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한빛출판네트워크

개발의 즐거운이 가득한 곳! DEVGROUND 2019 (6월 27일(목), 28일(금))

텐서플로를 활용한 머신러닝

그림으로 쉽게 개념부터 익히는 머신러닝, 딥러닝 입문서

한빛미디어

집필서

판매중

  • 저자 : 니샨트 수클라
  • 번역 : 송교석 , 감수: 강찬석
  • 출간 : 2019-02-01
  • 페이지 : 312 쪽
  • ISBN : 9791162241073
  • 물류코드 :10107
초급 초중급 중급 중고급 고급
4.6점 (5명)
좋아요 : 8

텐서플로를 활용해 지금 바로 머신러닝/딥러닝 익히기! 

 

이 책은 머신러닝이나 텐서플로를 처음 접하는 분을 위한 입문서입니다. 머신러닝, 텐서플로 입문자에게는 1부가 특히 중요합니다. 머신러닝의 용어와 이론을 소개하고 텐서플로 개발을 시작할 수 있도록 안내합니다. 2부에서는 머신러닝의 거의 전 분야에 걸쳐 접하게 될 기본 알고리즘을 다룹니다. 마지막으로 3부에서는 텐서플로의 꽃, 신경망을 소개합니다.

 

주요 내용

  • 머신러닝의 개념과 텐서플로의 주요 역할
  • 머신러닝의 기본 알고리즘: 회귀, 분류, 군집, 은닉 마르코프 모델
  • 오토인코더, 강화학습, 합성곱 신경망, 순환 신경망, 시퀀스2시퀀스 모델, 유틸리티

 

추천의 말

 

“이 책은 텐서플로를 활용해 머신러닝부터 딥러닝, 넓게는 강화학습까지 데이터 과학 분야를 전반적으로 다루는 입문서입니다. 물론 시중에도 머신러닝이나 텐서플로 관련 입문서가 참 다양하게 있습니다. 하지만 『신경망 첫걸음』, 『처음 배우는 인공지능』, 『강화학습 첫걸음』을 번역하신 송교석 역자님의 독자를 배려한 번역은 여타 입문서와 비교할 수 없는 장점이 아닐까 생각합니다. 더불어 실제 동작하는 예제를 실행해보면서 텐서플로에 대한 이해를 높일 수 있어, 막 중급으로 진입하려는 개발자와 학생들에게 큰 도움이 될 것입니다.” - 강찬석, LG전자 인공지능연구소

 

저자

니샨트 수클라

UCLA의 박사 과정 연구원으로 로보틱스 분야에서 머신러닝과 컴퓨터비전 기술을 연구합니다. 버지니아 대학교에서 컴퓨터 사이언스와 수학을 전공하였으며 Hack.UVA의 창립 멤버입니다. 하스켈 언어를 강의하여 주목을 받았습니다. 마이크로소프트, 페이스북, 포스퀘어에서 개발자로, 스페이스X에서 머신러닝 엔지니어로 일한 바 있으며, 『하스켈 데이터 분석 쿡북』의 저자이기도 합니다. 분석화학에서 자연어 처리에 이르기까지 다양한 주제로 연구 논문을 썼습니다(http://mng.bz/e9sk). 보드게임 카탄(Settlers of Catan)과 카드게임 궨트(Gwent)를 즐겨 합니다.

역자

송교석

고려대학교 졸업 후 카네기 멜런 대학교에서 컴퓨터과학 석사 학위를 받았습니다. LG전자, 동양시스템즈를 거쳐 안랩에서 10년간 근무했으며, 안랩에서 분사한 노리타운스튜디오의 대표를 역임한 바 있습니다. 2017년 4월 메디픽셀(Medipixel)을 설립하여 대표를 맡고 있으며, 인공지능 기반의 폐암 진단 및 수술로봇 자동화 시스템의 연구개발을 진행하고 있습니다. 『신경망 첫걸음』(2017), 『처음 배우는 인공지능』(2017), 『강화학습 첫걸음』(2018, 이상 한빛미디어)을 우리말로 옮겼습니다. 

