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줄리아 머신러닝, 딥러닝, 강화학습

빠르고 우아하게 데이터 분석부터 강화학습까지 인공지능 실무 스킬업

김태훈 | 제이펍 | 2023년 10월 06일 리뷰 총점9.6 정보 더 보기/감추기
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줄리아 머신러닝, 딥러닝, 강화학습

품목정보

품목정보
발행일 2023년 10월 06일
쪽수, 무게, 크기 396쪽 | 188*245*19mm
ISBN13 9791192987408

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책소개

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목차

상세 이미지

상세 이미지 1

저자 소개 (1명)

서울대학교에서 경영학과 통계학을 전공했다. 상품선물을 거래하는 미국 헤지펀드에서 6년간 파이썬으로 데이터 분석을 했다. 2012년부터 국내 대표 사모운용사인 타임폴리오자산운용에서 전산 본부를 이끌고 있다. 주로 하는 업무는 주문 처리 자동화, 위험 관리 시스템 구축, 시장 데이터 분석 등이다. 서비스 구현 시에는 C#을 주로 사용하고, 데이터 분석 시에는 줄리아를 즐겨 사용한다. 러스트, F# 등 다양한 프로그래... 서울대학교에서 경영학과 통계학을 전공했다. 상품선물을 거래하는 미국 헤지펀드에서 6년간 파이썬으로 데이터 분석을 했다. 2012년부터 국내 대표 사모운용사인 타임폴리오자산운용에서 전산 본부를 이끌고 있다. 주로 하는 업무는 주문 처리 자동화, 위험 관리 시스템 구축, 시장 데이터 분석 등이다. 서비스 구현 시에는 C#을 주로 사용하고, 데이터 분석 시에는 줄리아를 즐겨 사용한다. 러스트, F# 등 다양한 프로그래밍 언어를 업무에 도입해보는 것을 좋아하고, 여러 언어 중에서 줄리아로 작업할 때 가장 우아함을 느꼈다. 새벽에 일어나서 맑은 정신으로 코딩할 때 행복함을 많이 느낀다.

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책 속으로

--- p.317

출판사 리뷰

가장 빠르고 우아한 데이터 과학 최고의 언어를 만날 시간

줄리아는 파이썬 상위호환 언어로 평가받으면서 사용이 늘고 있다. 파이썬과 같이 동적 언어이면서도 C와 같은 정적 언어에 가까운 실행 속도를 보이며, 대부분의 라이브러리 역시 줄리아 코드로 작성되어 라이브러리의 코드를 수정하거나 디버깅하기가 매우 쉽다는 장점도 있다. 이 책은 줄리아의 우아한 언어 특성과 강력한 라이브러리 생태계를 활용해 전문가답게 인공지능 실무를 처리하는 방법을 알려준다. 언어 문법을 매뉴얼 형식으로 설명하는 대신, 타입 시스템, 다중 디스패치, 메서드 특화, 메타프로그래밍, 다차원 배열, 병렬 연산 등 실무 관점에서 알아야 할 줄리아의 코딩 스타일을 자세히 다룬다. 이어서 데이터 분석과 시각화에 쓰이는 라이브러리들(Tables.jl, DataFrames.jl, Query.jl, Plots.jl 등)과 환경 구성법을 살펴보고, 간단한 전처리 실습도 해본다. 특히 책 앞부분은 파이썬과 비교하는 예시로 파이썬 사용자의 줄리아 적응을 돕는다.

이후는 머신러닝, 딥러닝, 강화학습 영역의 일반적인 작업들에 대해 최신 알고리즘을 활용해 줄리아로 우아하게 실습해보는 시간이다. 줄리아의 과학적 타입이나 MLJ의 모델 합성을 활용하면 머신러닝 워크플로 자체가 얼마나 깔끔해지는지 체감할 수 있다. 플럭스를 사용하는 딥러닝 파트에서는 자동 미분과 함자를 설명한 다음, 컴퓨터 비전, 객체 탐지, NLP 등의 딥러닝 작업들을 실습한다. 파이토치나 텐서플로에 익숙한 독자가 쉽게 따라올 수 있게 구성했다. 끝으로 DQN, DDPG, SAC, A2C, PPO 등 강화학습 알고리즘을 줄리아로 구현해 카트폴 환경에서 결과를 확인해본다. 줄리아 문법 또는 인공지능 이론을 기초부터 하나씩 설명하는 책은 아니다. 그런 입문서들은 이미 시중에 있지만, 줄리아를 실제로 인공지능 실무에 활용해본 저자가 노하우를 담아 집필한 활용서는 이 책이 유일하다. 인공지능 실무에서 생산성을 높이고 싶다면 이 책이 가장 우아한 선택이 될 것이다.

주요 내용

- 타입 시스템, 다중 디스패치, 메서드 특화, 메타프로그래밍, 병렬 연산 등 줄리아의 강력한 언어 특성
- Tables.jl, DataFrames.jl, Query.jl, Plots.jl 등 줄리아 패키지를 활용한 데이터 분석 및 시각화
- 과학적 타입을 이용한 머신러닝 전처리, 학습, 예측, 평가, 튜닝 및 모델 합성 실무
- 플럭스를 사용한 컴퓨터 비전, 객체 탐지, NLP 등 딥러닝 작업 실습
- DQN, DDPG, SAC, A2C, PPO 강화학습 알고리즘 구현

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