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텐서플로 1.x로 배우는 머신 러닝 : 실용적인 사례로 만들어보는 머신 러닝 시스템

텐서플로 1.x로 배우는 머신 러닝 : 실용적인 사례로 만들어보는 머신 러닝 시스템 (Loan 2 times)

Material type
단행본
Personal Author
Hua, Quan Azeem, Shams Ul, 저 Ahmed, Saif, 저 한정애, 역
Title Statement
텐서플로 1.x로 배우는 머신 러닝 : 실용적인 사례로 만들어보는 머신 러닝 시스템 / 콴 후아, 샴스 울 아짐, 사이프 아메드 지음 ; 한정애 옮김
Publication, Distribution, etc
서울 :   에이콘,   2018  
Physical Medium
377 p. : 삽화 ; 24 cm
Series Statement
Acorn + PACKT technical book 시리즈
Varied Title
Machine learning with TensorFlow 1.x : second generation machine learning with Google's brainchild - TensorFlow 1.x
ISBN
9791161751818 9788960772106 (Set)
General Note
색인수록  
부록: 고급 설치  
Subject Added Entry-Topical Term
Machine learning Artificial intelligence
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700 1 ▼a Azeem, Shams Ul, ▼e▼0 AUTH(211009)93840
700 1 ▼a Ahmed, Saif, ▼e▼0 AUTH(211009)86822
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No. Location Call Number Accession No. Availability Due Date Make a Reservation Service
No. 1 Location Main Library/Monographs(3F)/ Call Number 006.31 2018z34 Accession No. 111802201 Availability Available Due Date Make a Reservation Service B M
No. 2 Location Sejong Academic Information Center/Science & Technology/ Call Number 006.31 2018z34 Accession No. 151343376 Availability Available Due Date Make a Reservation Service
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No. 1 Location Main Library/Monographs(3F)/ Call Number 006.31 2018z34 Accession No. 111802201 Availability Available Due Date Make a Reservation Service B M
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No. 1 Location Sejong Academic Information Center/Science & Technology/ Call Number 006.31 2018z34 Accession No. 151343376 Availability Available Due Date Make a Reservation Service

Contents information

Book Introduction

"요즘 머신 러닝이라 하면 딥러닝이고, 텐서플로로 머신 러닝을 쉽게 할 수 있다"는 말만 듣고 실제 텐서플로로 머신 러닝을 해보려니 막막했던 사람들에게 꼭 필요한 내용을 제공한다. 실제 데이터와 실제 상황에 적용된 사례를 보며 데이터를 얻고 학습에 사용하기 위해 데이터를 가공하고 딥러닝시키면서 그 흐름이 어떻게 되는지를 텐서보드로 확인하는 것까지, 딥러닝으로 결과를 얻는 데 필요한 모든 것을 제공한다.

■ 데이터에 대해 다양한 질문을 하기 위해 여러 가지 머신 러닝 모델을 사용하는 방법
■ 텐서플로 1.x를 사용한 심층 신경망 제작 방법
■ 자신의 알고리즘을 최적화하고 장점을 강화하기 위해 파이썬 코드를 깔끔하고 우아하게 작성하는 방법
■ 자신의 머신 러닝 모델을 웹 애플리케이션에 심어 접근성을 높이는 방법
■ AWS에서 여러 GPU를 사용해 더 빠르게 학습시키는 방법

★ 이 책의 대상 독자 ★

실생활 애플리케이션에 쓰일 수 있을 만큼 멋지고 실용적인 머신 러닝 시스템을 만들고자 한다면 이 책이 이상적이다. 머신 러닝 개념, 파이썬 프로그래밍, IDE와 커맨드라인에 익숙한 상태여야 한다. 업무에 활용하기 위해 머신 러닝과 텐서플로에 대해 배워야 하는 프로그래머나 과학자 혹은 엔지니어에게도 유용한 책이다.

