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    러닝 텐서플로

    러닝 텐서플로 딥 러닝 영상처리와 NLP부터 텐서보드 시각화, 멀티스레딩, 분산처리까지

    원제 : : Learning TensorFlow

    • 톰 호프, 예헤즈켈 레셰프, 이타이 리더 저
    • 박상은 역
    • 한빛미디어
    • 2018년 05월 04일
    • 정가
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    ISBN: 9791162240687 288쪽 235 x 183 (㎜)

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    이 책은

    딥러닝기초, 실무활용, 규모확장
    의미를알고쓰는텐서플로


    텐서플로는현재가장대중적인딥러닝라이브러리로서각종튜토리얼코드를웹에서쉽게찾을수있다. 하지만딥러닝기법을이해하는것도벅찬마당에텐서플로자체를자세히설명하는자료는찾아보기어려운실정이다. 이책은파이썬지식이있는개발자를대상으로텐서플로의구동원리를알려주며기초부터고급활용법까지파헤친다. 텐서보드, 케라스, TFLearn, 텐서플로서빙등텐서플로를더강력하게해주는도구와멀티스레딩및분산처리를이용한규모확장등다른곳에서찾을수없는실무노하우가담겨있다. PC 한대로 MNIST 예제를돌려보는단계를벗어나고싶다면이책을피할수없을것이다.


    출판사 리뷰

    딥러닝 기초, 실무 활용, 규모 확장
    의미를 알고 쓰는 텐서플로

    텐서플로는 현재 가장 대중적인 딥러닝 라이브러리로서 각종 튜토리얼 코드를 웹에서 쉽게 찾을 수 있다. 하지만 딥러닝 기법을 이해하는 것도 벅찬 마당에 텐서플로 자체를 자세히 설명하는 자료는 찾아보기 어려운 실정이다. 이 책은 파이썬 지식이 있는 개발자를 대상으로 텐서플로의 구동 원리를 알려주며 기초부터 고급 활용법까지 파헤친다. 텐서보드, 케라스, TFLearn, 텐서플로 서빙 등 텐서플로를 더 강력하게 해주는 도구와 멀티스레딩 및 분산처리를 이용한 규모 확장 등 다른 곳에서 찾을 수 없는 실무 노하우가 담겨 있다. PC 한 대로 MNIST 예제를 돌려보는 단계를 벗어나고 싶다면 이 책을 피할 수 없을 것이다.

    딥러닝 영상처리와 NLP부터 텐서보드 시각화, 멀티스레딩, 분산처리까지
    가장 널리 쓰이는 딥러닝 라이브러리인 텐서플로의 모든 것을 다룬다. '텐서플로'에서 '텐서'는 어떤 의미이고 '플로'는 어떤 의미일까? 텐서플로가 그래프 기반이라고 하던데 이 그래프는 어떻게 작동할까? 의미도 모르고 쓰고 있는 변수, 플레이스홀더, 세션, 페치 등의 정확한 정의는 무엇일까? 이 책은 텐서플로 기초를 다루며, 다른 책에서 다루지 않는 이러한 의문에 답한다.
    이어서 신경망 구조, 텐서보드 시각화, 추상화 라이브러리(케라스, TF-Slim, TFLearn), 텐서플로 서빙, 멀티스레드 입력 파이프라인, 분산처리 등 심화 주제로 넘어간다. 이 과정에서 CNN, RNN, 오토인코더 등을 활용한 자연어처리, 영상처리, 음성인식, 예측 분석 등 흔히 쓰이는 딥러닝 기법들을 예제로 살펴본다.
    이 책을 마스터하면 텐서플로를 사용한 딥러닝 시스템을 구축하고 실무에 운용할 준비를 마친 셈이다.

    ● 고통 없이 텐서플로를 배우고 돌려보기
    ● 밑바닥부터 딥러닝 모델 구축하기
    ● 영상처리와 NLP에 널리 쓰이는 딥러닝 모델 훈련하기
    ● 개발을 쉽고 빠르게 해주는 추상화 라이브러리 사용하기
    ● 텐서플로를 확장하여 클러스터로 모델 훈련을 분산처리하기
    ● 프로덕션 환경으로 텐서플로 배포하기

    추천글

    텐서플로를기초부터잘설명해주는책이나왔습니다. 기본적인변수설정부터메서드같은텐서플로의동작방식, 그리고분류, CNN, RNN, 텍스트분석까지설명합니다. 케라스등텐서플로를더쉽게쓸수있게해주는도구와텐서플로를분산환경에서돌릴수있는방법도살펴봅니다. 약간의딥러닝지식만있다면쉽게이해할수있습니다. 책에서제공하는예제에자신이구한데이터셋을적용해가면서공부해보면더도움이될거라고생각합니다. 텐서플로를실무에서사용하고있는사람으로서텐서플로입문자들에게추천하고싶은책입니다.
    _최용선, S-Core 데이터과학자