역자

감수: 강찬석

LG전자 인공지능연구소에서 시스템 소프트웨어 엔지니어로 근무하며 딥러닝 관련 연구를 하고 있습니다. 컴퓨터에 관해서 다양하고 광범위한 주제에 관심이 있으며, 배운 지식을 블로그(http://talkingaboutme.tistory.com)에 정리해 공유하는 것을 좋아합니다.

PART 1 머신러닝의 비밀병기

 

CHAPTER 1 머신러닝으로의 여행

__1.1 머신러닝 기초 

__1.2 데이터의 표현형과 피처 

__1.3 거리 지표 

__1.4 학습의 종류 

__1.5 텐서플로 

__1.6 앞으로 배울 내용 

__1.7 요약 

 

CHAPTER 2 텐서플로 기초학습

__2.1 텐서플로 동작시키기 

__2.2 텐서의 표현 

__2.3 연산자 생성하기 

__2.4 세션을 이용하여 연산자 실행하기 

__2.5 주피터 노트북에서 코드 작성하기 

__2.6 변수 사용하기 

__2.7 변수를 저장하고 불러오기 

__2.8 텐서보드를 이용한 데이터의 시각화 

__2.9 요약 

 

PART 2 핵심 학습 알고리즘

 

CHAPTER 3 선형 회귀

__3.1 공식 표기법 

__3.2 선형 회귀 

__3.3 다항 모델 

__3.4 정규화 

__3.5 선형 회귀의 응용 

__3.6 요약 

 

CHAPTER 4 데이터의 분류

__4.1 공식 표기법 

__4.2 성능 측정하기 

__4.3 분류를 위한 선형 회귀 

__4.4 로지스틱 회귀 사용하기 

__4.5 다항 분류자 

__4.6 분류의 응용 

__4.7 요약 

 

CHAPTER 5 자동화된 데이터 군집

__5.1 텐서플로에서의 파일 탐색 

__5.2 오디오로부터의 피처 추출 

__5.3 K-means 군집 

__5.4 오디오 세그먼테이션 

__5.5 자기조직화 지도를 이용한 군집 

__5.6 군집의 응용 

__5.7 요약 

 

CHAPTER 6 은닉 마르코프 모델

__6.1 해석하기 어려운 모델의 예 

__6.2 마르코프 모델 

__6.3 은닉 마르코프 모델 

__6.4 포워드 알고리즘 

__6.5 비터비 디코딩 

__6.6 은닉 마르코프 모델의 사용 

__6.7 은닉 마르코프 모델의 응용 

__6.8 요약 

 

PART 3 신경망 패러다임

 

CHAPTER 7 오토인코더 살펴보기

__7.1 신경망 

__7.2 오토인코더 

__7.3 배치 학습 

__7.4 이미지 처리 

__7.5 오토인코더의 응용 

__7.6 요약 

 

CHAPTER 8 강화학습

__8.1 공식 표기법 

__8.2 강화학습 적용하기 

__8.3 강화학습 구현하기 

__8.4 강화학습 응용 사례 

__8.5 요약 

 

CHAPTER 9 합성곱 신경망

__9.1 신경망의 문제점 

__9.2 합성곱 신경망 

__9.3 이미지 준비하기 

__9.4 텐서플로에서 합성곱 신경망 실행하기 

__9.5 성능 개선을 위한 몇 가지 팁 

__9.6 합성곱 신경망의 응용 

__9.7 요약 

 

CHAPTER 10 순환 신경망

__10.1 맥락 정보 

__10.2 순환 신경망 소개 

__10.3 순환 신경망의 구현 

__10.4 시계열 데이터 예측 모델 

__10.5 순환 신경망의 응용 

__10.6 요약 

 

CHAPTER 11 챗봇을 위한 시퀀스2시퀀스 모델

__11.1 분류와 RNN 기반에서 구축하기 

__11.2 Seq2seq 아키텍처 

__11.3 벡터를 이용한 기호의 표기 

__11.4 종합하기 

__11.5 대화 데이터 수집 

__11.6 요약 

 

CHAPTER 12 유틸리티

__12.1 선호 모델 

__12.2 이미지 임베딩 

__12.3 이미지 랭킹 

__12.4 요약 

__12.5 향후 학습에 대한 제언 

 

APPENDIX 설치 가이드

__A.1 도커를 이용해 텐서플로 설치하기 

__A.2 맷플롯립 설치하기 

 

