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한빛출판네트워크

한 권으로 끝내는 딥러닝 텐서플로

회귀분석에서 강화학습까지 최고의 딥러닝 입문서

한빛미디어

번역서

판매중

  • 저자 : 바라스 람순다르 Bharath Ramsundar , 레자 자데 Reza Bosagh Zadeh
  • 번역 : 장정호 , 정하나
  • 출간 : 2018-11-05
  • 페이지 : 264 쪽
  • ISBN : 9791162241226
  • 물류코드 :10122
초급 초중급 중급 중고급 고급
4점 (3명)
좋아요 : 4

텐서플로 코드로 딥러닝 개념 원리 확실히 이해하기 

 

딥러닝 기초 이론과 텐서플로 동작 원리를 단시간에 확실히 배울 수 있게 구성되었다. 회귀분석에서 시작해 하이퍼파라미터 최적화, CNN, RNN, 강화학습, 나아가 GPU 및 TPU까지, 딥러닝/머신러닝 관련 업무에 종사하고 있다면 반드시 알아야 할 기법과 지식을 실무 관점에서 담았다. 특히 소프트웨어 시스템을 설계해본 경험이 있는 개발자에게 도움이 되며, 딥러닝을 처음 접하는 과학자 및 다른 전문가에게도 유용한 내용으로 채웠다.

저자

바라스 람순다르 Bharath Ramsundar

캘리포니아 대학교 버클리에서 전자공학 컴퓨터 과학 학위를 받았고 수학과 졸업생 대표였다. 현재 스탠퍼드 대학교에서 컴퓨터 과학 박사과정을 밟고 있다. 연구 분야는 딥러닝을 신약 개발에 적용하는 방법이다. 딥켐(DeepChem.io)의 리드 개발자이자 창시자로서, 딥켐은 텐서플로 기반의 오픈소스 패키지로서 신약 개발 분야에서 딥러닝 사용을 대중화하는 것을 목표로 한다. 선정이 까다롭기로 유명한 허츠(Hertz) 장학금 지원을 받고 있다.

저자

레자 자데 Reza Bosagh Zadeh

매트로이드(Matroid) 창립 CEO이자 스탠퍼드 대학교 부교수. 머신러닝, 분산 컴퓨팅, 이산응용수학을 연구하고 있다. KDD 최고논문상과 진 골룹 우수논문상을 수상한 바 있고, 마이크로소프트와 데이터브릭스에서 기술자문위원을 역임하기도 했다. 연구 중 트위터의 ‘팔로우 추천’ 알고리즘을 머신러닝으로 구축했고, 이는 트위터에 머신러닝을 적용한 첫 사례였다. 아파치 스파크의 선형대수 패키지의 초기 제작자였고, 당시 작업물이 업계 및 학계의 클러스터 컴퓨팅 환경에서 사용되고 있다. 현재 스탠퍼드 대학교에서 분산 알고리즘과 최적화, 이산수학 및 알고리즘 강의를 개설해 가르치고 있다.

역자

정하나

성균관대학교 글로벌경제학과를 졸업하고 삼성전자 무선사업부에서 데이터 분석 기반 마케팅 업무를 담당하고 있다. 공학 기술과 경영, 인문을 융합한 비즈니스 분석에 관심이 크다. 현재 연세대학교에서 빅데이터 분석 석사과정을 밟으며 학업과 실무를 병행하고 있다.

역자

장정호

네이버 검색 소프트웨어 엔지니어. 2006년에 티맥스에서 애플리케이션/시스템 간 데이터 전송 시스템 개발을 시작으로, 다음커뮤니케이션에서 데이터 마이닝 업무, SAP에서 칼럼 기반의 인메모리 RDBMS인 HANA 개발에 동참했으며, 그 후 빅데이터 저장/분석 시스템 영역에 관한 연구를 통해 네이버에서 데이터 분석 시스템을 개발을 담당하고 있다. 한빛미디어에서 『하둡 완벽 가이드(4판)』(2017), 『하이브 완벽 가이드』(2013) 등을 번역했다.

 

CHAPTER 1 딥러닝 소개

1.1 머신러닝이 컴퓨터 과학을 집어삼키다

1.2 딥러닝 기본 요소

1.3 딥러닝 아키텍처

1.4 딥러닝 프레임워크 

1.5 마치며

 

CHAPTER 2 텐서플로 기초 소개

2.1 텐서 소개

2.2 텐서플로 기초 계산

2.3 명령형과 선언형 프로그래밍

2.4 마치며

 

CHAPTER 3 텐서플로를 사용한 선형 및 로지스틱 회귀

3.1 수학 복습

3.2 텐서플로를 사용한 학습

3.3 텐서플로에서 선형 모델 및 로지스틱 모델 학습하기

3.4 마치며

 

CHAPTER 4 완전연결 딥 네트워크

4.1 완전연결 딥 네트워크란?

