Name: ★품질보장★ 파이썬을 활용한 딥러닝 전이학습
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★품질보장★ 파이썬을 활용한 딥러닝 전이학습

Transfer Learning으로 빠르고 손쉽게 구축하는 고급 딥러닝 모델

디파니안 사르카르, 러그허브 발리, 타모그나 고시 공저 | 위키북스 | 2019년 10월 11일

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발행일	2019년 10월 11일
쪽수, 무게, 크기	412쪽 \| 18824019mm

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전반적인 상태 새 상품에 가까움 겉표지 변색 없음, 얼룩 없음 낙서 없음, 찢어진 부분 없음 겉 표지 있음 책등, 책배, 책아래위 변색 없음, 얼룩 없음 낙서 없음, 닳은 흔적 없음 책등 접힌 흔적 없음	전반적인 상태 거의 없음 내지(면지) 변색 없음, 얼룩 없음, 물리적 변형 없음 내지 접힌 흔적, 찢어진 부분 없음, 낙서 없음 제본탈착 없음
전반적인 상태 약간 헌 책 (사용감 약간 있음) 겉표지 희미한 변색 있음, 약간의 얼룩 있음 (1cm 내) 낙서 없음, 찢어진 부분 없음 겉 표지 있음 접힌 흔적 있음 (1cm 내) 책등, 책배, 책아래위 희미한 변색 있음, 약간의 얼룩 있음 (1cm 내) 낙서 없음, 닳은 흔적 약간 있음 책등 접힌 흔적 없음	전반적인 상태 약간 있음 내지(면지) 변색 없음, 얼룩 없음, 물리적 변형 없음 내지 접힌 흔적 약간 있음 (5페이지 이내) 찢어진 부분 없음, 낙서 없음 제본탈착 없음
전반적인 상태 헌 책 (사용감 많이 있음) 겉표지 전체적으로 변색 있음, 얼룩 등 오염 있음 (2cm 내) 낙서 있음, 찢어진 부분 없음 겉 표지 없음 접힌 흔적 있음, 래핑 흔적 있음 정가 및 ISBN이 동일한 도서이나 표지 이미지 다름 책등, 책배, 책아래위 전체적으로 변색 있음, 얼룩 등 오염 있음 (2cm 내) 낙서 있음, 닳은 흔적 있음 책등 접힌 흔적 있음	전반적인 상태 있음 내지(면지) 내지 변색 있음, 얼룩 있음, 물리적 변형 없음 내지 접힌 흔적 있음 (10페이지 이내) 찢어진 부분 있음 (1cm 내) 5페이지 이내 필기 및 밑줄 등 있음 (단, 참고서, 수험서는 매입불가) 제본탈착 없음 본문 읽기에 지장 없는 부록 및 구성품 없음 (세트도서 박스 등)
전반적인 상태 헌 책 (사용감이 많이 있고, 오염있음) 겉표지 변색이 심함, 얼룩 등 심한 오염 있음 (2cm 초과) 심한 낙서 있음 물에 젖은 흔적 있음, 곰팡이 있음 책등, 책배, 책아래위 변색이 심함, 얼룩 등 심한 오염 있음 (2cm 초과) 심한 낙서 있음 물에 젖은 흔적 있음, 곰팡이 있음 모서리 깨짐, 책등 파손 있음	전반적인 상태 많음 내지(면지)/부속물 변색이 심함, 얼룩 등 심한 오염 있음 (2cm 초과) 전체적으로 구겨짐, 뒤틀림 있음 찢어진 부분 있음 (1cm 초과) 물에 젖은 흔적 있음, 곰팡이 있음 페이지 또는 글자 등의 인쇄 오류 있음 5페이지 초과 필기 및 밑줄 등 있음 제본탈착 있음 (낙장, 분책) 부속물 없음

판매자 : 소독한책만^^ 4점 (172명 평가)
깨끗하게 관리된 책 입니다~^^ (살균소독 및 세정 후 발송)