찾아보기 

이 책은 텐서플로의 기초부터 시작하여 머신러닝의 기본이라 할 수 있는 회귀, 군집, 은닉 마르코프 모델을 거쳐 오토인코더, 강화학습, 합성곱 신경망, 순환 신경망, 시퀀스2시퀀스 모델, 유틸리니까지 난이도를 높여갑니다. 상세한 설명을 코드와 함께 제시해 이해하기 쉽게 구성하였습니다. 예제는 아주 기초적인 파이썬 지식만 있으면 대부분 이해하고 실행해볼 수 있습니다. 일부 심화 예제는 객체지향 프로그래밍 배경지식을 필요로 합니다.

 

1부_ 머신러닝의 개념과 텐서플로의 주요 역할을 살펴봅니다.

1장에서는 머신러닝의 용어와 이론을 소개하며, 2장에서는 텐서플로 개발을 시작하기 위한 모든 것을 알려드립니다. 머신러닝과 텐서플로에 익숙하지 않은 분이라면 1장과 2장을 꼭 읽기 바랍니다.

 

2부_ 그동안 검증된 기본적인 알고리즘을 다룹니다. 

3장부터 6장까지 회귀, 분류, 군집, 은닉 마르코프 모델을 학습합니다. 여기에서 학습하는 알고리즘은 앞으로 여러분이 머신러닝 거의 전 분야에 걸쳐 접할 내용입니다.

 

3부_ 텐서플로의 진정한 가치인 신경망을 소개합니다.

7장부터 12장까지 오토인코더, 강화학습, 합성곱 신경망, 순환 신경망, 시퀀스2시퀀스 모델, 유틸리티를 학습합니다.

  • 최근 가장 화두가 되고 있는 머신러닝과 그 활용 텐서플로를 접할 수 있는 책이 출간 되었다. 정석대로 파이썬에 이론수업을 겸비하고 차근차근 과정을 밝아갈 수도 있겠지만 목적에 따라서는 딱 필요한 부분만의 이해와 습득이 필요 할 것이다. 그런면에서 여러모로 도움이 된다. 그렇다고 기본을 다루지 않는다는 것은 아니다. 딥러닝이라는 키워드로 무수한 책을 구매하거나 도서관을 통헤 접해 보았다. 이 책도 동일한 목적의 선상이다. 1. 머신러닝 딥러닝의 도래와 시대점령 기술의 양상이 달라지고 있다. 설계와 로직 공식의 함수화 그리고 나머지는 머신에게 넘긴다는 것이다. 개발자라는 정의가 새로와진다는 것이다. 그렇다고 대체의 의미는 아니지만 중심은 바뀔 것이다. 2.엔진의 이해 텐서플로,파이토치 등 엔진이라고 해야 할지 툴이라고 해야할지 결국은 몇줄 코딩하지 않더라도 구현이 용이하다. 구글은 colab이라는 gpu개발 환경도 서포트하기도 한다. 3.알고리즘과 신경망 기존에는 프로그램의 특징에 맞추어 갔다면 이제는 구현하고자하는 알고리즘, 데이터, 학습,검증이 더 중요하다. 무엇보다 신경망은 또 다른 접근법이다. 책을 통해 기본적인 머신러닝 딥러닝 기법들을 접하게 된다. 한빛미디어 모바일에서 작성하니 사진 첨부가 되지 않아서 사진을 첨부하여 설명한 브런치도 함께 링크로 달아본다. https://brunch.co.kr/@younghurckc/1495 텐서플로와 머신러닝 주제로 따지자면 여러권이 필요 할 것이다. 그래서 한 권으로 충분라다. 일거 양득이라고 표현하고 싶다.

  •  한빛미디어 "나는 리뷰어다" 활동으로 "텐서플로를 활용한 머신러닝" 책을 리뷰하게 되었습니다.
     

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    이 책은 선형회귀부터 K-Means, HMM, CNN, Auto Encoder, 강화학습, 순환신경망, seq2seq등 많은 부분을 다루고 있습니다.
    각 챕터별로 이런 문제(궁금증)은 어떻게 해결할까 하는 도입부에서 도식화한 설명으로 이를 해결하는 머신러닝 기법들을 설명하고 코드설명 마지막으로 요약정리하는 형태로 구성되어 있습니다.
     
