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    실전활용! 텐서플로 딥러닝 프로젝트

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    실전활용! 텐서플로 딥러닝 프로젝트 10가지 실무 프로젝트로 배우는 텐서플로와 딥러닝 알고리즘 100% 활용법

    시리즈 : 위키북스 데이터 사이언스 시리즈 [23]

    • 루카 마사론 외 저
    • 김정인 역
    • 위키북스
    • 2018년 11월 21일
    • 정가
      27,000원
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    ISBN: 9791158391232 328쪽 188 x 240 (㎜)

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    책 소개

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    출판사 리뷰

    텐서플로를 활용한 다양한 딥러닝 시스템을 설계해 보자!



    텐서플로는 머신러닝과 딥러닝에 사용되는 가장 유명한 프레임워크다. 텐서플로는 다양한 종류의 딥러닝 모델을 매우 높은 정확도로 훈련시키기 위한 빠르고 효율적인 프레임워크를 제공한다. 이 책은 10개의 현실적인 프로젝트를 통해 텐서플로를 활용해 딥러닝을 수행하는 방법을 익히게 돕는다.



    《실전활용! 텐서플로 딥러닝 프로젝트》에서는 우선 딥러닝에 적합한 텐서플로 환경을 구성한 다음, 텐서플로를 활용해 컨볼루션망(ConvNet), 순환 신경망(RNN), LSTM, 대립쌍 구조를 활용한 생성망(GAN)을 비롯해 다양한 유형의 딥러닝 모델을 훈련시키는 법을 배운다. 그 과정에서 이미지 처리, 추천 시스템, 주가 예측, 챗봇 구성 등 다양한 실세계 문제를 해결하는 딥러닝 솔루션을 만들어 본다. 또한 기계 번역을 수행하거나 강화학습 기법을 활용해 게임을 할 수 있는 시스템도 만들어 볼 것이다.



    이 책이 끝나면 딥러닝의 모든 개념을 학습하고 텐서플로로 구현해보게 될 것이며, 텐서플로로 자신만의 딥러닝 모델을 어려움 없이 구축하고 훈련시킬 수 있게 될 것이다.




    ★ 이 책에서 배우는 내용 ★


    ◎ 딥러닝을 위한 텐서플로 환경 구성

    ◎ 효율적인 이미지 처리를 위해 독자적인 컨볼루션망 구성

    ◎ LSTM을 활용한 이미지 캡션 생성

    ◎ LSTM 아키텍처를 활용한 정확한 주가 예측

    ◎ 중복된 쿼라 질문을 탐지해 의미론적 매칭이 무엇인지 학습

    ◎ GAN을 훈련시키기 위해 텐서플로로 AWS 인스턴스를 구성

    ◎ 인간이 입력한 내용을 이해하고 해석하기 위한 챗봇 훈련과 설정

    ◎ 스스로 비디오 게임을 하고 이길 수 있는 AI 구성




    ★ 대상 독자 ★



    ◎ 이 책은 텐서플로를 활용해 흥미로운 딥러닝 프로젝트를 만들고자 하는 딥러닝 실무자를 비롯해 데이터 과학자, 머신러닝 개발자를 대상으로 한다. 머신러닝과 딥러닝에 대한 약간의 이해와 텐서플로 프레임워크에 익숙한 독자라면 이 책의 내용을 충분히 학습할 수 있을 것이다.

    저자 소개

    루카 마사론 외

    지은이 : 루카 마사론 (Luca Massaron)
    다변수 통계 분석, 머신 러닝, 고객 분석에 특화된 데이터 과학자이자 마케팅 연구 디렉터다. 또한 지난 10년간 현실 문제를 해결하고 추론, 통계, 데이터 마이닝, 알고리즘을 적용해 업무 관계자에게 가치를 제공하는 일에 몸담았다. 이탈리아에서 웹 사용자 분석의 선구자부터 캐글(Kaggle) 상위 10위에 오르기까지 데이터 및 데이터 분석의 모든 면과 전문가 및 비전문가 모두에게 가능성 있는 데이터 주도 지식 발견을 보여주는 데 열정적이었다.  