책소개

1장: 머신러닝의 기초 원리	 왜 머신러닝인가? ___공식적 정의	 ___얕은 학습과 딥러닝	 머신러닝 기법	 ___지도 학습	 ___비지도 학습	 CRISP-DM 	 ___비즈니스 이해 	 ___데이터 이해	 ___데이터 준비	 ___모델링	 ___평가	 ___배포	 표준 머신러닝 워크플로	 ___데이터 검색	 ___데이터 준비	 ___모델링	 ___모델 평가와 튜닝	 ___배포와 모니터링	 탐색적 데이터 분석	 특성 추출과 특성 엔지니어링	 ___특성 엔지니어링에서 쓰는 전략	 ___텍스트 데이터 다루기	 특성 선택	 정리	 2장: 딥러닝 기초	 딥러닝이란 무엇인가?	 딥러닝 프레임워크	 GPU가 지원되는 클라우드 기반의 딥러닝 환경 구축	 GPU 지원을 통한 강력한 딥러닝 환경 구축하기	 신경망 기초	 ___단순한 선형 뉴런	 ___기울기 기반 최적화	 ___야코비와 헤세 행렬	 ___미분의 연쇄 규칙	 ___확률적 경사 하강	 ___비선형 신경 유닛	 ___간단한 비선형 유닛 학습 - 로지스틱 유닛	 ___손실 함수	 ___데이터 표현	 ___다층 신경망	 ___역전파 - 심층 신경망 훈련하기	 ___신경망 학습의 과제	 ___모델 파라미터의 초기화	 ___SGD의 개선	 ___신경망에서의 과대 적합과 과소 적합	 ___신경망의 하이퍼 파라미터	 정리	 3장: 딥러닝 아키텍처 이해하기	 신경망 아키텍처	 ___왜 다른 아키텍처가 필요할까	 다양한 아키텍처	 ___MLP와 심층 신경망	 ___오토인코더 신경망	 ___변분 오토인코더	 ___적대적 생성망 	 ___CNN	 ___캡슐 네트워크 	 ___순환 신경망	 ___메모리 신경망	 ___신경 튜링 기계 	 ___어텐션 기반 신경망 모델	 정리	 4장: 전이학습의 기초	 전이학습 소개	 ___전이학습의 혜택	 전이학습 전략	 전이학습과 딥러닝	 ___전이학습의 방법	 ___사전 훈련 모델	 ___활용	 심층 전이학습의 유형 	 ___도메인 적응	 ___도메인 혼란	 ___다중 과제 학습 	 ___원샷 학습	 ___제로샷 학습	 전이학습의 도전 과제	 ___부정적 전이	 ___전이 범위 	 정리	 5장: 전이학습의 위력 발휘하기	 전이학습의 필요성	 ___실제적인 문제에서의 설정	 ___데이터 세트 구축 	 ___접근법 설정 	 CNN 모델 처음부터 구축하기	 ___기본 CNN 모델	 ___CNN 모델과 정규화	 ___CNN 모델과 이미지 늘리기	 전이학습에서 사전 훈련된 CNN 모델 활용하기	 ___VGG-16 모델의 이해	 ___특성 추출기로 사전 훈련된 CNN 모델	 ___특성 추출기와 이미지 늘리기로 사전 훈련된 CNN 모델	 ___사전 훈련된 CNN 모델과 미세 튜닝 및 이미지 늘리기	 딥러닝 모델 평가	 ___샘플 테스트 이미지로 모델 예측	 ___CNN 모델이 인지한 것을 시각화하기 	 ___테스트 데이터로 수행한 평가 모델 성능 	 정리	 6장: 이미지 인식과 분류	 딥러닝 기반의 이미지 분류	 벤치마킹 데이터 세트	 최신 이미지 분류 모델	 이미지 분류와 전이학습	 ___CIFAR-10	 ___개 품종 식별 데이터 세트	 정리	 7장: 텍스트 문서의 범주화	 텍스트 범주화	 ___전통적인 텍스트 범주화	 단어 표현	 ___Word2vec 모델	 ___Gensim을 이용한 Word2vec	 ___GloVe 모델	 CNN 문서 모델	 ___리뷰 감성 분류기 구현	 ___가장 많이 변경된 임베딩은 무엇일까?	 ___전이학습 - IMDB 데이터 세트에 적용	 ___Word2vec 임베딩으로 전체 IMDB 데이터 세트 훈련	 ___CNN 모델로 문서 요약하기	 ___ CNN 모델을 이용한 다중 클래스 분류	 ___문서 임베딩 시각화	 정리	 8장: 오디오 이벤트 식별과 분류	 오디오 이벤트 분류의 이해	 ___실세계 문제에서의 설정	 ___오디오 이벤트의 탐색적 분석	 특성 엔지니어링과 오디오 이벤트의 표현	 전이학습을 통한 오디오 이벤트 분류	 기본 특성으로 데이터 세트 구축하기	 ___특성 추출을 위한 전이학습	 ___분류 모델 만들기	 ___분류기 성능 평가	 딥러닝 오디오 이벤트 식별자 만들기	 정리	 9장: 딥드림	 소개	 ___컴퓨터 비전의 알고리즘적 환각	 ___특성 지도 시각화	 딥드림	 ___예제	 정리	 10장: 스타일 전이 	 신경 스타일 전이의 이해	 이미지 전처리 방법	 손실 함수 구축	 ___내용 손실	 ___스타일 손실	 ___총 변동 손실	 ___총 손실 함수	 커스텀 최적화기 만들기	 스타일 전이의 작동	 정리	 11장: 자동 이미지 캡션 생성기	 이미지 캡션 넣기의 이해	 목표 설정	 데이터 이해하기	 자동화된 이미지 캡션 넣기의 접근 방식	 ___개념적 접근	 ___유용한 실습 방법	 전이학습과 이미지 특성 추출	 캡션에 쓸 어휘집 작성	 이미지 캡션 데이터 세트 생성기 구축	 이미지에 쓸 언어 인코더-디코더 딥러닝 모델 구축	 이미지에 캡션을 넣는 딥러닝 모델 훈련	 이미지에 캡션을 넣는 딥러닝 모델 평가	 ___데이터와 모델 불러오기	 ___그리디 서치와 빔 서치의 이해	 ___빔 서치 기반 캡션 생성기 구현	 ___BLEU 채점의 이해와 구현	 ___테스트 데이터에서 모델 성능 평가	 이미지에 캡션 넣기 자동화의 실제	 ___야외 장면에서 샘플 이미지에 캡션 넣기	 ___인기 있는 스포츠의 샘플 이미지에 캡션 넣기	 ___개선할 점들 	 정리	 12장: 이미지 채색	 문제 설명	 컬러 이미지	 ___색상 이론	 ___색상 모델과 색상 공간	 ___문제 상태 재검토	 채색 심층 신경망 구축	 ___전처리 	 ___손실 함수	 ___인코더	 ___전이학습 - 특성 추출	 ___융합층	 ___디코더	 ___후처리	 ___훈련과 결과	 도전 과제	 추가 개선 사항	 정리