4.2 완전연결 네트워크에서의 ‘뉴런’

4.3 완전연결 신경망 학습

4.4 텐서플로 구현

4.5 마치며

 

CHAPTER 5 하이퍼파라미터 최적화

5.1 모델 평가 및 하이퍼파라미터 최적화

5.2 지표, 지표, 지표

5.3 하이퍼파라미터 최적화 알고리즘

5.4 마치며 

 

CHAPTER 6 합성곱 신경망

6.1 합성곱 아키텍처 소개

6.2 합성곱 네트워크 애플리케이션

6.3 텐서플로 합성곱 네트워크 학습

6.4 마치며

 

CHAPTER 7 순환 신경망

7.1 순환 아키텍처 개요 

7.2 순환 셀

7.3 순환 모델 애플리케이션

7.4 신경 튜링머신

7.5 순환 신경망을 사용하여 실제 작업하기

7.6 펜 트리뱅크 말뭉치 처리하기 

7.7 마치며

 

CHAPTER 8 강화학습

8.1 마르코프 결정 과정

8.2 강화학습 알고리즘

8.3 강화학습의 한계

8.4 틱택토 게임

8.5 A3C 알고리즘

8.6 마치며

 

CHAPTER 9 대규모 딥 네트워크 학습

9.1 딥 네트워크를 위한 커스텀 하드웨어

9.2 CPU 학습 

9.3 분산 딥 네트워크 학습

9.4 다중 GPU를 사용한 CIFAR-10 데이터 병렬 학습

9.5 마치며

 

CHAPTER 10 딥러닝의 미래

10.1 기술 산업 밖의 딥러닝

10.2 윤리적인 딥러닝 사용

10.3 인공일반지능이 곧 도래할까요?

10.4 이제 무엇을 해야 할까요?

최신 텐서플로 코드로 체계적으로 이해하는 딥러닝 이론과 실무 

 

딥러닝 이론 따로 구현 따로 공부하는 것보다 라이브러리로 실습하며 익히는 게 더 효율적이다. 그리고 현재 딥러닝에 가장 널리 쓰이는 라이브러리는 텐서플로다. 이 책은 신약 개발 분야에서 딥러닝을 활용하고 있는 연구자들이 딥러닝 기초 이론과 텐서플로 동작 원리를 단시간에 확실히 배울 수 있게 쓴 실전적인 가이드북이다. 

딥러닝의 기초가 되는 텐서 수학에서 시작해 완전연결 신경망, CNN, RNN, GAN, 강화학습 등 입문자들이 꼭 알아야 할 기초 지식과 기법을 친절히 살펴본다. 수학 이론을 세세히 다루는 대신 적절한 코드 예제로 이해를 돕고, 프로그래밍에 익숙하지 않은 이들을 위해 선언형 프로그래밍과 객체지향 개념도 함께 살펴본다. 

많은 입문서에서 적당히 넘어가는 하이퍼파라미터 최적화도 챕터를 할애해 설명하는 것도 장점이다. 끝으로 현업에서 접하게 될 GPU/TPU를 활용한 분산처리까지, 딥러닝/머신러닝 관련 업무에 종사하고 있다면 반드시 알아야 할 기법과 지식을 실무 관점에서 담았다. 

웹에 수많은 데이터셋과 튜토리얼 코드가 공개되어 있지만, 구슬이 서 말이라도 꿰어야 보배다. 이 책을 마스터하면 단편적인 딥러닝, 텐서플로 지식을 체계적으로 종합하여 현업에 준비된 개발자로 거듭날 수 있다.

  • 기본 연산 등으로 텐서플로 기초 학습
  • 기초적인 학습 시스템을 구축하며 수학 원리 습득
  • 완전연결 네트워크 이해
  • 하이퍼파라미터 최적화로 모델 품질 개선
  • 합성곱 신경망으로 이미지 처리
  • 순환 신경망으로 자연어 데이터셋 다루기
  • 강화학습으로 틱택토 같은 게임 풀기
  • GPU 및 TPU로 네트워크 학습

 

추천사

실습 위주의 읽기 편한 텐서플로 책이다. 딥러닝을 배워야 할 동기를 유발하는 다양한 예제를 살펴보면서도, 너무 세세하게 들어가지 않는 것도 좋았다. 텐서플로를 기초부터 설명하고, 실무 개발자가 주 독자이므로 수학도 자세히 다루지 않는다. 소프트웨어 엔지니어에게 강력히 추천한다. - 바룬 바수데반, 스탠퍼드 대학교 계산수학과 박사과정

