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    텐서플로와 머신러닝으로 시작하는 자연어 처리

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    텐서플로와 머신러닝으로 시작하는 자연어 처리 로지스틱 회귀부터 트랜스포머 챗봇까지

    • 전창욱, 최태균, 조중현 저
    • 위키북스
    • 2019년 02월 15일
    • 정가
      30,000원
    • 판매가
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    ISBN: 9791158391379 424쪽 175 x 235 (㎜)

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    이 책은 기존 자연어 처리 서적과는 다른 세 가지 특징을 가지고 있다.


     


    첫째, 자연어 처리에 활용되는 개념적인 설명에서 끝나는 것이 아니라 모델 구현에 집중한다. 그뿐만 아니라 상용 서비스를 지원하는 텐서플로를 기반으로 모델을 개발한다.


    둘째, 실무에서 자연어 처리 문제를 해결하는 데 조금이나마 도움이 되고자 캐글 대회의 문제를 활용했으며, 감정분석부터 유사도 처리, 챗봇에 이르기까지 다양한 문제를 다룬다.


    셋째, 딥러닝 기반 자연어 처리를 다룬 서적은 대부분 번역서이기 때문에 주로 영어 데이터만 다루지만 이 책에서는 영어 데이터뿐만 아니라 한글 데이터를 활용한 문제 해결까지 다룬다.


    출판사 리뷰


    추천글

    "이론적인 설명에서 그치지 않고 데이터셋을 자세히 들여다보면서 인사이트를 얻고, 코드 레벨까지 깊게 내려가면서 이론을 손으로 만지듯 더듬으면서 이해할 수 있게 해주며, 간단한 딥러닝 코드가 만들어 내는 경이로운 정확도를 직접 확인할 수 있게 해주는 멋진 가이드가 될 것이다."
    - 김성훈(홍콩과기대 / 네이버 Clova AI)


     


    "딥러닝의 필수 요소에 대한 소개, 트랜스포머(Transformer) 같은 최신 모델에 대한 구체적인 설명까지 필요한 내용을 빠짐없이 다뤘습니다. 자연어 처리에 입문하려는 분들에게 이 책이 하나의 선택지로 자리하게 된 것을 다행스럽게 생각합니다."
    - 박규병(카카오브레인 A.I. Researcher)


     


    "단순히 최신 딥러닝 기반 자연어 처리 기술을 소개하는 것이 아니라 실질적인 코딩과 한국어의 특성 등을 충분히 어필하고 있기에 실제 자연어 처리를 도입해서 새로운 서비스나 앱 등을 개발하려는 분들에게 큰 도움이 될 것이다."
    - 정지훈(경희사이버대 선임강의 교수, 모두의 연구소 Chief Vision Officer)


     


    "복잡한 이론적 내용 때문에 어렵게만 여겨지던 딥러닝을 이 책을 통해 많은 사람들이 쉽고 재미있게 배울 수 있을 것이다."
    - 주재걸(고려대 컴퓨터학과 교수)


     


    "이런 좋은 책을 한글로 써주신 저자분께 감사드리며, 자연어 처리에 관심이 있는 분들께 많은 도움이 되리라 생각합니다. 강추합니다."
    - 조대협(구글-조대협의 블로그)


     


    "한국어로 쓰여진 자연어 처리 서적 가운데 이보다 방대하고 친절한 책은 없을 것이다."
    - 이기창(네이버 Clova Chatbot, http://ratsgo.github.io의 블로그)


     


    "최신 버전의 텐서플로를 기반으로 한국어/영어 자연어 처리를 비롯해 BERT의 기반이 되는 트랜스포머까지 설명해주는 책입니다."
    - 신성진(네이버 Clova Chatbot)
     