    쉬운예제와복잡한예제가조화롭게들어있어도움이됐다. 텐서플로서빙과모델훈련을분산처리하는챕터가특히흥미로웠다. 텐서플로를이해하고활용하기위해여러번읽어볼만한책이다.
    _비슈와나스수브라마니안, 스타벅스데이터엔지니어및분석가


    저자 소개

    톰 호프, 예헤즈켈 레셰프, 이타이 리더

    톰 호프(Tom Hope)
    학계와 업계에 걸쳐 다양한 경력을 갖춘 응용 머신러닝 연구자이자 데이터 과학자. 다국적 기업 환경에서 선임 데이터 과학자로 재직하며 웹 마이닝, 텍스트 분석, 컴퓨터 비전, 세일즈와 마케팅, IoT, 금융시장 예측, 대규모 제조업 등 여러 분야를 넘나들며 데이터 과학과 딥러닝 연구개발팀을 이끌어왔다. 이전에는 전자상거래 스타트업에서 데이터 과학 연구개발을 주도했다. 주요 다국적 기업과 스타트업에서 데이터 과학 컨설팅을 수행하기도 했다. 컴퓨터 과학, 데이터 마이닝, 통계를 연구하다 보니 현재는 머신러닝, 딥러닝, 자연어처리, 약지도 학습, 시계열 등이 주요 연구 분야다.

    역자 소개

    박상은

    박상은
    컴퓨터에붙은그림을보고애플이라는단어의뜻을알게된이땅의흔한개발자중한사람. 대학원에서인공지능을공부했지만졸업이후메일, 브라우저, CMS, 도서관리시스템, 빅데이터플랫폼등인공지능과큰관련이없는다양한프로젝트에참여해오다뒤늦게다시인공지능과머신러닝에서비전을찾아어슬렁거리고있다. 최근에는딥러닝의재미있는주제들을연구하고, 이를사업화하는데관심을가지고있다. 공역한책으로『9가지사례로익히는고급스파크분석(개정판)』(한빛미디어, 2018)이있다.

    목차

    CHAPTER 1 개요
    1.1 딥러닝 속으로
    1.2 텐서플로라는 이름에 담긴 의미
    1.3 텐서플로 개괄
    1.4 마치며

    CHAPTER 2 텐서플로 설치에서 실행까지
    2.1 텐서플로 설치
    2.2 Hello World
    2.3 MNIST
    2.4 소프트맥스 회귀
    2.5 마치며

    CHAPTER 3 텐서플로의 기본 이해하기
    3.1 연산 그래프
    3.2 그래프, 세션, 페치
    3.3 텐서의 흐름
    3.4 변수, 플레이스홀더, 간단한 최적화
    3.5 마치며

    CHAPTER 4 합성곱 신경망
    4.1 CNN 소개
    4.2 MNIST 분류기: 버전 2
    4.3 CIFAR10
    4.4 마치며

    CHAPTER 5 텍스트 1: 텍스트와 시퀀스 처리 및 텐서보드 시각화
    5.1 시퀀스 데이터의 중요성
    5.2 RNN 소개
    5.3 텍스트 시퀀스용 RNN
    5.4 마치며

    CHAPTER 6 텍스트 2: 단어 벡터, 고급 RNN, 임베딩 시각화
    6.1 단어 임베딩 소개
    6.2 word2vec
    6.3 사전 학습된 임베딩과 고급 RNN
    6.4 마치며

    CHAPTER 7 텐서플로 추상화와 간소화
    7.1 이번 장의 개요
    7.2 contrib.learn
    7.3 TFLearn
    7.4 마치며

    CHAPTER 8 큐, 스레드, 데이터 읽기
    8.1 입력 파이프라인
    8.2 TFRecord
    8.3 큐
    8.4 완전한 멀티스레드 입력 파이프라인
    8.5 마치며

    CHAPTER 9 분산 텐서플로
    9.1 분산 컴퓨팅
    9.2 텐서플로의 병렬처리 요소
    9.3 분산 예제
    9.4 마치며

    CHAPTER 10 모델 엑스포트와 서빙
    10.1 모델을 저장하고 내보내기
    10.2 텐서플로 서빙 소개
    10.3 마치며

    APPENDIX A 모델 구축과 텐서플로 서빙 사용에 관한 팁
    A.1 모델 구조화 및 사용자 정의
    A.2 텐서플로 서빙의 필수 및 권장 구성 요소

    APPENDIX B 한국어판 부록: 텐서플로 1.7의 contrib.learn 폐기

    APPENDIX C 한국어판 부록: 7.3.5절 TF-Slim 예제

    8. 관련 서적 (제목 + ISBN)
    ● 딥러닝의 정석 (9791162240519)
    ● 골빈해커의 3분 딥러닝, 텐서플로맛 (9791162240137)
    ● 핸즈온 머신러닝 (9791162240731)
    ● 텐서플로 첫걸음 (9788968484902)

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