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출간일

2016년 10월 20일

208쪽 | 540g | 188*235*13mm

ISBN-13

9788960779198

ISBN-108960779199

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책소개

이 책은 머신 러닝과 딥 러닝에 관심이 있는 독자들이 텐서플로 예제를 구현해 보면서 쉽게 이해할 수 있도록 구성되어 있다. 기본 파이썬 문법부터 기본적인 머신 러닝 알고리즘(선형회귀, KNN, K-Means), 인공 신경망, 합성곱 신경망, 순환 신경망까지 텐서플로 예제를 통해 자세하게 설명한다. 텐서플로의 중요한 특징 중 하나인 텐서보드를 소개하고 GPU를 사용한 텐서플로 프로그래밍과 머신러닝으로 학습한 모델을 실무에서 활용할 수 있도록 환경을 제공하는 텐서플로 서빙까지 다룬다. 텐서플로를 통한 머신 러닝과 딥 러닝 구현의 기초를 다지는 데 큰 도움이 될 것이다.


저자 소개

저자 : 잔카를로 자코네

산업과학 분야에서 10년 이상 연구 프로젝트를 관리해 왔다. 국립 연구 협회(CNR, the National Research Council)에서 근무하면서 병렬 수치 연산 및 시각화에 관해 연구했다.
현재 컨설팅 업체에서 소프트웨어 엔지니어로 활동하며, 대공 방어 시스템 유지 보수 업무를 맡고 있다.
나폴리 대학교(Federico II of Naples)에서 물리학 석사학위를 받았으며, 로마 라 사피엔차 대학교(La Sapienza of Rome)에서 컴퓨터 과학 석사 2학기 과정에 있다.
팩트출판사에서 『Python Parallel Programming Cookbook』을 출간했으며 링크드인(https://it.linkedin.com/in/giancarlozaccone)을 통해 그와 연락할 수 있다.

역자 : 김창엽

안랩에서 9년간 근무하며 악성 코드 대응 및 침해 사고 분석 업무를 수행했다. 해킹 기법과 분석 방법을 배우는 것을 즐기고, 최근에는 데이터 분석과 머신 러닝에 관심이 많아 박사 과정에 진학해 연구 중이다.

목차

1장. 텐서플로: 기초
__머신 러닝과 딥 러닝 기초
____지도 학습
________비지도 학습
________딥 러닝
__텐서플로 개요
__파이썬 기초
____문법
____데이터 형식
____문자열
____제어 흐름
____함수
____클래스
____예외 처리
____라이브러리 불러오기
__텐서플로 설치
____맥과 리눅스 배포판에 설치
____윈도우에 설치
____소스코드로부터 텐서플로 설치
____텐서플로 동작 확인
__첫 번째 작업 세션
__데이터 플로우 그래프
__텐서플로 프로그래밍 모델
____텐서보드 사용법
__요약


2장. 텐서플로 기초 연산
__텐서 자료 구조
____1차원 텐서
____2차원 텐서
________텐서 다루기
____3차원 텐서
____텐서플로를 이용한 텐서 다루기
________입력 데이터 준비
__복소수와 프랙탈
____망델브로 집합 데이터 준비
____망델브로 집합의 데이터 플로우 그래프 생성과 실행
____망델브로 집합 시각화
____쥘리아 집합 데이터 준비
____쥘리아 집합의 데이터 플로우 그래프 생성과 실행
____쥘리아 집합 시각화
__그레이디언트 계산
__난수
____균일 분포
____정규 분포
____시드를 이용한 난수 생성
________몬테카를로 기법
... 펼처보기

출판사 리뷰

★ 이 책에서 다루는 내용 ★

■ 수학적 문제 해결을 위한 텐서플로 환경 구축
■ 머신 러닝과 딥 러닝 기본 개념 학습
■ 데이터 모델 구축을 위한 인공 신경망 학습 및 검증
■ 회귀 알고리즘을 이용한 예측
■ 군집화를 통한 데이터 분석
■ 군집화와 데이터 분류를 위한 알고리즘 개발
■ 빅데이터 분석을 위한 GPU 컴퓨팅 구현


★ 이 책의 대상 독자 ★

프로그래밍과 수학에 대한 기본 지식이 있으며, 머신 러닝과 딥 러닝을 배우고 싶어 하는 사람을 대상으로 한다. 이 책의 내용을 숙지한다면 텐서플로의 기능을 이용해 강력한 애플리케이션을 제작할 수 있다.


★ 이 책의 구성 ★

1장, ‘텐서플로: 기초’에서는 텐서플로 구조의 전반적인 내용과 개발 배경, 파이썬 프로그래밍 가이드라인을 설명한다. 텐서플로 설치 방법과 세션을 구동시키는 방법, 그리고 최적화와 디버깅에서 사용하는 텐서보드(TensorBoard)에 대해서도 다룬다.
2장, ‘텐서플로 기초 연산’에서는 텐서플로의 수학 연산 기능에 대해 설명한다. 텐서플로의 기초 자료형을 설명하고, 이를 통해 가장 기본적인 연산부터 복잡한 편미분 방정식까지 풀어본다. 텐서플로에서 주요하게 다루는 자료 구조인 텐서(tensor)에 대해서도 설명한다.
3장, ‘머신 러닝 시작’에서는 머신 러닝 모델에 대해 설명한다. 데이터 간 유사성을 특징으로 사용하는 선형 회귀 알고리즘을 직접 구현해보면서 데이터 간의 연관성에 대해 알아본다. 머신 러닝의 학습 방법은 크게 분류(Classification)와 군집화(Clustering)의 두 가지로 나눌 수 있다. 분류는 새로운 데이터가 입력되면 미리 정의된 카테고리로 나누는 방법이며, 군집화는 비슷한 데이터끼리 그룹을 만드는 방법이다.
4장, ‘인공 신경망 소개’에서는 신경망에 대해 간단하면서도 자세히 설명한다. 인공 뉴런의 연결 구조는 사람의 뉴런이 행동하는 방식을 모방하도록 수학적으로 모델링돼 있다. 즉, 인공 뉴런은 실제 뉴런의 특성을 모방하도록 수학적으로 구성됐다고 할 수 있으며, 신경망(Neural Network)은 인공 뉴런을 연결해서 딥 러닝 알고리즘을 구성한 것이다. 단일 계층 퍼셉트론(Single Layer Perceptron)과 다중 계층 퍼셉트론(Multi Layer Perceptron)이 가장 기본적인 신경망이라 할 수 있으며, 이를 이용해 데이터를 분류해본다.
5장, ‘딥 러닝’에서는 딥 러닝 알고리즘을 다룬
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