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저자 소개 (7명)

저 : 디파니안 사르카르 (Dipanjan(DJ) Sarkar)

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디파니안 사르카르는 데이터 과학과 머신러닝, 딥러닝을 활용해 대규모 지능형 시스템을 구축하고 있는 인텔의 데이터 과학자다. 그는 데이터 과학 및 소프트웨어 엔지니어링 분야의 전문 기술로 석사 학위를 취득했다. 현재 머신러닝과 자연어 처리, 통계 방법, 딥러닝을 전문적으로 분석하고 있다. 디파니안 사르카르는 데이터 과학과 머신러닝, 딥러닝을 활용해 대규모 지능형 시스템을 구축하고 있는 인텔의 데이터 과학자다. 그는 데이터 과학 및 소프트웨어 엔지니어링 분야의 전문 기술로 석사 학위를 취득했다. 현재 머신러닝과 자연어 처리, 통계 방법, 딥러닝을 전문적으로 분석하고 있다.

저 : 러그허브 발리 (Raghav Bali)

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러그허브 발리는 옵텀(United Health Group)의 데이터 과학자다. 유스케이스에 기초해서 머신러닝, 딥러닝, 의료와 보험 관련 자연어 처리로 기업 수준의 솔루션 연구와 개발을 하고 있다. 이전에 인텔에서 상황 주도적인 데이터 중심의 IT 기획에 관여했었다. 러그허브 발리는 옵텀(United Health Group)의 데이터 과학자다. 유스케이스에 기초해서 머신러닝, 딥러닝, 의료와 보험 관련 자연어 처리로 기업 수준의 솔루션 연구와 개발을 하고 있다. 이전에 인텔에서 상황 주도적인 데이터 중심의 IT 기획에 관여했었다.