  • 요즘 세계적으로 대세는 딥러닝과 머신러닝이다. 어느 산업분야를 막론하고 딥러닝과 머신러닝이 다방면에서 사용되고 있기 때문이다. 또한 처음에는 위 학문은 접근하기 어려운, 정말 수학에 대해서 빠삭한 지식이 없으면 감히 접근할 수 없는? 그런 학문이었는데, 다양한 툴과 프레임워크가 등장하면서 점점 진입장벽이 낮아지고 있는 추세이다. 오늘 리뷰할 책은 이러한 진입장벽을 낮추는데에 큰 역할을한 텐서플로우라는 프레임워크와 관련된 내용을 기초부터 아주 친절하게 설명한 책이다

    책에 관한 본격적인 리뷰에 임하기에 앞서 어떤 사람들에게 본 서를 권하는지 적어보도록 하겠다.

     

    【어떤 독자를 위한 책인가】

    이 책은 딥러닝에 대한 기초가 부족한 사람이 읽으면 좋은 책이다. 물론 CS와 수학에 대한 완전한 기초 지식 없이 접근하기엔 약간 무리수가 있는 책이기는 하나, 왠만치 기본기가 있다면 충분히 소화해낼 수 있는 그런 책이다. 따라서 이제 막 딥러닝이 무엇인지, 그리고 텐서플로우가 무엇인지 알고 싶은 독자라면 이 도서로 시작하길 권장한다.

     

    【책의 구성】 '한 권으로 끝내는 딥러닝 텐서플로' 책의 구성은 어떠한가.

     이 책의 서두에서는 딥러닝에 사용되는 수리학적 지식에 대한 핵심을 간략하게 나마 정리하여 잘 설명하고 있다. 그 후, 텐서플로우 코드와 예제 예시를 들어가며 매우 친절하게 설명하는 식의 구조로 되어있다. 따라서 이론만 설명한 다른 책들에 비해 가벼우면서도 재미나게 실습해가며 공부할 수 있는 그런 책이다.

     

    【한 권으로 끝내는 딥러닝 탠서플로를 읽으며…….】

    요즘 필자도 딥러닝과 블록체인에 푹 빠져있다. 물론 블록체인은 딥러닝과 거의 무관한 분야이므로, 여기서는 언급을 자제하겠다. 딥러닝을 이용한 스피치 인식에 따른 단어 파싱과 음소에 대한 세그먼테이션에 대한 연구 및 개발을 하고 있는데, 모델을 어떻게 구성하냐에 따라 성능이 엄청 향상되기도 하고 저하되기도하고 매우 신기한 현상을 경험하고있다. 무엇보다 아직 이러한 이유에 대해서 가설만 있을뿐 아직 명확한 근거가 증명되지 않은 상태인 것으로 봐선 이 학문에 대한 추후 연구는 지속 될것이라 생각된다.

  • 표지


    파이썬 텐서플로에 대한 대략적인 이해에서 최신(?) 딥러닝에 대한 것까지

    모든 키워드의 총집합적인 책입니다.

    초보를 위한 책이라기 보다는 이미 기본 지식이 있는 상태에서

    텐서플로의 사용법과 각 이용법들에 대한 대략적인 이해에 도움을 주는 내용이라 생각됩니다.

    이미 다양한 텐서플로 책을 보고, 텐서플로를 직접 실행해 본 경험이

    도리어 책을 이해 하게 해준다고 보는 것이 책을 이해 하는데 도움이 되었습니다.

    급히 급히 쓰다보니 이건가 저건가 싶던 것이 다시 정리된다는 느낌!

    아래는 책의 두께와 내용을 짐작 하실 수 있게. 목차와 페이지를 보여드립니다.

    정말 다양한 내용이 얇은 책 한권에 가득가득.!

    책 뒷면엔 관련 도서 목록도 있어요~ (실물에서 확인 해보시길!)

    책이.... 꽤나 수학적인 관점에서 설명이 들어간 부분들도 있음을 보여드리기 위해 위의 내용을

    발췌하여 보여드려요.

    (수학..ㅠㅜ 힝)

    정말프로그래밍 개발자를 위한 것만이 아니라는 것이

    위의 사진을 보면 조금 ....

    과학자 분들과 개발자가 아닌 전문가를 배려했다는 것인가요...

    화알못인지라 위의 내용을 이해 못했어요 T^T

    전반적으로 정말 많은 내용을 꽉꽉 채워 넣은 정보의 집합소 같은 책입니다.

