요한 실세계의 접근 방식을 보여주는 동기가 된다. 깔끔한 엔지니어링과 트러블슈팅 그리고 문제 해결에 집중하는 대규모 프로젝트다. 9장 ‘암과 싸워 이기기 위한 파이토치 활용’은 CT 이미지에서 출발해 폐 종양 분류를 위해 사용할 엔드투엔드 전략을 설명한다. 10장 ‘여러 데이터 소스를 통합 데이터셋으로 합치기’는 CT 스캔 이미지에 사람이 레이블링한 애노테이션 데이터를 읽고 필요한 형태의 정보로 바꾸어 텐서로 변환하는 작업을 표준 파이토치 API로 수행한다. 11장 ‘종양 탐지를 위한 분류 모델 훈련’은 10장에서 소개한 훈련 데이터를 사용하는 첫 분류 모델을 소개한다. 모델을 훈련하고 기본 성능 메트릭을 수집한다. 동시에 훈련 모니터링을 위한 텐서보드(TensorBoard)를 소개한다. 12장 ‘메트릭과 증강을 활용한 훈련 개선’은 표준 성능 메트릭을 알아보고 구현하며 이 메트릭을 사용해 이전 훈련에서 어떤 약점이 있는지를 찾아낸다. 이후 이런 약점을 극복하기 위해 데이터 밸런싱과 증강을 사용해 개선된 훈련셋을 만든다. 13장 ‘세그멘테이션을 활용한 의심 결절 탐색’은 전체 CT 스캔을 대상으로 종양이 있을 지점을 표시하는 히트맵(hitmap)을 만들기 위한 세그멘테이션과 픽셀투픽셀(pixel-to-pixel) 모델 아키텍처를 설명한다. 이 히트맵은 사람이 레이블링한 애노테이션 데이터가 없는 경우 CT 스캔에서 폐 결절(nodule)을 찾는 데 사용될 수 있다. 14장 ‘엔드투엔드 결절 분석, 그리고 남겨진 과제’는 최종 엔드투엔드 프로젝트를 구현한다. 분류에 따라 만들어진 새로운 세그멘테이션 모델을 사용해 암 환자를 진단한다. 3부 ‘드디어, 배포’에서는 배포를 다루는 1개...
  • [1부] 파이토치 핵심 1장 딥러닝과 파이토치 라이브러리 소개 __1.1 딥러닝 혁명 __1.2 딥러닝을 위한 파이토치 __1.3 왜 파이토치인가? ____1.3.1 딥러닝 경쟁 구도 __1.4 파이토치 딥러닝 프로젝트 둘러보기 __1.5 하드웨어와 소프트웨어 요구사항 ____1.5.1 주피터 노트북 __1.6 연습 문제 __1.7 핵심 요약 2장 사전 훈련된 신경망 __2.1 이미지를 인식하는 사전 훈련된 신경망 ____2.1.1 이미지 인식을 위해 사전 훈련된 신경망 가져오기 ____2.1.2 알렉스넷 ____2.1.3 레즈넷 ____2.1.4 준비, 시...작 전에 잠깐만 ____2.1.5 실행! ____2.2 가짜 이미지를 만드는 사전 훈련된 모델 ____2.2.1 GAN 게임 ____2.2.2 사이클GAN ____2.2.3 말을 얼룩말로 바꾸는 신경망 __2.3 장면을 설명하는 사전 훈련된 신경망 ____2.3.1 뉴럴토크2 __2.4 토치 허브 __2.5 결론 __2.6 연습 문제 __2.7 핵심 요약 3장 텐서 구조체 __3.1 부동소수점 수의 세계 __3.2 텐서: 다차원 배열 ____3.2.1 파이썬 리스트에서 파이토치 텐서로 ____3.2.2 첫 텐서 만들어보기 ____3.2.3 텐서의 핵심 __3.3 텐서 인덱싱 __3.4 이름이 있는 텐서 __3.5 텐서 요소 타입 ____3.5.1 dtype으로 숫자 타입 ...
  • 엘리 스티븐스 [저]
  • 실리콘 밸리 스타트업에서 대부분의 커리어를 이어왔다. 기업용 네트워크 장비를 만드는 소프트웨어 엔지니어부터 (종양영상학을 위한 소프트웨어 개발) CTO까지 다양한 경력을 쌓았으며 지금은 자율주행 산업에서 머신러닝 분야에 종사하고 있다.
  • 현동석 [저]
  • 서울대학교에서 컴퓨터공학을 전공한 후, 오랫동안 네이버나 마이크로소프트 등 여러 회사에서 검색 관련 개발을 수행했으며, 딥러닝 모델 제품화를 위한 서빙과 데이터 분석을 엮은 엔드투엔드 플랫폼도 만든 바 있다. 현재는 네이버에서 지식그래프 기반의 검색 결과를 제공하는 지식베이스 조직을 이끌고 있다.
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