    깃헙 예제들이 파이썬 2 코드로 되어있는데 번역서는 역자분이  파이썬3 기반으로 바꿔서 올려주셨습니다. (일부 2로만 실행가능한 라이브러리 사용한 코드 제외 ^^)

    300p정도의 짧은 분량이다보니 파이썬 문법이나 Numpy 함수들은 어느정도 알고 있다고 가정하고 설명이 많지 않습니다.
    ex) 예제의 유틸리티 함수들 
    90p np.random.randn(*x_train.shape) 에서 *x_train.shape 같은 문법은 설명이 있었으면
    75p img=tf.placeholder(tf.float32,[None, None, None, 3]) 인자에 대한 설명이 있었으면
    								
    [None, None, None, 3] 가 [batch size, height, width, channel]이라 가로세로 사이즈제한이 없고 색상이 3개 .. 식의
    그리스 알파벳이 자주 나오는데 대부분은 발음설명이 나와있지만 
    96페이지의 람다기호같은 경우 계속 나오는데 설명이 없다면 읽다가 흐름이 끊길수가 있다고 생각됩니다.
    자주나오는 그리스 알파벳 몇개는 어떻게 발음하는지 별도로 정리되어 있으면 좋을거 같습니다.
     
    192p grayscale 설명좀 해주었으면.(뒷부분을 보면 221p 코드9-2의 예제에는 주석으로 설명이 나와있는데, 
    그 설명이 먼저 나왔으면 좋았을듯)
    텐서플로 설치에 대해서는 부록에서 도커를 통한 설치를 넣어주었으나 리뷰하는 시점에는 텐서플로 도커이미지URL에 접근할 수 없어서
    (Get https://b.gcr.io/v2/tensorflow/tensorflow/manifests/latest: unknown: b.gcr.io domain is disabled.
    직접 anaconda 등으로 텐서플로를 설치했습니다. 구글 코렙(https://colab.research.google.com/) 도 또 하나의 방법이구요.

    초반 선형회귀 파트에선 넘파이등을 이용한 초기데이타와 정답레이블 생성과정에서 중간중간 그래프로 시각화해서 보여주어서 이해하기가 좋았습니다.
    후반으로 가면 아무래도 코드길이도 길어지고 하다보니 이론에 대한 내용외에 코드에 대한 설명이나 결과값이 의미하는바등에 대해 좀 더 보강이 되었으면  좋을 거 같습니다.

    아쉬운 점 위주로 적었지만 입문자가 읽고 머신러닝에 흥미를 갖고 어떤 내용을 머신러닝으로 할 수 있을까 했을때 잘 정리된 길잡이가 될 수 있는 책인거 같습니다.
     
     

  • 나는 한빛미디어의 '밑바닥부터 시작하는 딥러닝' 이라는 책을 통해서 '텐서플로우'를 처음 접하게 되었다. 밑바닥부터 시작하는 딥러닝 이라는 책은 처음 딥러닝을 입문하는 사람들에게 간단 명료하게 꼭 알아야 하는 것들만 콕콕 찝어서 친근하게 설명해주는 책이었다. 한빛미디어에서 나오는 딥러닝 관련 서적들은 실무자 중심으로 상세한 설명과 코드를 제공하기 때문에 파이썬을 이용하는 딥러닝 개발자들에게 매력적으로 다가오는 것 같다. 


    그래서 이번에는 '텐서플로'에 초점을 맞춘 '텐서플로를 활용한 머신러닝' 이라는 책에 대해서 리뷰를 하고자 한다. 

     

    텐서플로를 활용한 머신러닝.jpg

     

     


     


    이번 2019년 2월에 출간된 텐서플로를 활용한 머신러닝 이라는 책은 딥러닝 책 대가인 한빛미디어에서 출판되었다. 책은 총 세 부분으로 구성되어 있다. 