★ 이 책의 구성 ★

1장, '텐서플로 시작'에서는 우분투, 맥OS, 윈도우에서 텐서플로를 설치하고 시작하는 방법을 알아본다.
2장, '첫 번째 분류기'에서는 텐서플로를 사용하는 첫 번째 예로 손글씨 인식기를 만들어 본다.
3장, '텐서플로 도구상자'에서는 더 효과적이고 쉽게 텐서플로를 사용할 수 있게 하는 텐서플로의 도구들을 간략하게 알아본다.
4장, '고양이와 개'에서는 텐서플로에서 합성곱 신경망을 사용해 이미지 분류기를 만드는 방법을 알아본다.
5장, '순열에서 순열 모델로'에서는 순열-순열 모델을 사용해 영어에서 프랑스어로 번역하는 번역기를 만들어본다.
6장, '의미 찾기'에서는 문맥 분석, 실체 추출, 키워드 추출, 단어 간 연관 관계 추출을 사용해 텍스트 내의 의미를 찾는 방법을 알아본다.
7장, '머신 러닝으로 돈 벌기'에서는 금융 세상이라는 데이터양이 어마어마한 세계로 뛰어든다. 금융 문제를 해결하기 위해 시계열 데이터를 사용하는 방법을 알아본다.
8장, '의학 진단 문제'에서는 기업에서 다룰 만한 정도로 큰 문제인 의학 진단 문제를 심층 신경망을 사용해 해결하는 여러 가지 방법을 알아본다.
9장, '순항 제어: 자동화'에서는 훈련에서부터 모델을 서비스하는 데 이르기까지 운영계 시스템을 만드는 데 필요한 사항들을 알아본다. 사용자 피드백을 받아 매일매일 자동으로 훈련하는 과정도 시스템에 구현한다.
10장, '가동 준비와 성공'에서는 아마존 웹 서비스의 세상을 안내한다. 또한 아마존 서버에서 여러 개의 GPU를 사용한 시스템을 사용했을 때의 장점도 알아본다.
11장, '더 고려할 사항: 21가지 문제'에서는 이 책을 읽고 난 후 텐서플로와 딥러닝으로 도전해 볼 만한 21가지 실세상 문제를 소개한다.
부록 A, '고급 설치'에서는 GPU에 대해 알아본 후 단계별로 CUDA를 설정하고 GPU 기반 텐서플로를 설치하는 방법을 알아본다.


Information Provided By: : Aladin

Author Introduction

콴 후아(지은이)

신체 측정을 위한 데이터 플랫폼에 대한 보디데이터(BodiData)에서 컴퓨터 비전과 머신 러닝을 맡고 있는 엔지니어다. 사람이 옷을 입었을 때 신체에 대한 아바타를 알아내는 기능을 갖춘 기술을 제공하는 컴퓨터 비전과 머신 러닝 애플리케이션을 개발 중이다. 베트남의 과학 대학교(University of Science)에서 컴퓨터 비전을 전공해 과학 학사 학위를 받았다. 컴퓨터 비전과 머신 러닝 분야에서 3년 동안 스타트업에서 일했다. 팩트출판사에서 컴퓨터 비전을 다룬 『OpenCV3 Blueprints』(2015)를 썼다.

사이프 아메드(지은이)

15년의 실제 현장 경험을 갖춘 양적 분석가이자 데이터 과학자다. 액센츄어에서 관리 컨설팅을 시작으로 경력을 쌓기 시작해, 골드만삭스와 AIG 투자에서 양적 분석과 고위 관리직을 역임했다. 최근에는 의학 이미지에 딥러닝을 적용해 자동으로 처리하는 스타트업을 시작했다. 코넬 대학에서 컴퓨터 과학 학사를 취득했으며, 2018년 현재 U.C. 버클리에서 데이터 과학 분야로 대학원 과정을 밟고 있다.

샴스 울 아짐(지은이)

파키스탄 NUST 이슬라마바드에서 전기 공학 학사 학위를 받았다. 컴퓨터 과학 분야에 관심이 많으며, 안드로이드에서부터 자신의 경력을 쌓기 시작했다. 현재 머신 러닝, 특히 딥러닝에서 경력을 쌓고 있으며 프리랜서로 다양한 회사에서 의학과 관련된 프로젝트를 하고 있다. NUST의 RISE 연구소 멤버이기도 하며, IEEE 국제학회 ROBIO에 발표된 논문인 의 공저자다.

한정애(옮긴이)

서울대학교 컴퓨터공학과를 졸업하고 동 대학원에서 박사학위를 받았다. 글로벌 소프트웨어 회사인 SAP에서 개발하다 현재는 삼성증권에서 일하고 있다. 리눅스와 C++ 프로그래밍을 비롯한 여러 가지 프로그래밍 관련 분야에 관심이 많다. 번역서로는 에이콘출판사에서 출간한 『두렵지 않은 C++』(2013), 『C++ 표준 라이브러리』(2013), 『Boost C++ 애플리케이션 개발』(2015), 『Boost.Asio C++ 네트워크 프로그래밍 쿡북』(2017), 『텐서플로1.x로 배우는 머신 러닝』(2018)이 있다.

