파이썬을 활용한 딥러닝 전이학습 상세페이지
출간 정보
- 2023.07.10 전자책 출간
- 2019.10.11 종이책 출간
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파일 정보
- 412 쪽
- 25.9MB
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- PAPER
ISBN
9791158394424
ECN
-
파이썬을 활용한 딥러닝 전이학습
작품 정보
이 책의 목적은 두 가지다. 첫째, 딥러닝과 전이학습에 관한 자세한 내용을 집중적으로 다루고 이해하기 쉬운 개념과 예제로 이 둘을 비교 및 대조한다. 둘째, 텐서플로, 케라스, 파이썬 등의 기존 생태계를 활용해 실제 사례와 연구 문제 등을 실습 예제로 다룬다.
이 책은 머신러닝과 딥러닝의 핵심 개념으로 시작해, 중요한 딥러닝 아키텍처인 CNN, DNN, RNN, LSTM, 캡슐 네트워크 등을 다룬다. 그다음, 전이학습의 개념에 초점을 맞춰 모델 동결, 미세 튜닝, VGG, Inception, ResNet을 포함한 사전 훈련된 최신 네트워크를 다룬다. 그리고 이러한 네트워크를 활용해 딥러닝 모델의 성능을 어떻게 향상시킬 수 있는지를 설명한다. 마지막으로 컴퓨터 비전, 오디오 분석, 자연어 처리(NLP) 같은 분야에서 다양한 실제 사례 연구와 문제를 다룬다.
이 책을 다 읽을 때쯤이면 각자의 시스템에서 딥러닝과 전이학습 이론을 구현할 만반의 준비가 돼 있을 것이다.
★ 이 책에서 다루는 내용 ★
* GPU(graphics processing unit)와 클라우드가 지원되는 자신만의 딥러닝 환경 설정
* 머신러닝과 딥러닝 모델로 전이학습의 원리 탐구
* CNN과 LSTM, 캡슐 네트워크를 포함한 다양한 딥러닝 아키텍처 탐색
* 데이터 및 네트워크 표현과 손실 함수에 관한 학습
* 전이학습 모델과 전략 파악
* 복잡한 전이학습 모델을 처음부터 구축할 때 생길 수 있는 잠재적 문제 해결
* 컴퓨터 비전 및 오디오 분석과 관련된 실제 연구 문제 탐색
* 자연어 처리에서 전이학습을 활용하는 방법 이해
이 책은 머신러닝과 딥러닝의 핵심 개념으로 시작해, 중요한 딥러닝 아키텍처인 CNN, DNN, RNN, LSTM, 캡슐 네트워크 등을 다룬다. 그다음, 전이학습의 개념에 초점을 맞춰 모델 동결, 미세 튜닝, VGG, Inception, ResNet을 포함한 사전 훈련된 최신 네트워크를 다룬다. 그리고 이러한 네트워크를 활용해 딥러닝 모델의 성능을 어떻게 향상시킬 수 있는지를 설명한다. 마지막으로 컴퓨터 비전, 오디오 분석, 자연어 처리(NLP) 같은 분야에서 다양한 실제 사례 연구와 문제를 다룬다.
이 책을 다 읽을 때쯤이면 각자의 시스템에서 딥러닝과 전이학습 이론을 구현할 만반의 준비가 돼 있을 것이다.
★ 이 책에서 다루는 내용 ★
* GPU(graphics processing unit)와 클라우드가 지원되는 자신만의 딥러닝 환경 설정
* 머신러닝과 딥러닝 모델로 전이학습의 원리 탐구
* CNN과 LSTM, 캡슐 네트워크를 포함한 다양한 딥러닝 아키텍처 탐색
* 데이터 및 네트워크 표현과 손실 함수에 관한 학습
* 전이학습 모델과 전략 파악
* 복잡한 전이학습 모델을 처음부터 구축할 때 생길 수 있는 잠재적 문제 해결
* 컴퓨터 비전 및 오디오 분석과 관련된 실제 연구 문제 탐색
* 자연어 처리에서 전이학습을 활용하는 방법 이해
작가 소개
디파니안 사르카르(Dipanjan(DJ) Sarkar)
디파니안 사르카르는 데이터 과학과 머신러닝, 딥러닝을 활용해 대규모 지능형 시스템을 구축하고 있는 인텔의 데이터 과학자다. 그는 데이터 과학 및 소프트웨어 엔지니어링 분야의 전문 기술로 석사 학위를 취득했다. 현재 머신러닝과 자연어 처리, 통계 방법, 딥러닝을 전문적으로 분석하고 있다.
러그허브 발리(Raghav Bali)
러그허브 발리는 옵텀(United Health Group)의 데이터 과학자다. 유스케이스에 기초해서 머신러닝, 딥러닝, 의료와 보험 관련 자연어 처리로 기업 수준의 솔루션 연구와 개발을 하고 있다. 이전에 인텔에서 상황 주도적인 데이터 중심의 IT 기획에 관여했었다.
타모그나 고시(Tamoghna Ghosh)
타모그나 고시는 인텔의 머신러닝 엔지니어다. 마이크로소프트 연구소(Microsoft Research, MSR) 인도에서의 4년간의 핵심 연구 경험을 포함해 총 11년의 경력이 있다. MSR에서 그는 암호 분석 연구 분야 조교로 블록 암호를 푸는 일을 했다. 빅 데이터, 머신러닝, 자연어 처리, 정보 검색, 데이터 시각화 및 소프트웨어 개발에 전문적인 지식이 있다.
디파니안 사르카르는 데이터 과학과 머신러닝, 딥러닝을 활용해 대규모 지능형 시스템을 구축하고 있는 인텔의 데이터 과학자다. 그는 데이터 과학 및 소프트웨어 엔지니어링 분야의 전문 기술로 석사 학위를 취득했다. 현재 머신러닝과 자연어 처리, 통계 방법, 딥러닝을 전문적으로 분석하고 있다.
러그허브 발리(Raghav Bali)
러그허브 발리는 옵텀(United Health Group)의 데이터 과학자다. 유스케이스에 기초해서 머신러닝, 딥러닝, 의료와 보험 관련 자연어 처리로 기업 수준의 솔루션 연구와 개발을 하고 있다. 이전에 인텔에서 상황 주도적인 데이터 중심의 IT 기획에 관여했었다.
타모그나 고시(Tamoghna Ghosh)
타모그나 고시는 인텔의 머신러닝 엔지니어다. 마이크로소프트 연구소(Microsoft Research, MSR) 인도에서의 4년간의 핵심 연구 경험을 포함해 총 11년의 경력이 있다. MSR에서 그는 암호 분석 연구 분야 조교로 블록 암호를 푸는 일을 했다. 빅 데이터, 머신러닝, 자연어 처리, 정보 검색, 데이터 시각화 및 소프트웨어 개발에 전문적인 지식이 있다.
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