     

    • 머신러닝 및 텐서플로우 개념
    • 핵심 학습 알고리즘
    • 신경망 패러다임

     

    머신러닝에 대한 개념이 어느 정도 탑재 되어 있고, 텐서플로우를 이용하여 딥러닝 알고리즘을 설계하고자 하는 개발자에게 적격인 책이다. 딥러닝 책이라면 제일 기본 사항인 소스코드는 깃허브에 있으며, 제일 매력적인 점은 이 소스코드는 최신 버전으로 지속적으로 업데이트 될 것 이라고 한다. 책을 들여다보면서 이슈사항이 생기면 깃에 올려봐야겠다. 책에 대한 소스코드 내용을 지속적으로 신경쓰고, 깃에 풀 요청을 하거나 새로운 이슈를 올리라고 써놨는데 이 점에서 독자들과 소통하려는 점이 굉장히 마음에 든다. 마치 액티브한 개발자와 커뮤니티를 공유하는 느낌이랄까.


     


     


    머신러닝의 기초 개념에서 가장 중요한 것은 '블랙박스' 라고 생각한다. 전통적인 프로그래밍은 입력값에 대해 정해진 출력값을 가지게 되는데, 반면 머신러닝은 입력값과 출력값 간의 관계가 명확히 이해되지 않는 상황에서의 문제들을 해결 할 수 있다. 사람이 풀 수 없는 문제들을 머신러닝은 이전의 경험으로부터 학습하여 미래의 상황을 풀어 낼 수도 있다는 것을 의미하게 된다. 


    다음 그림과 같이 머신러닝이 문제를 해결하는 방법은 만족스러운 결과를 얻을 때까지 블랙박스의 파라미터를 튜닝해나가는 과정이라고 할 수 있다. 이 책에서는 독자들의 설명을 돋우기 위해서 필요한 최소한의 그림만 명료하게 나타낸 것이 특징이다. 그래서 머신러닝 및 텐서플로에 관한 정보를 더 많은 정보를 텍스트로 얻되, 도식 설명이 필요한 내용에 대해서는 그림을 통해서 이해를 돕고 있다. 


     

    블랙박스.jpg

     

     

     

     

     


    또한, 텐서플로를 활용한 머신러닝 책에서는 이전의 다른 책에서는 볼 수 없었던 연습문제들이 등장한다. 사실, 이전의 머신러닝 혹은 딥러닝 책들은 관련 내용을 설명하기에 급급했던 느낌이라면, 이 책은 순조롭고 여유롭게 개념을 설명하고 있다는 느낌을 받았다. 아래 사진처럼 각 장의 연습문제를 둠으로써 독자들이 머신러닝 및 텐서플로 개념을 읽는 것에 그치지 않고 '이해' 할 수 있도록 하였다. 이러한 연습문제 형식은 '수학익힘책' 과 같은 느낌을 준다. 이 책의 별명을 '머신러닝익힘책' 이라고 해도 좋을 것 같다. 

     

     

    연습문제.jpg


     

     


     

     

    이 책이 가진 장점은 정리해보면 다음과 같다. 

     

    • 독자와 소통가능한 깃 허브 운영 및 소스코드 최신 버전 관리 
    • 독자들의 깊은 이해를 돕기 위한 설명과 간단 명료한 그림
    • '머신러닝 익힘책' 느낌을 주는 연습문제
    • 성능 개선을 위한 팁 수록
    • 텐서플로를 활용하기 위한 입문서

     


    텐서플로를 활용한 머신러닝 책은 텐서플로를 이용하여 딥러닝 프레임워크를 작성하고자 하는 초급-중급 개발자에게 적합한 입문서 인 것 같다. 그림으로 쉽게 개념을 익힐 수 있어서 좋고, 연습문제를 풀어 나가며 실제 동작하는 예제들을 실행해보면서 텐서플로 및 머신러닝에 대한 개념을 처음부터 설계 할 수 있는 책이다.  텐서플로에 입문하는 개발자라면 추천하고 싶은 책이다. 


     




     

