머신 러닝 워크북

(주)도서출판길벗
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머신 러닝, 자바와 다양한 도구로 실습하면서 이해한다.

자바와 다양한 도구로 실습해보면서 머신 러닝의 개념과 도구 사용법을 배운다. 머신 러닝의 정의, 머신 러닝을 계획하는 방법부터 시작하여 의사결정트리, 베이지안 네트워크, 인공 신경망, 연관 규칙 학습, 서포트 벡터 머신, 클러스터링이 무엇이고, 어디에 활용되는지 배운다. 각 알고리즘에 어떤 도구를 사용해야 하는지 자바를 포함하여 머신 러닝에서 사용되는 다양한 도구(머하웃, 스프링 XD, 하둡, 스쿱, 피그, 맵리듀스, 스칼라, 스파크, R, Rjava)를 설치하고 사용해본다. 머신 러닝 알고리즘과 도구 전반을 책 한 권으로 살펴보면서 각 기법과 도구의 특징을 배울 수 있다.
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About the author

제이슨 벨은 25년 이상 소프트웨어 개발을 해왔으며 2002년부터 POS(point-of-sale)와 고객 데이터를 다루었다. 영국에서 Datasentiment라는 회사를 설립하여 전 세계 많은 회사의 데이터 수집, 처리, 이해를 돕고 있다.

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Publisher
(주)도서출판길벗
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Published on
May 29, 2016
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Pages
456
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ISBN
9791187345213
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Language
Korean
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Genres
Computers / Intelligence (AI) & Semantics
Computers / Internet / General
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Deep Learning, 누구나 쉽게 사용할 수 있다!

왜 딥러닝에 주목해야 하는가?
딥러닝은 MIT가 선정한 10대 혁신 기술이며, IT 리서치 기업 가트너도 주목해야 할 기술로 선정했다. 구글, 애플, 마이크로소프트, IBM, 삼성전자 같은 글로벌 기업은 모두 딥러닝에 투자하고 있다. 이들은 자사 서비스를 통해 구축된 빅데이터를 활용하기 위해 노력하고 있다. 자동 음성 인식, 자율 주행차, 주가 예측, 기사 작성 등 다양한 분야에 딥러닝이 이미 쓰이고 있으며 기업 경쟁력의 핵심이 될 것으로 예측되고 있다.

딥러닝, 기초부터 차근차근 이해하자!
기초편에서는 딥러닝의 개요와 역사를 살펴보고, 음성 인식과 이미지 인식 분야에서 현재까지 이뤄낸 성과를 알아본다. 이론편에서는 컴퓨터가 딥러닝 알고리즘을 사용해 학습하는 방법을 배우고, 기존 방법과 비교하여 딥러닝이 왜 높은 성능을 구현할 수 있는지 살펴본다. 기계 학습이나 딥러닝에 대한 지식이 없고 수학을 몰라도 이해할 수 있도록 쉬운 용어와 구체적인 사례로 설명한다.

Caffe로 딥러닝을 경험해보자!
오픈 소스 딥러닝 프레임워크 Caffe를 이용하면 딥러닝을 쉽게 사용할 수 있다. Caffe를 설치하고, 파라미터를 설정하고, 실제로 실행해보면서 딥러닝을 경험해보자. 리눅스 사용자는 CUDA와 함께 GPU 환경에서, 윈도 사용자는 VMware에 리눅스를 설치하고 CPU 환경에서 Caffe를 사용해본다.
 머신러닝 기초 이론, 실전 예제, 문제 해결까지 한번에

이 책은 구글과 라쿠텐 머신러닝 개발자가 초보자 눈높이에서 머신러닝의 핵심 이론과 실용적인 예제를 제시합니다. 머신러닝 입문자가 이론을 바탕으로 강력한 성능을 내는 머신러닝 시스템을 구현하고 사용할 수 있도록 하는 것이 이 책의 목표입니다.

1부에서는 ‘머신러닝 기초 지식’, 2부에서는 ‘머신러닝 주요 모델’, 3부에서는 ‘머신러닝 시스템 구현’을 알려줍니다. 이론과 실무 예제와 해결 방법까지 모두 담고 있어 입문자뿐 아니라 이미 머신러닝을 현업에서 다루면서 체계적으로 실력을 다잡고자 하는 중고수에게도 최고의 선택이 될 겁니다.