    지은이 : 알베르토 보세티 (Alberto Boschetti)
    신호 처리 및 통계 분야의 전문성을 가진 데이터 과학자다. 통신 공학 박사학위를 갖고 있으며, 현재 런던에 살고 있다. 업무 프로젝트에서 자연어 처리(NLP), 행동 분석, 머신 러닝, 분산 처리에 이르는 문제를 다루고 있다. 자신의 일에 열정적이며 모임, 컨퍼런스 및 기타 행사에 참여하면서 데이터 과학 기술 분야의 최신 동향을 지속적으로 파악하고 있다.  

    지은이 : 알렉세이 그리고리예프 (Alexey Grigorev)
    알렉세이 그리고리예프는 8년 이상의 전문 경력을 가진 데이터 과학자, 머신러닝 엔지니어, 소프트웨어 개발자다. 현재 Simplaex에서 데이터 과학자로 근무하고 있으며 주로 자바와 파이썬을 활용해 데이터 정제, 데이터 분석, 모델링하는 일을 한다.  

    지은이 : 아비？r 타쿠르 (Abhishek Thakur)
    아비�r 타쿠르는 데이터 과학자다. 그는 이론보다는 주로 응용 머신러닝과 딥러닝에 관심을 갖고 있다. 2014년 초 본 대학(University of Bonn)에서 컴퓨터 과학으로 석사 학위를 받았다. 머신러닝 대회에 적극적으로 참가하며 유명한 웹사이트 Kaggle에서 세계 랭킹 3위에 이름을 올려 놓았다.  

    지은이 : 라쟈링가파 샨무갸마니 (Rajalingappaa Shanmugamani)
    현재 SAP 싱가포르에서 딥러닝 분야의 리더로 일하고 있다. 이전에는 컴퓨터 비전 제품 개발을 위해 여러 신생 기업에서 근무하고 컨설팅해왔다. 인도 공과 대학(Indian Institute of Technology, Madras)에서 석사 학위를 받았으며, 제조 분야의 컴퓨터 비전 애플리케이션 산업에 관한 논문을 저술했다. 저널 및 콘퍼런스에서 동료 논문 검토를 했으며, 머신 러닝 분야에서 몇몇 특허를 보유했다. 여가에는 프로그래밍과 머신 러닝을 학생과 엔지니어에게 가르친다.  

    옮긴이 : 김정인
    학업까지 포함하여 약 20년을 IT 분야에 종사했다. 회사를 나오기 전 최근 7년동안 BI/BA 영역에 몸담았다. 관심 있는 분야는 데이터 과학 분야이며, 늘 이 책으로 처음 공부하는 사람처럼 번역에 임하고 싶다. 옮긴 책으로는 《러닝 스칼라》 《파이썬 데이터 사이언스 핸드북》 《구글 애널리틱스 완벽 가이드》가 있다.  

    역자 소개

    김정인

    학업까지 포함하여 약 20년을 IT 분야에 종사했다. 회사를 나오기 전 최근 7년동안 BI/BA 영역에 몸담았다. 관심 있는 분야는 데이터 과학 분야이며, 늘 이 책으로 처음 공부하는 사람처럼 번역에 임하고 싶다. 옮긴 책으로는 《애자일 데이터 과학 2.0》 《구글 애널리틱스 완벽 가이드》 《파이썬 데이터 사이언스 핸드북》 《러닝 스칼라》가 있다.