저 : 타모그나 고시 (Tamoghna Ghosh)

작가 파일

타모그나 고시는 인텔의 머신러닝 엔지니어다. 마이크로소프트 연구소(Microsoft Research, MSR) 인도에서의 4년간의 핵심 연구 경험을 포함해 총 11년의 경력이 있다. MSR에서 그는 암호 분석 연구 분야 조교로 블록 암호를 푸는 일을 했다. 빅 데이터, 머신러닝, 자연어 처리, 정보 검색, 데이터 시각화 및 소프트웨어 개발에 전문적인 지식이 있다. 타모그나 고시는 인텔의 머신러닝 엔지니어다. 마이크로소프트 연구소(Microsoft Research, MSR) 인도에서의 4년간의 핵심 연구 경험을 포함해 총 11년의 경력이 있다. MSR에서 그는 암호 분석 연구 분야 조교로 블록 암호를 푸는 일을 했다. 빅 데이터, 머신러닝, 자연어 처리, 정보 검색, 데이터 시각화 및 소프트웨어 개발에 전문적인 지식이 있다.

역 : 송영숙

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송영숙은 경희대학교 국어국문학과에서 공부하고 있다. 국어학을 전공했고 전산언어학과 언어 유형론에 관심이 많다. 사람의 언어와 기계의 언어에 장벽을 조금이라고 줄여서 벽을 허물고 길을 내는 사람이 되려고 노력하고 있다. 송영숙은 경희대학교 국어국문학과에서 공부하고 있다. 국어학을 전공했고 전산언어학과 언어 유형론에 관심이 많다. 사람의 언어와 기계의 언어에 장벽을 조금이라고 줄여서 벽을 허물고 길을 내는 사람이 되려고 노력하고 있다.

역 : 심상진

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국내 IT 대기업에서 자연어 데이터 분석 및 모델러로 활동 중이다. 물리학을 전공하고, 임베딩 소프트웨어 개발, 단백질 분자 모델링 연구 및 시스템 파이프라인 구축, 기상/지리 데이터 관련 시각화 및 관리 소프트웨어 방면에서 경력을 쌓았다. 현재는 데이터 분석을 평생의 업으로 생각하고 일에 매진하고 있다. 자연어 처리가 주 업무이며, 데이터 수집 방법과 레이블링의 효율적 처리 방법을 강구하는 중이다. BERT보다... 국내 IT 대기업에서 자연어 데이터 분석 및 모델러로 활동 중이다. 물리학을 전공하고, 임베딩 소프트웨어 개발, 단백질 분자 모델링 연구 및 시스템 파이프라인 구축, 기상/지리 데이터 관련 시각화 및 관리 소프트웨어 방면에서 경력을 쌓았다. 현재는 데이터 분석을 평생의 업으로 생각하고 일에 매진하고 있다. 자연어 처리가 주 업무이며, 데이터 수집 방법과 레이블링의 효율적 처리 방법을 강구하는 중이다. BERT보다 작으면서도 효율적인 구성을 가진 모델을 연구하며, 자연어를 기계어에 일대일로 대응시킬 방법을 모색하고 있다. 무엇보다 얼마 전에 태어난 아기에게 애정 어린 관심을 쏟으며 연구를 게을리하지 않으려고 노력한다.

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역 : 한수미

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한수미는 한림대학교 영어영문학과 및 디지털 인문예술전공 조교수다. 영어평가 및 응용언어학을 전공했고 자동언어평가를 연구하기 위해서 딥러닝의 세계에 입문했다. 현재 대학에서 영어학과 데이터분석 및 시각화 관련 수업을 하고 있고, 교육공학에 관심이 많다. 한수미는 한림대학교 영어영문학과 및 디지털 인문예술전공 조교수다. 영어평가 및 응용언어학을 전공했고 자동언어평가를 연구하기 위해서 딥러닝의 세계에 입문했다. 현재 대학에서 영어학과 데이터분석 및 시각화 관련 수업을 하고 있고, 교육공학에 관심이 많다.

역 : 고재선

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고재선은 주식회사 농협은행 준법감시부 법무팀 변호사다. 통신공학과 법학을 전공했고, 법과 과학기술 사이의 접점에 관심이 많다 고재선은 주식회사 농협은행 준법감시부 법무팀 변호사다. 통신공학과 법학을 전공했고, 법과 과학기술 사이의 접점에 관심이 많다

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