★ 이 책에서 다루는 내용

이 책은 머신러닝 입문자가 알아야 하는 머신러닝의 전반적인 내용을 다룹니다. 여러분은 머신러닝이 왜 쓸모 있고 어떤 모델과 문제가 있는지, 실무에서 어떻게 사용하는지, 머신러닝의 다양한 문제를 어떻게 해결할 수 있는지, 프로그램 코드를 어떻게 만드는지 알게 될 겁니다.

 

[1부 머신러닝 기초 지식]

머신러닝과 딥러닝이 무엇이고 어떤 분류와 어떤 개념이 있는지 알아봅니다. 1부의 기본 개념은 3부의 실습에서 유용하게 사용되므로 정확히 알고 가는 것이 좋습니다.

 

-1장 머신러닝 시작하기

머신러닝의 큰 그림을 이해하는 데 도움이 되는 내용을 소개합니다. 머신러닝과 딥러닝이 무엇인지, AI와 다른 관련 분야들과는 어떠한 관계를 갖고 있으며 어떻게 분류하는지 설명합니다.

 

- 2장 머신러닝의 주요 개념

머신러닝의 주요 개념을 설명합니다. 이론적인 부분을 최대한 쉽고 실용적으로 설명했습니다. 이 장을 읽고 나면 머신러닝을 도입했을 때 문제를 어떻게 바라보고 어떻게 표현하며 어떻게 해결 방법을 찾는지, 그리고 예측에 어떻게 사용하는지에 대해 알 수 있습니다. 이들 개념은 성능에 커다란 영향을 끼치므로 어렵더라도 읽어보기 바랍니다.

 

[2부 머신러닝 주요 모델]

머신러닝 주요 모델의 이론과 개념을 실제 적용 사례와 함께 설명합니다. 회귀, 군집화 등 머신러닝의 모델에 대해 어느 정도 알고 있지만 바탕이 되는 이론이나 적용할 수 있는 문제가 무엇인지에 대해 구체적으로 알고 싶으면 2부를 꼭 읽어보세요. 특히 8장은 실제로 이론을 적용했을 때 발생하는 다양한 문제를 해결하는 방법을 소개합니다.

 

- 3장 데이터와 문제

문제의 종류와 데이터에 대해 이해해야 머신러닝을 제대로 수행할 수 있습니다. 데이터와 문제의 종류를 소개하여 머신러닝으로 해결할 수 있는 문제를 이해하는 데 도움을 줍니다.

 

- 4장 구매 이력 데이터를 이용한 사용자 그룹 만들기

수치 항목으로 구성된 구매 이력 데이터로 사용자 그룹을 만드는 문제를 다룹니다. 수치 데이터를 이용하는 대표적인 모델인 회귀와 군집화를 좀 더 자세히 알아봅니다.

 

- 5장 문서 분석 시스템 만들기

문서를 분석하는 다양한 방법에 대해 설명합니다. 문서를 주어진 카테고리에 맞게 분류하는 방법, 숨겨진 토픽을 찾는 방법, 문법을 분석하는 방법, 문서에서 고유명사를 추출하는 방법 등 이론적인 기반을 소개합니다. 또한 최신 유행하는 임베딩 학습으로 문서를 분석하는 방법도 소개합니다.

 

- 6장 영화 추천 시스템 만들기

넷플릭스, 유튜브 등의 서비스는 사용자가 좋아할 만한 영상을 어떻게 찾아낼까요? 추천 시스템의 기본 이론에 대해 알아봅니다.

 

- 7장 이미지 인식 시스템 만들기

이미지의 내용을 어떻게 인식하는지에 대해 설명합니다. 비슷한 사진 찾기, 이미지에 들어 있는 주요 물체를 찾는 인식 기법에 대해 설명합니다. 또한 최신 기법인 신경망을 이용한 이미지 분류에 대해서도 살펴봅니다.

 

- 8장 머신러닝의 다양한 문제점 해결하기

머신러닝을 최초로 구현했을 때부터 바로 좋은 성능을 보인다면 정말 운이 좋은 겁니다. 같은 방법을 사용하더라도 여러 가지 상황에 따라 좋은 성능이 나오지 않을 수 있습니다. 대부분의 경우에는 몇 가지 문제만 해결해도 엄청난 성능 향상을 얻을 수 있습니다. 모델의 다양한 문제점을 해결하는 방법, 까다로운 데이터를 처리하는 방법, 속도 향상을 위한 방법 등을 알아

봅니다.