    저자 소개

    전창욱, 최태균, 조중현

    저자 : 전창욱
    배우고 성장하기 위해 끊임없이 공부하는 것을 즐기며, 해마다 목표를 정하고 이뤄가는 재미에 푹 빠져 살아가고 있습니다. 배운 것은 만들어보고 이론과 실습을 같이 키워나가고 삶의 방향성을 찾기 위해 책을 읽는 시니어 개발자입니다. 머신러닝을 공부하면서 2016년 Google Hack Fair, Seoul Make Fair에 참여했고, 국립과천과학관 관장상과 2017년 서울혁신챌린지 혁신챌린지상을 수상했으며, KBS 시사교양 프로그램인 《명견만리》에 출연하고, 2018년 국어 정보 처리 시스템 경진 대회에서 금상을 수상했습니다. 현재 DeepNLP 연구실 리더이며 클라이언트, 서버, 데이터를 만지는 일을 하고 있습니다.

    저자 : 최태균
    클래식 음악을 듣기 좋아하고 오랫동안 산책을 즐기는 소프트웨어 개발자입니다. 컴퓨터 분야에 이것저것 관심을 가지다 딥러닝과 자연어 처리를 우연히 접하게 되어 재미를 키워가고 있습니다. 서경대학교 컴퓨터과학과를 졸업했고 현재는 스타트업에서 일하고 있습니다.

    저자 : 조중현
    중앙대학교에서 수학을 전공했으며, 우연한 기회로 개발을 접하게 됐습니다. 그 후 딥러닝이라는 분야에 관심을 가지고, 그중에서도 자연어 처리 분야를 집중적으로 공부하고 있습니다. 다양한 어려운 문제를 새로운 모델을 통해 해결하는 것이 딥러닝의 매력이라 생각합니다. 계속해서 세상의 많은 문제들을 딥러닝을 통해 해결하는 것을 목표로 삼고 있습니다.

    책 속에서

    목차

    ▣ 1장: 들어가며

    이 책의 목표와 활용법
    __아나콘다 설치
    실습 환경 구축
    가상 환경 구성
    __실습 프로젝트 구성
    __pip 설치
    __주피터 노트북
    정리

    ▣ 2장: 자연어 처리 준비

    텐서플로
    __tf.keras.layers
    __tf.data
    __에스티메이터(Estimator)
    사이킷런
    __사이킷런을 이용한 데이터 분리
    __사이킷런을 이용한 지도학습
    __사이킷런을 이용한 비지도학습
    __사이킷런을 이용한 특징 추출
    __TfidfVecotorizer
    __자연어 토크나이징 도구
    __영어 토크나이징 라이브러리
    __한글 토크나이징 라이브러리
    그 밖의 라이브러리(전처리)
    __넘파이
    __판다스
    __Matplotlib
    __맷플롯립 설치
    __Matplotlib.pyplot
    __re
    캐글 사용법
    정리

    ▣ 3장: 자연어 처리 개요

    단어 표현
    텍스트 분류
    __텍스트 분류의 예시
    텍스트 유사도
    자언어 생성
    기계 이해
    데이터 이해하기
    정리

    ▣ 4장: 텍스트 분류

    영어 텍스트 분류
    __문제 소개
    __데이터 분석 및 전처리
    __텍스트 모델링 소개
    __분류 회귀 모델
    __TF-IDF를 활용한 모델 구현
    __랜덤 포레스트 분류 모델
    __순환 신경망 분류 모델
    __컨볼루션 신경망 분류 모델

    한글 텍스트 분류
    __문제 소개
    __데이터 전처리 및 분석
    __모델링
    __마무리

    ▣ 5장: 텍스트 유사도

    문제 소개
    데이터 분석과 전처리
    __XG 부스트 텍스트 유사도 분석 모델
    모델링
    __CNN 텍스트 유사도 분석 모델
    __모델 구현
    __MaLSTM
    정리

    ▣ 6장: 챗봇 만들기

    데이터 소개
    데이터 분석
    시퀀스 투 시퀀스 모델링
    __모델 소개
    트랜스포머 네트워크
    __모델 구현
    정리

    ▣ 부록

    부록 A _ MaLSTM 모델
    부록 B _ Seq2Seq 모델
    부록 C _ 트랜스포머 모델

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