    이걸 보고.. 모르는 부분에 관련된 책들을 하나씩 수집해보는 것을 권장 드려요~!

     

    첨에 암것도 모르고 보긴...심지어 알고 보기도 찌끔 어려워서 별하나 뺐어요~

  •  

    book-tenflow-for-deep-learning2.jpg

     

     

     

     

     

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    한 권으로 끝내는 딥러닝 텐서플로

    알파고 이후 국내에 떠오른 딥러닝에 대한 지대한 관심 속에서 나도 예외는 아니었다.


    나도 관심은 많다. 하지만..

    내가 과연 딥러닝을 우리가 할 수 있을까?

    학문이 깊은 분들이 주를 이루는 그 세계에서 우리가 과연 그들과 어깨를 나란히 하며, 논의할 수 있을까?


    그래서 지레 나는 내가 할 수 있는 일이 아니라고 생각했다.

    기술의 발전으로 사라지거나 축소되는 직업들 중 나도 물론 포함되었고, 점점 불안이 엄습해 온다.


    대체 가능한 인력


    월급쟁이에게 얼마나 무서운 말인가 

    그러다 우연히 이야기를 나눈 개발자 동료는 내게 이런말을 했다.

    우리가 java/spring을 만들지 않지만 잘 쓰고 있듯, 딥러닝도 그럴 것이다.


    중요한 알고리즘, 네트워크는 우리 보다 더 깊게 공부하는 분들이 계속 연구해주실 것이고

    lib를 가져다 쓰는 것처럼 딥러닝도 그런 날이 올 것이라는 이야기였다.


    한 권으로 끝내는 딥러닝 텐서플로, 이 책을 옮긴 이들도 딥러닝을 해야하는 이유를 똑같이 설명하고 있다.


    구글에서 개발 중이며, 범용적으로 널리 사용되는 딥러닝 프레임워크인 텐서플로에 대해 한눈에 파악할 수 있는 책이다.

    IT의 발전과 함께 인공지능은 계속해서 매우 빠르게 진화하고 있다.

    훌륭한 데이터를 가진 회사에서 이미 일하고 있거나 일할 기회가 있는 개발자라면 하루라도 빨리 인공지능 기술을 익혀야 한다.

    혁신적인 딥러닝 알고리즘을 개발하는 경우라면 뛰어난 프로그래밍 능력과 전문 지식이 필요하겠지만, 그런 경우가 아니라면 주어진 알고리즘을 이해하고 이를 텐서플로 코드로 구현할 수만 있으면 된다. ( 장정호 & 정하나 )


    book-tenflow-for-deep-learning4.JPG

    많이 들어본 RNN이 이거였군


    book-tenflow-for-deep-learning5.JPG

    LSTM역시


    책의 도입부는 딥러닝 소개로 시작되는데, 딥러닝에 대해 잘 몰라도 몇개 들어봤음 직한 내용들이(RNN, LSTM) 나와 흥미롭게 읽었다.

    이후 장부터는 텐서플로에 대해 설명하고, 텐서플로 사용에 대한 내용으로 구성 된다.

    수학 관련 내용에서 잠시 주춤하였지만 반드시 이해하고 가야할 분은 아니라고 생각했고, 차후 다시 보면 되기에 부담없이(?) 넘겼다.


    이후 간단하지만 중요한 학습 시스템 예제를 텐서플로로 구축하는 방법도 기술하고 있다.

    왜 머신러닝의 핵심이 복잡한 손실 함수의 최소점을 찾는 능력에 있는지를 알아보고, 플레이스홀더, 스코프, 옵티마이저, 텐서보드 등을 구성하고 분석하도록 구성하고 있다.

    또한 선형회귀 모델과 로지스틱 회귀 모델을 학습하는 방법에 대한 사례 연구도 소개하며 더불어 시각화 예제도 제공한다. 

    그리고 이미지 처리에 쓰이는 합성곱 신경망에 대한 내용도 다루고 있다. 보통 딥러닝 초기에 강아지와 고양이 이미지 판단 퀘스트를 많이 하는데 이 내용도 많은 도움이 될 것 같다.


    끝으로 강화학습까지 제공하니 이 책은 철저하게 실무자를 위해 쓰인 딥러닝 책이다.

    소프트웨어 시스템 설계에 익숙한 실무 개발자들이 읽으면 좋지만, 반드시 개발자가 아니어도 좋다.

    학습 알고리즘을 설계할 필요는 없는 과학자나 기타 전문가에게도 유용할 것이다. 

     

부록/예제소스
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