     

     

     

    목차

    ▣ 01장: 컨볼루션 신경망을 활용한 교통 표지판 인식
    데이터셋
    CNN
    이미지 전처리
    모델 훈련 및 예측
    연습 문제
    정리

    ▣ 02장: Object Detection API를 활용해 이미지에 주석 달기
    MS COCO 데이터셋
    __텐서플로 객체 탐지 API
    __R-CNN, R-FCN, SSD 모델 기초의 이해
    프로젝트 계획
    __프로젝트 환경 구성
    __Protobuf 컴파일
    프로젝트 코드 준비
    __간단한 응용 프로그램
    __실시간 웹캠 탐지
    감사의 말
    정리

    ▣ 03장: 이미지 캡션 생성
    캡션 생성이란 무엇인가?
    이미지 캡션을 달 수 있는 데이터셋 둘러보기
    __데이터셋 내려받기
    단어를 임베딩으로 전환
    이미지 캡션을 생성하는 방법
    __조건부 랜덤 필드
    __컨볼루션 신경망과 순환 신경망의 결합
    __캡션 순위 정하기
    __조밀한 캡션 생성
    __RNN 캡션 생성
    __멀티 모드 캡션 생성
    __어텐션 기반의 캡션 생성
    캡션 생성 모델 구현
    정리

    ▣ 04장: 조건부 이미지 생성을 위한 GAN 구축
    GAN 소개
    __핵심은 대립쌍 방식에 있다
    __캄브리아기 폭발
    프로젝트
    __Dataset 클래스
    __CGAN 클래스
    일부 예제에 CGAN 활용하기
    ___MNIST
    ___Zalando MNIST
    ___EMNIST
    ___훈련된 CGAN을 재사용하기
    아마존 웹 서비스 사용하기
    감사의 말
    정리

    ▣ 05장: LSTM을 이용한 주가 예측
    입력 데이터셋 - 코사인과 주가
    데이터셋 포맷 구성
    회귀 모델을 이용한 미래 주가 예측
    장단기 메모리 - LSTM 기초
    LSTM으로 주가 예측하기
    다음으로 생각해 볼 질문들
    정리

    ▣ 06장: 기계 번역 시스템 구축과 훈련
    아키텍처 검토
    말뭉치 선처리
    기계 번역 모델 훈련시키기
    테스트 및 번역
    __과제
    정리

    ▣ 07장: 사람처럼 의견을 나눌 수 있는 챗봇의 훈련과 구축
    프로젝트 소개
    입력 말뭉치
    훈련 데이터셋 생성
    챗봇 훈련
    Chatbox API
    __과제
    정리

    ▣ 08장: 중복된 쿼라 질문 탐지하기
    데이터셋 설명
    기본 특징 공학으로 시작하기
    퍼지 특징 생성하기
    TF-IDF와 SVD 특징 사용
    Word2vec 임베딩으로 매핑하기
    머신러닝 모델 테스트
    텐서플로 모델 구축
    심층 신경망 사전 처리
    심층 신경망 구성요소
    학습 구조 설계
    정리

    ▣ 09장: 텐서플로 추천 시스템 구축
    추천 시스템
    추천 시스템을 위한 행렬 분해
    __데이터셋 준비 및 기준점
    __행렬 분해
    __암묵적 피드백 데이터셋
    __SGD 기반의 행렬 분해
    __베이즈 개인화 순위
    추천 시스템을 위한 RNN
    __데이터 준비 및 기준선 수립
    __텐서플로로 만드는 RNN 추천 시스템
    정리

    ▣ 10장: 강화학습으로 비디오 게임하기
    게임 소개
    OpenAI 버전
    리눅스(우분투 14.04 혹은 16.04)에 OpenAI 설치하기
    __OpneAI Gym에서 루나 랜더 게임
    딥러닝을 통해 강화학습 알아보기
    __심층 Q-러닝을 위한 요령
    __심층 Q-러닝의 제약 사항
    프로젝트 시작
    __AI 두뇌 정의
    __경험 재생을 위한 메모리 생성
    __에이전트 생성
    __환경 지정하기
    __강화학습 프로세스 실행
    감사의 글
    정리

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