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한빛출판네트워크

러닝 텐서플로

딥러닝 영상처리와 NLP부터 텐서보드 시각화, 멀티스레딩, 분산처리까지

한빛미디어

집필서

판매중

  • 저자 : 톰 호프 , 예헤즈켈 레셰프 , 이타이 리더
  • 번역 : 박상은
  • 출간 : 2018-05-04
  • 페이지 : 288 쪽
  • ISBN : 9791162240687
  • 물류코드 :10068
TAG :
초급 초중급 중급 중고급 고급
3.5점 (2명)
좋아요 : 1

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

 

저자

톰 호프

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.

저자

예헤즈켈 레셰프

머신러닝과 데이터 마이닝 분야 응용 연구자. 히브리 대학교에서 웨어러블 기기와 IoT에서 발생한 데이터를 분석하기 위한 머신러닝과 딥러닝 방법론을 공부했다. 대규모 기업과 소규모 스타트업 모두에서 연구 활동을 주도하고 있으며, 여러 개의 특허와 논문을 발표했다. 현재는 차세대 딥러닝 기술 개발에 참여하고 있으며 머신러닝의 한계를 극복하려는 기업들에 컨설팅을 하고 있다.

저자

이타이 리더

머신러닝과 전산 신경과학 분야 응용 연구자. 히브리 대학교에서는 저수준 퍼셉트론 모델링을 위한 계산 방법론을 개발하여 충분한 학습이 어려운 개인을 대상으로 한 프로파일링 도구에 적용했다. 거대 다국적 기업에 근무하며 텍스트 분석, 웹 마이닝, 금융 기록 등 여러 분야에서 혁신적인 딥러닝 연구개발을 이끌고 있다.

역자

박상은

컴퓨터에 붙은 그림을 보고 애플이라는 단어의 뜻을 알게 된 이 땅의 흔한 개발자 중 한 사람. 대학원에서 인공지능을 공부했지만 졸업 이후 메일, 브라우저, CMS, 도서 관리 시스템, 빅데이터 플랫폼 등 인공지능과 큰 관련이 없는 다양한 프로젝트에 참여해오다 뒤늦게 다시 인공지능과 머신러닝에서 비전을 찾아 어슬렁거리고 있다. 최근에는 딥러닝의 재미있는 주제들을 연구하고, 이를 사업화하는 데 관심을 가지고 있다. 공역한 책으로 『9가지 사례로 익히는 고급 스파크 분석(개정판)』(한빛미디어, 2018)이 있다.

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

  • 텐서플로는 가장 널리 쓰이는 딥러닝 라이브러리입니다. 데이터의 흐름을 명시적으로 구현하기 굉장히 좋은 라이브러리라고 생각합니다. 주변의 지인, 학생이나 현업의 계신 분들까지 많은 분들이 사용하고 계신 인기있는 녀석입니다. 

     

    이 책은 텐서플로우를 이용한 다양한 내용들을 예제와 함께 다루고 있습니다. 예제가 잘 되어있는 책은 좀 더 쉽고 빠르게 익힐 수 있단 장점이 있는 것 같습니다. 신경망부터 텐서보드, 텐서플로 서빙, 분산처리 등 목차만 보셔도 다양한 주제를 다룬다는 것을 알 수 있습니다. 텐서플로 책이기에 기계학습의 이론과 상세한 설명을 원하시는 분들은 이 책이 아닌 다른 책을 선택해 주세요! 이 책은 텐서플로우를 기초부터 학습하고자 하는 분들께 입문서로 추천드립니다. 추가로 기계학습의 대한 기초적인 지식과 파이썬을 이용한 프로젝트 경험은 필수입니다 :-) 만약 그렇지 않다면 이 도서를 읽는 걸 추천드리지 않습니다. 괜히 텐서플로우 보다 다른 부분에서 막혀 원래 목적을 달성하지 못할 수 도 있습니다.

     

    이 책은 많은 말이 필요없을 것 같습니다. 텐서플로우 입문하시는 분들에게는 꼭 추천드리고 싶네요. 감사합니다.

     

     

  •  

    2016년 알파고 이후 딥러닝과 텐서플로에 대한 관심과 열기는 하루가 다르게 뜨거워져 왔다.

    이런 흐름 덕에 관련 도서들도 많이 출시되고 있다.

     

    한빛미디어에서도 신간 텐서플로 도서와 함께 리뷰 이벤트를 진행하였는데

    운이 좋게 당첨되어 신간 [러닝 텐서플로] 를 리뷰할 수 있는 기회를 갖었다.

     

     

    먼저 이 책을 제대로 이해하기 위해서는 책 앞부분 '미리 알아야 할 것' 에서 설명하는 것들을 정말로 '미리 알아야' 한다.

     

    책 [러닝 텐서플로]는 딥러닝을 구현하는  '텐서플로', 

    즉 '도구'를 설명하는 책으로 

    딥러닝을 이루는 수학적인 개념과 머신러닝에 대한 이해 없이 

    단지 툴을 사용하는 방법만을 이해해서는 (이해 할수도 없을 뿐더러)

    실제 구현을 하는 동안 수많은 에로 사항이 뒷따를 것이다.

     

    본인 또한 학부 AI 수업이나 Mlp를 구현하는 동안 배웠던 내용들 모두 잊은 상태에서 

    [러닝 텐서플로]를 읽기에는 많이 난해하였다.

    솔직한 생각이다. 

     

    결국 [러닝 텐서플로]를 꾸역꾸역 읽던 중 더 이상 이해하기 매우 난해한 시점에 이르러서는

    기본으로 돌아가 머신러닝(딥러닝)과 수학적인 내용들을 다시 떠올릴 수 있게 하는 도서를 찾아볼 수 밖에 없었고

    같은 출판사 한빛 미디어에서 오라일리사의 책을 번역 출간한 [밑바닥부터 시작하는 딥러닝]을 찾을 수 있었다.

     

    결과적으로 [밑바닥부터 시작하는 딥러닝]을 통해 머신러닝(딥러닝)에 대한 기본 & 이론적인 개념을 이해한 후 

    이를 표현하는 도구인 텐서플로를 설명하는 [러닝 텐서플로]를 읽게 되었으며 

    훨씬 수월하게 이해할 수 있었다.

     

    [러닝 텐서플로]는 앞서 이야기 했듯이 '텐서플로'라는 도구를 설명하는 책으로

    농축&압축하여 설명한다. 

    이해한다면 통찰을 얻을 수도 있겠지만

    나 같이 원래 종사하던 사람이 아니라면 기본 개념을 떠올리고 이해하기 위한 시간을 필요로 한다.

     

    취미든 흥미든 업무든 AI나 딥러닝에서 멀리 떨어져 있다가 

    우연한 기회 혹은 학문적인 흥미로 [텐서플로]를 알아보고자 한다면

    [밑바닥부터 시작하는 딥러닝] + [러닝 텐서플로] 콤보로 살펴보기를 추천한다.

     

    IMG_1355.jpg

     

     

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