Information Provided By: : Aladin

Table of Contents

1장. 텐서플로 시작 
__현재 사용 버전 
__텐서플로 설치 
____우분투 설치 
____맥OS 설치 
____윈도우 설치 
____가상머신 설정 
____설치한 텐서플로 검사 
__요약 


2장. 첫 번째 분류기 
__중요 사항 
__훈련 데이터 획득 
__훈련 데이터 다운로드 
__분류에 대해 이해 
____훈련 데이터 준비 자동화 
__추가 설정 
____이미지를 행렬로 변환 
__논리적 중단점 
__머신 러닝 서류가방 
__훈련하기 
__다음 사용을 위한 모델 저장 
__테스트 세트를 숨기는 이유 
__분류기 사용 
__신경망 속으로 깊숙이 빠져들기 
__다룬 기술 
__요약 


3장. 텐서플로 도구상자 
__빠른 미리 보기 
__텐서보드 설치 
____텐서보드 코드 추가 
____AlexNet 
__실행 자동화 
__요약 


4장. 고양이와 개 
__notMNIST 다시 보기 
____프로그램 구성 
____합성곱 신경망 이해 
____구성 다시 보기 
____합성곱 신경망 만들기 
____수행 
__훈련일 
__실제 고양이와 개 
__다음에 사용할 수 있게 모델 저장 
__분류기 사용 
__다룬 기술 
__요약 


5장. 순열에서 순열 모델로: 프랑스어 할 줄 아세요? 
__빠른 미리 보기 
__소방호스에 입 대고 물 마시기 
__훈련일 
__요약 


6장. 의미 찾기 
__추가 설정 
__다룬 기술 
__요약 


7장. 머신 러닝으로 돈 벌기 
__입력과 접근 방법 
____데이터 얻기 
__문제에 접근 
____데이터 다운로드와 수정 
____데이터 보기 
____특성 추출 
____학습과 테스트 준비 
____신경망 생성 
____학습 
____테스트 
__더 고려할 사항 
__개인 투자를 위한 현실적인 고려 사항 
__다룬 기술 
__요약 


8장. 의학 진단 문제 
__도전 과제 
__데이터 
__파이프라인 
____파이프라인 이해 
____데이터셋 준비 
____데이터 준비 과정의 설명 
____훈련 단계 
____검증 단계 
____텐서보드로 출력 시각화 
__더 고려할 사항 
____기타 의학 데이터 도전 과제 
____ISBI 위대한 챌린지 
____의학 데이터 읽기 
__다룬 기술 
__요약 


9장. 순항 제어: 자동화 
__시스템 개요 
__프로젝트 설정 
__빠른 훈련을 위해 미리 훈련된 모델 불러들이기 
____이미 훈련된 모델 테스트 
__준비한 데이터셋에 맞춘 모델 훈련 
____옥스퍼드-IIIT 반려동물 데이터셋 소개 
____훈련과 테스트를 위한 입력 파이프라인 설정 
____모델 정의 
____훈련 연산 정의 
____훈련 과정 수행 
____운영계에서 사용할 모델 내보내기 
__운영계에서 모델 서비스 
____텐서플로 서빙 설정 
____모델 실행과 테스트 
____웹 서버 설계 
__운영계에서 자동으로 미세 조정 
____사용자가 레이블을 제공한 데이터 읽어 들이기 
____모델에 대한 미세 조정 
____매일 실행하도록 cronjob 설정 
__요약 


10장. 가동 준비와 성공 
__아마존 웹 서비스 간단한 소개 
____P2 인스턴스 
____G2 인스턴스 
____F1 인스턴스 
____가격 정책 
__애플리케이션 개요 
____데이터셋 
____데이터셋과 입력 파이프라인 준비 
____신경망 구조 
____한 개의 GPU로 훈련 
____다중 GPU로 훈련 
__메커니컬 터크 개요 
__요약 


11장. 더 고려할 사항: 21가지 문제 
__데이터셋과 챌린지 
____문제 1: ImageNet 데이터셋 
____문제 2: COCO 데이터셋 
____문제 3: 오픈 이미지 데이터셋 
____문제 4: 유튜브-8M 데이터셋 
____문제 5: AudioSet 데이터셋 
____문제 6: LSUN 챌린지 
____문제 7: MegaFace 데이터셋 
____문제 8: 2017 데이터 과학 볼 챌린지 
____문제 9: 스타크래프트 게임 데이터셋 
__텐서플로 기반 프로젝트 
____문제 10: 사람 자세 측정 
____문제 11: 물체 검출 - YOLO 
____문제 12: 물에 검출 - Faster RCNN 
____문제 13: 인물 검출 - tensorbox 
____문제 14: 마젠타 
____문제 15: 웨이브넷 
____문제 16: Deep Speech 
__흥미로운 프로젝트 
____문제 17: 대화식 심층 채색 - iDeepColor 
____문제 18: 조그마한 얼굴 검출기 
____문제 19: 인물 검색 
____문제 20: 얼굴 인식 - MobileID 
____문제 21: 질의응답 - DrQA 
__카페에서 텐서플로 
__TensorFlow-Slim 
__요약 


부록 A. 고급 설치 
__설치 
____엔비디아 드라이버 설치 
____CUDA 툴킷 설치 
____cuDNN 설치 
____텐서플로 설치 
____텐서플로가 GPU를 지원하는지 검증 
__아나콘다에서 텐서플로 사용 
__요약

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