 

[3부 머신러닝 시스템 구현]

3부에서 설명한 이론을 실제로 구현하는 방법과 라이브러리를 이용하는 방법을 소개합니다. 모델을 실제로 적용하는 방법을 더 빨리 알고 싶다면 2부보다 3부를 먼저 읽어도 됩니다.

 

- 9장 머신러닝 소프트웨어 소개

머신러닝 태스크에 사용되는 프로그래밍 언어와 각 언어에서 사용하는 대표적인 머신러닝 라이브러리 및 딥러닝 프레임워크를 소개합니다. 이 책에서 주로 사용할 라이브러리는 사이킷런과 텐서플로입니다. 이 두 라이브러리의 기본적인 사용법에 대해서도 알아봅니다.

 

- 10장 구매 이력 데이터를 이용한 사용자 그룹 만들기 - 실전

4장에서 소개한 ‘구매 이력 데이터를 이용한 사용자 그룹 만들기’를 실제로 구현해봅니다. 데이터와 프로그래밍 코드를 함께 살펴보면서 다양한 군집화 구현에 대해 살펴봅니다.

 

- 11장 문서 분석 시스템 만들기 - 실전

5장에서 살펴본 다양한 ‘문서 분석 시스템’을 구현해봅니다. 스팸문자 분류기와 문서 내용을 간추리는 데 사용되는 토픽을 찾는 방법, 한국어 처리와 임베딩 학습을 통한 문서 분석 방법을 알아봅니다.

 

- 12장 영화 추천 시스템 만들기 - 실전

6장에서 설명한 ‘영화 추천 시스템’을 구현해봅니다. 실제 데이터와 프로그래밍 코드를 살펴보면서 협업 필터링 구현 방법에 대해 소개합니다.

 

- 13장 이미지 인식 시스템 만들기 - 실전

7장에서 살펴본 이미지 관련 기술을 이용해 ‘이미지 인식 시스템’을 만듭니다. 기본적인 이미지 데이터를 다루는 방법과 얼굴 사진 분류 및 딥러닝을 이용한 손글씨 분류를 구현해봅니다.

 텐서플로 코드로 맛보는 딥러닝 핵심 개념! 

 

이 책은 신경망 기초부터 CNN, Autoencoder, GAN, RNN, DQN까지 딥러닝의 가장 기본이 되는 모델들을 직접 구현하며 몸으로 익히도록 구성했습니다. 이론을 깊이 파헤치기보다는 다양한 딥러닝 모델의 기초 개념과 기본적인 텐서플로 사용법을 학습하는 데 초점을 두고, 각 모델의 논문에 수록된 복잡한 코드들을 그 핵심이 잘 드러나도록 재구현했습니다. 간결해진 예제들이 여러분을 딥러닝과 텐서플로의 세계로 즐겁고 편안히 모실 것입니다.


이론보다는 실전! 몸으로 먼저 익히는 딥러닝! 

 

“한동안 좌절하던 중, 텐서플로 예제나 한번 돌려보자 싶더군요. 그런데 예제들을 돌려보고 나니 어렵게만 느껴지던 강좌들이 어느 정도 이해되는 것이었습니다! 그래서 깨달았죠. “아, 나 같은 사람은 코드로 먼저 공부하는 게 좋겠다!” … 이 책은 딥러닝/머신러닝을 배우고 싶지만, 수식만 나오면 울렁거려서 책을 덮는 저 같은 프로그래머에게 가장 적합합니다. 더불어 딥러닝/머신러닝을 공부하는 학생이나 연구자, 혹은 이론을 먼저 공부한 개발자 중 텐서플로를 써보고 싶은 분께도 좋은 가이드가 될 것입니다.”

_ ‘서문’ 중에서

 

 

★ 주요 내용

텐서플로 프로그래밍 101기본 신경망 구현텐서보드와 모델 재사용헬로 딥러닝, MNIST이미지 인식의 은총알, CNN대표적 비지도 학습법, Autoencoder딥러닝의 미래, GAN번역과 챗봇 모델의 기본, RNN구글의 핵심 이미지 인식 모델, Inception딥마인드가 개발한 강화학습, DQN
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