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OpenCV를 위한 머신 러닝
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OpenCV를 위한 머신 러닝

머신 러닝 기술 입문

마이클 베이어 저/테크 트랜스 그룹 T4 | 에이콘출판사 | 2017년 12월 28일 | 원제 : Machine Learning for OpenCV: Expand your OpenCV knowledge and master key concepts of machine learning using this practical, hands-on guide 첫번째 리뷰어가 되어주세요 | 판매지수 2394 판매지수란? 공유 페이스북 공유하기 트위터 공유하기 상품퍼가기 열기/닫기
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상품정보

출간일 2017년 12월 28일
쪽수,무게,크기 504쪽 | 928g | 188*235*24mm
ISBN13 9791161750965
ISBN10 1161750967

이 상품과 관련 있는 이벤트 1

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책소개

컴퓨터는 머신 러닝을 통해 과거의 수집된 데이터를 사용하고, 미래 예측을 하면서, 학습을 진행할 수 있다. 이 책에서는 간단한 예제를 활용해 분류 및 회귀와 같은 통계 학습의 핵심 개념을 직관적으로 확인할 수 있다. 모든 기본 개념을 다룬 후, 의사 결정 트리(Decision tree), 서포트 벡터 머신(Support vector) 및 베이지안(Bayesian) 네트워크와 같은 다양한 알고리즘을 탐색하고 다른 OpenCV 기능과 결합하는 방법을 배우게 된다. 그 과정에서 데이터를 이해하고 어떻게 완벽하게 작동하는 머신 러닝 파이프 라인을 구축 하는지를 이해하여 전체 작업을 배우게 된다. 가장 뜨거운 주제인 '딥러닝'을 시작할 준비가 될 때까지, 더 많은 머신 러닝 기술을 학습할 수 있다. 작업에 적합한 도구를 선택하는 방법을 숙지하고 숙련된 기술과 결합해 모든 관련 머신 러닝의 기본 지식을 파악하게 할 수 있게 된다.


저자 소개

작가파일보기 관심작가알림 신청 저 : 마이클 베이어

Michael Beyeler 워싱턴 대학교(University of Washington)의 신경공학 및 데이터 과학 분야 박사후 연구원(Postdoctoral Fellow)으로서 망막 보형물(생체공학적 눈)을 이식받은 맹인 환자의 지각 경험을 향상시키기 위해 생체공학 비전의 컴퓨터 이용 모델을 연구하고 있다. 이 연구는 신경과학, 컴퓨터 공학, 컴퓨터 비전, 머신 러닝의 교차점에 놓여 있다. 고급 컴퓨터 비전 프로젝트를 작성하기 위한 실질적인 가이드로 활용되고 있는 『OpenCV with Python Blueprints』(packt,2015)를 저술했다. 여러 오픈소스 소프트웨어 프로젝트에 적극적으로 참여하고 있으며 파이썬, C/C++, CUDA, MATLAB, 안드로이드와 관련된 전문 프로그래밍 경험을 쌓았다.캘리포니아 대학교 어바인(Irvine) 캠퍼스에서 컴퓨터 과학 박사 학위를 받았으며, 스위스 취리히 연방 공과대학교에서 생명공학 석사 학위와 전기공학 학사 학위를 받았다.

작가파일보기 관심작가알림 신청 역 : 테크 트랜스 그룹 T4

최신 IT 테크놀로지에 대한 리서치를 목적으로 하는 스터디 그룹이다. 엔터프라이즈 환경에서 오픈소스를 활용해 프레임워크를 구축하는 데 관심이 많으며, 스프링Spring, React.js, Node.js, OpenCV, ML 등의 기술에 주목하고 있다. 오픈소스 기반의 플랫폼 개발 및 활용도 주요 관심 분야다. 에이콘출판사에서 펴낸 『구글 애널리틱스로 하는 데이터 분석 3/e』(2017), 『추천 엔진을 구축하기 위한 기본서』(2017) 등을 번역했다.