  • IT와 관련 된 기사를 찾아 보면 머신러닝, 딥러닝에 대한 얘기를 빼 놓을 수 없는 시대에 살고 있다. 4차산업혁명과 더불어 가장 많이 언급 되는 AI 기술의 구체화 된 기술로 그 위상을 높여가며 제대로 자리를 잡아 가고 있는 머신러닝과 딥러닝에 대한 관심이 작년 부터 커져 가기 시작했고, 자연스레 딥러닝 프레임워크의 절대 군주로 군림하고 있는 텐서플로우에 대한 흥미가 나날이 점증 되었다. 머신러닝과 딥러닝에 대한 관심과 흥미는 계속 커져갔지만 막상 무엇부터 해야할지, 어떻게 시작해야할지 막막하기만 했다. 수알못인 내가 머신러닝과 딥러닝을 어떻게 공부해야 할지 부터 막막했고, 수식이 난무하는 도서를 접하면 자연스레 머신러닝과 딥러닝에 대한 흥미가 반감 되어 버릴 것 같은 생각에 지레 시작 조차 하기에 앞서 지레 겁을 먹고 있는 건 아닌가 하는 회의가 들었다. 그렇게 시간이 흘러 시작할 엄두를 갖지 못 한 채 해가 바뀌었고 텐서플로우와 딥러닝에 대한 관심은 이전에 비해 급격히 줄어 들어 버렸다. 그러다 한빛 미디어의 '나는 리뷰어' 이벤트에 응모하게 되었고 운이 좋게도 당첨 되어 머신러닝에 관련 된 도서를 제공 받게 되었다. 텐서플로우와 딥러닝을 공부하라는 신의 계시였을까? 딥러닝에 대한 겁은 저리 치우고 책을 잡고 무작정 부딪쳐 보기로 했다. 

     

     

     

    책 겉표지에 자리 잡고 있는, 두 볼짝이 발그레한 신사의 표정이 참으로 인상적이다. 더불어 패션 센스도 좋아 보인다. 

     

    각설하고 이 책은 머신러닝/딥러닝을 향한 여정을 텐서플로우와 함께 한다. 현재 텐서플로우는 파이썬과 C++, Javascript에 대한 API 를 제공하고 있는데, 텐서플로우에 대한 내용을 담고 있는 웬만한 서적은 파이썬을 기반으로 내용이 구성 되어 있는 형태가 보편적이다. 이 책 역시 파이썬 기반의 텐서플로우로 내용이 전개 된다. 그렇기 때문에 이 책을 통해 텐서플로우를 공부하고자 한다면 당연히 파이썬에 대한 기본 문법 지식은 필수이고 기본적인 프로그래밍 활용 능력이 선행 되어 있어야 책을 읽고 실습하기에 수월하리라. 

     

    파이썬 코드와 텐서플로우를 통해 머신러닝/딥러닝에 대한 주요 개념이 구현 되지만, 머신러닝과 딥러닝의 기본 개념을 이해하는 것이 선행되어야 하기 때문에 이 책은 도입부에서 머신러닝/딥러닝에 대한 기초 개념을 쉬운 표현과 그림을 통해 큰 흐름을 이해할 수 있게 돕고 있다. 또한 책 중간 중간에 연습문제를 구성하여 개념을 제대로 이해하고 있는지 묻고 있으며 연습문제에 대한 저자의 해답까지 함께 제공 되고 있어 여러모로 도움이 많이 된다. 

     

     

     

    챕터의 마지막 장은 요약으로 마무리 되는데, 이 요약을 통해 챕터의 내용이 깔끔하게 정리 된다.

     

     

    책 도입부를 벗어 나면 본격적으로 텐서플로우 기초학습이 진행 되는데, 이 챕터에서는 텐서플로우의 모든 문법을 다루고 있지는 않지만 앞으로 전개 될 챕터들의 내용을 실습하는데에 있어 가장 최소한으로 필요한 문법들을 다루고 있기 때문에 추가적으로 텐서플로우의 문법에 대한 궁금증이 생기거나 이해가 어려운 부분은 텐서플로우 공식 문서를 통해 해결해야 하리라.

     

    텐서플로우의 기초학습을 마치면 드디어 머신러닝/딥러닝의 핵심 학습 알고리즘과 조우하게 된다. 선형회귀, 데이터의 분류, 자동화 된 데이터 군집, 은닉 마르코프 모델 등의 개념들과 마주하게 되는데 책의 부제인 '그림으로 쉽게 개념부터 익히는 머신러닝, 딥러닝 입문서'라는 표현이 명시하고 있듯이 다양한 그림과 저자의 상세한 설명, 무엇보다 군더더기 없는 번역이 하모니를 이루게 되어 해당 개념들을 이해하는데 상당히 많은 도움이 되었다. 