목차

1장. 머신 러닝 시작
__머신 러닝 시작하기
__머신 러닝으로 해결할 수 있는 문제들
__파이썬 시작하기
__OpenCV 시작하기
__설치하기
____이 책의 최신 코드 얻기
____파이썬의 아나콘다 배포판에 대해 살펴보기
____conda 환경에서 OpenCV 설치
____설치 확인하기
____OpenCV의 ML 모듈 엿보기
__요약


2장. OpenCV와 파이썬의 데이터 작업
__머신 러닝 워크플로우의 이해
__OpenCV와 파이썬을 사용해 데이터 다루기
____새로운 IPython 또는 주피터 세션 시작하기
____파이썬 NumPy 패키지를 사용해 데이터 다루기
____파이썬에서 외부 데이터 세트 적재하기
____Matplotlib을 사용해 데이터 시각화하기
____C++에서 OpenCV의 TrainData 컨테이너를 사용해 데이터 다루기
__요약


3장. 지도 학습의 첫 번째 단계
__지도 학습 이해하기
____OpenCV에서 지도 학습 살펴보기
____점수화 기능으로 모델 성능 측정
__분류 모델을 사용해 클래스 레이블 예측하기
____k-최근접 이웃 알고리즘의 이해
____OpenCV에서 k-최근접 이웃 구현하기
__회귀 모델을 사용해 지속적인 결과 예측하기
____선형 회귀 분석
____선형 회귀
... 펼처보기

출판사 리뷰

추천의 글

비록 시간이 오래 걸리긴 했지만, 지난 몇 년 동안 기계는 스스로 정확하게 학습하는 방법을 배워왔다. 이에 따라 카메라가 사람을 찍을 때 얼굴을 검출하고, 소셜 미디어 앱이 업로드한 사진을 통해 우리를 인식할 수 있다는 것은 더 이상 놀라운 일이 아니다. 앞으로 몇 년 동안, 우리는 더욱 급진적인 변화를 경험하게 될 것이다. 머지않아 자동차가 자율 운행하게 될 것이고, 휴대 전화는 특정 언어로 된 간판을 읽고 번역 가능하게 될 것으로 보인다. 또한 엑스레이 및 기타 의료 영상을 보고 강력한 알고리즘으로 분석함으로써 의학 진단과 효과적인 치료법도 추천하게 될 것이다.
이러한 변화는 컴퓨팅 성능이 향상되고, 대량의 이미지 데이터와 수학, 통계학, 컴퓨터 과학에서 가져온 아이디어가 폭발적으로 결합함으로써 이뤄진다. 빠르게 성장하고 있는 머신 러닝 방법은 일상적인 세상과의 상호작용에 영향을 미친다. 컴퓨터 비전의 패러다임 변화에서 가장 주목할 만한 항목 중 하나는 오픈소스 커뮤니티의 많은 기여자, 애호가, 과학자, 엔지니어가 자유롭게 사용할 수 있으며, 이미 개발된 소프트웨어 활용에 많이 의존할 수 있다는 점이다. 이는 진입 장벽이 그 어느 때보다 낮다는 것을 의미한다. 이미지 처리를 위해 머신 러닝을 활용하고자 하는 마음만 있다면, 누구나 사용 가능하게 됐다.
다양한 도구와 아이디어들이 있다고 하더라도, 여러 갈래의 수많은 길이 있는 복잡한 정원에서는 길을 안내하고 올바른 길로 가도록 도와주는 가이드가 필요하다. 다행히도 이 책을 보는 당신에게는 앞서 이야기한 복잡한 길 찾기와 관련된 좋은 소식을 전할 수 있다. 이 책을 집어 들었다면, 당신은 내 동료이자 이 책의 저자인 마이클 베이어 박사가 담아낸 내용을 좋은 지침서로 활용할 수 있을 것이다. 마이클은 광범위한 전문 지식을 가지고 있는 열정적인 엔지니어, 컴퓨터 과학자, 신경과학자이면서 많은 오픈소스 소프트웨어를 개발하는 개발자다. 그는 로봇이 복잡한 환경을 관측하고 탐색할 방법을 가르칠 뿐 아니라, 뇌 활동을 모델링하는 방법을 만들었고, 프로그래밍을 사용해 다양한 머신 러닝 및 이미지 처리 문제를 해결하는 방법을 개발자들에게 정기적으로 가르친다. 정기적인 학습을 통해 자신의 전문 지식과 경험에 대해 한 번 더 생각하고, 책 내의 아이디어를 학습할 때 여러 번 생각할 수 있게 해
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