     

    핵심 학습 알고리즘에 대한 이해가 어느 정도 뒷받침 되면 이윽고 신경망 패러다임 파트에서 오토인코더, 강화학습, 합성곱 신경망, 순환 신경망, 시퀀스2시퀀스 모델, 유틸리티 등에 대한 내용이 전개 되는데, 뒤로 갈수로 해당 개념에 대한 이해가 어려워 지는 건 사실이다. 그럼에도 불구하고 전체적인 개념의 흐름을 이해하는데에는 큰 무리가 없었다. 책 내용을 한 번 쓱 읽고 단번에 이해한다면 천재 아니겠는가? 이 책은 당연히 추후에도 여러 차례 복습을 통해 자주 만나야 하기 때문에  책상에 고이 모셔 두어야 한다.  

     

    머신러닝/딥러닝에 대한 두려움이 커서 시작을 망설이고 있다면, 이 책과 함께 머신러닝/딥러닝에 대한 여정의 첫 발을 내딛어 보는 게 어떨까? 아 물론, 텐서 플로우도 함께 말이다. 

     

    P.S : 
    본 도서는 한빛미디어 '나는 리뷰어' 이벤트에 당첨 되어 제공 받은 도서를 바탕으로 작성된 후기입니다.

     

  • 한빛미디어 '나는 리뷰어다' 4월 이벤트 당첨 도서 리뷰입니다.

     

    올해 대학을 졸업하고 취업을 했지만, 약간의 공부욕심은 남아있다.

    배우고 싶은게 너무 많았고 궁금한게 너무 많이 남았기 때문이다.

     

    하지만 이 핑계 저 핑계로 지나온 시간, 이젠 미래가 아닌 지금에 집중해야 할 때.

    그래서 JAVA나 열심히 하자는 생각으로 살고 있었는데, 이런 기회가 찾아왔다.

     

    경험은 많지 않지만 대학시절 간단하게 접해본 '머신러닝'

    요즘 컴퓨터 관련 학과에 가는 친구들에게 약간 부러움을 느끼는것은,

    프로그래밍 언어(C, JAVA)와 DB 활용만 하면 만사 OK 일 것 같던 예전과는 달리

    4차 산업혁명이라는 시대의 물결을 타고 다양한 '학문'을 공부 할 수 있다는것...

     

    부럽지만... 이미 지나온것 후회보다는 지금 할수있는 일을 하고자 돌아다니다 보니

    좋은 기회가 찾아왔다.

     

    사실 매우 귀찮은 일임에는 틀림없다.

    좋은 책 무료로 받고 배우고 싶었던 서적을 받아서 기분이 좋은것도 있지만,

    주말엔 쉬어야지 하면서 책을 들여다보고 있는게 약간 씁쓸하기도 하다.

     

    뭐 잡담은 이만하고, 이제 본격적으로 리뷰를 시작해보자!

     

     

    (음... 너무 어두운곳에서 찍었나?)

     

    찰리채플린 같은 아저씨가 서 있다.

    뭔가... 있어보인다! 하면서 택배를 받고 나니 새로운 책을 읽을 생각에 두근두근 한다.

     

     

    찌그러진 책 ㅠㅠ

     

    공짜로 책을 주는건 좋은데... 새 책이 찢어지고 찌그러져 있으면 맴찢....

     

    우선 간단히 전체적으로 책을 둘러보니 느껴지는 장점은 다음과 같다.

     

    1. 머신러닝에 대한 간단한 잡담

    2. 현실과 컴퓨터의 처리방식을 비교하며 설명

    3. 말만 주구장창 늘어놓는 이론서적이 아닌 실습위주의 서적

    4. 코드에 상세한 주석이 달려있어 쉽게(는 아닌것 같지만?) 이해 가능

    5. 따로 텐서플로 설치방법을 나눠놔서 시간들여 찾아 볼 필요가 없음

     

    컴퓨터 관련 대학을 나온 사람이라면 잘 알겠지만 IT 서적이 이론으로 가득 차 있다면,

    아주 좋은 수면제(?) 가 될 가능성이 높지만, 실습 위주로 하나씩 따라해 볼 수 있다면

    뭘 하는건진 몰라도 따라하다 익숙해지고, 익숙해지면 다시 볼 여유가 생기고

    여유가 생기면 추가적으로 이것저것 해 볼 용기가 생긴다는것!

     

    오랜 시간 공을 들여 머신러닝에 관해 학습 해 본것은 아니지만,

    짧은시간 머신러닝에 대해 학습해 본 바로는 이 서적은 상당히 알찬 구성을 갖고 있다.

     

    물론 초보자가 접하면 꾸벅꾸벅 졸 가능성이 높지만...

     

    본인이 생각하는 알찬 구성의 몇가지를 보면,

     

    첫번째 - 연습문제를 통한 독자와의 소통(?)

    왜 이름을 연습문제라고 했는지는 모르겠다 '생각해보기(?)' 같은 명칭이 더 어울리지 않을까 싶은데...

    독자에게 '로봇이 사람처럼 이해하기 위해선 어떻게 해야하는가'에 대해 질문을 던지고 해답을 준다.

     

    예를들면, 로봇에게 옷을 개는 법을 가르치고 있습니다. 로봇의 시각 센서가 테이블에 놓인 티셔츠를 보고 있는데,

    다른 옷들과 구분되도록 하고 싶다. 어떻게 해야하는가(줄임) 와 같은 질문을 통해 독자에게 생각을 유도하고,

    옷의 가로, 세로 길이 X, Y축 점수와 관련이 있고

    옷의 색상, 질감, 재료 등과는 직접적인 연관이 없다. 라고 해답을 주고있다.

     

    우리는 당연하게 생각하는것을 로봇이 이해하기 위해선

    갓난아이에게 설명하듯 필요한 준비물을 주어야 한다는 것을 알려준다.

     

    두번째 - 코드에 삽입되어있는 설명(주석)

     

    코드에 주석이!!!

     

    보통 IT 서적은 (본인이 겪어봤을때) 코드 따로, 설명 따로 구성이 많았다.

    하지만 보기좋게 위 사진처럼 코드 옆에 바로 설명이 달려있으면 얼마나 감사한지 모른다(주석의 중요성!)!

     

    대학을 다니면서 느낀것은 어떤 문제에 대해 '혼자' 뚝딱 만드는것보단 후배들에게,

    초심자들에게 '잘' 설명 해줄 수 있는 사람이 가장 훌륭한 사람이라는 것이다.

     

    물론 혼자 잘하는것도 중요하지만, 혼자 회사차려서 혼자 개발하고 벌어먹고 살것이 아니라면

    소통은 중요한 무기가 되고, 쉽게 설명할 수 있는 능력 또한 굉장한 무기가 된다.

    때문에 주석의 중요성은 말하지 않아도 모든이의 덕목이 되어야 한다(뭐래는겨?)

     

     

    사람과 컴퓨터의 표현방법을 나눠 설명!

     

     

     

    가장 마지막장에 따로 설치방법을!!

     

     

    간략하게 이 서적의 알찬 구성에 대해 이야기 해 보았다.

    사실 한번 쭉 훑어보고, 다시 읽어보고 있지만 본격적으로 실습에 들어가는 부분부터는 무슨 말인지 잘 모르겠다 ㅠㅠ

    시간을 들여 여러번 봐야 하는 서적임에 틀림없다...

     

    일단 머신러닝을 하기 위해서는 다음과 같은 준비가 필요하다(텐서플로를 활용한다는 가정하에).

     

    1. 파이썬 기초 상식

    2. 수학적인 상식(벡터, 미분, 적분 등)

    3. 다양하게 볼 줄 아는 시각(옵션?)

     

    처음 보는 사람들이 그냥 시작 할 수 있는 분야가 아니다.

    약간이 아닌 많은 준비가 필요하고, 오랜 시간에 걸쳐서 학문을 연구해야 한다.

    이해가 가지 않는다고 외우던 시절의 학문과는 다르다.

     

    갓난아기에게 어떤 사물의 본질과 행동에 대해 설명해서 이해시켜야 하듯,

    0과 1로 구성된 컴퓨터에게 '설명'을 해야 한다.

     

    4차 산업혁명이라는 시대에 들어서면서 중요한 분야 중 하나로 손꼽히는 '러닝' 분야,

    이 학문을 연구하고, 한번쯤은 이 분야를 접해본 컴퓨터 학도가 좀 더 심도깊은 이해를 위한다면

    이 서적을 한번 읽어볼 것을 추천한다.


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