실전! 파이토치 딥러닝 프로젝트 상세페이지
출간 정보
- 2023.07.10 전자책 출간
- 2022.02.16 종이책 출간
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TTS(듣기) 미지원
파일 정보
- 416 쪽
- 10.1MB
지원 환경
- 앱
- 웹
- PC뷰어
- PAPER
ISBN
9791158394479
ECN
-
실전! 파이토치 딥러닝 프로젝트
작품 정보
파이토치를 활용한 실제 사례를 통해 딥러닝 고급 기법과 알고리즘을 마스터한다!
파이토치(PyTorch)를 활용하면 누구나, 그 어느 때보다 쉽게 딥러닝 애플리케이션을 구축해 AI 혁명에 동참할 수 있다. 이 책은 여러분이 가진 데이터를 최대한 활용해 복잡한 신경망 모델을 구축하는 전문 기술을 익히는 데 도움이 될 것이다.
파이토치의 요점을 정리해서 알아보는 것으로 시작해 이미지를 분류하는 합성곱 신경망(CNN) 아키텍처를 예로 들어 파이토치를 살펴본다. 그런 다음 순환신경망(RNN)과 트랜스포머 아키텍처를 살펴보고 감성분석에 활용한다. 또 생성적 모델을 음악, 텍스트, 이미지 생성 등 다양한 영역에 적용해 봄으로써 생성적 적대 네트워크(GAN) 분야를 탐구한다. 파이토치로 심층 강화학습 모델을 직접 구축하고 훈련시키며, 모델을 운영 환경에 배포하는 전문적인 기술과 팁을 배운다. 대규모 모델을 분산 방식으로 효율적으로 훈련시키고, AutoML을 사용해 신경망 아키텍처를 효과적으로 검색하고, 파이토치와 fast.ai로 모델을 빠르게 프로토타이핑하는 방법을 익힌다.
이 책을 모두 읽은 후에는 파이토치로 복잡한 딥러닝 작업을 수행해 스마트한 인공지능 모델을 구축할 수 있게 될 것이다.
★ 이 책에서 다루는 내용 ★
* 파이토치로 텍스트 생성 모델과 작곡 모델을 구현
* 파이토치로 심층 Q-네트워크(DQN) 모델을 구축
* ONNX(머신러닝 모델용 오픈소스 범용 포맷)를 활용해 범용 파이토치 모델 내보내기
* fast.ai와 파이토치를 이용해 빠르게 프로토타이핑하는 방법
* AutoML로 신경망 아키텍처를 효과적으로 검색
* Captum을 사용해 파이토치에서 작성한 머신러닝(ML) 모델을 쉽게 해석
* 파이토치를 사용해 ResNet, LSTM, 트랜스포머 모델 등을 설계
* 파이토치에서 orch.distributed API를 사용해 분산 훈련시키는 방법
파이토치(PyTorch)를 활용하면 누구나, 그 어느 때보다 쉽게 딥러닝 애플리케이션을 구축해 AI 혁명에 동참할 수 있다. 이 책은 여러분이 가진 데이터를 최대한 활용해 복잡한 신경망 모델을 구축하는 전문 기술을 익히는 데 도움이 될 것이다.
파이토치의 요점을 정리해서 알아보는 것으로 시작해 이미지를 분류하는 합성곱 신경망(CNN) 아키텍처를 예로 들어 파이토치를 살펴본다. 그런 다음 순환신경망(RNN)과 트랜스포머 아키텍처를 살펴보고 감성분석에 활용한다. 또 생성적 모델을 음악, 텍스트, 이미지 생성 등 다양한 영역에 적용해 봄으로써 생성적 적대 네트워크(GAN) 분야를 탐구한다. 파이토치로 심층 강화학습 모델을 직접 구축하고 훈련시키며, 모델을 운영 환경에 배포하는 전문적인 기술과 팁을 배운다. 대규모 모델을 분산 방식으로 효율적으로 훈련시키고, AutoML을 사용해 신경망 아키텍처를 효과적으로 검색하고, 파이토치와 fast.ai로 모델을 빠르게 프로토타이핑하는 방법을 익힌다.
이 책을 모두 읽은 후에는 파이토치로 복잡한 딥러닝 작업을 수행해 스마트한 인공지능 모델을 구축할 수 있게 될 것이다.
★ 이 책에서 다루는 내용 ★
* 파이토치로 텍스트 생성 모델과 작곡 모델을 구현
* 파이토치로 심층 Q-네트워크(DQN) 모델을 구축
* ONNX(머신러닝 모델용 오픈소스 범용 포맷)를 활용해 범용 파이토치 모델 내보내기
* fast.ai와 파이토치를 이용해 빠르게 프로토타이핑하는 방법
* AutoML로 신경망 아키텍처를 효과적으로 검색
* Captum을 사용해 파이토치에서 작성한 머신러닝(ML) 모델을 쉽게 해석
* 파이토치를 사용해 ResNet, LSTM, 트랜스포머 모델 등을 설계
* 파이토치에서 orch.distributed API를 사용해 분산 훈련시키는 방법
작가 소개
아쉬쉬 란잔 자 (Ashish Ranjan Jha)
아쉬쉬 란잔 자는 인도 IIT 루르키(IIT Roorkee) 전기공학부에서 학사를 마치고, 스위스 EPFL에서 컴퓨터 과학 석사 학위를 받고 미국 워싱턴에 위치한 Quantic School of Business에서 MBA를 마쳤다. 그는 모든 학위 과정을 우수한 성적으로 마쳤다. 그는 오라클, 소니, 레볼루트 같은 스타트업에서 머신러닝 엔지니어로 근무했다. 수년간의 경력 외에, 아쉬쉬는 프리랜서 머신러닝 컨설턴트, 저자, 블로거(datashines)로 활동 중이다. 그는 센서 데이터로 차량 유형을 예측하는 것부터 보험 청구 내역에서 사기를 탐지하는 것까지 다양한 프로젝트를 수행했다. 여가 시간에는 오픈소스 ML 프로젝트를 하고 스택오버플로(StackOverflow)와 캐글(Kaggle)에서 활동하고 있다(arj7192).
아쉬쉬 란잔 자는 인도 IIT 루르키(IIT Roorkee) 전기공학부에서 학사를 마치고, 스위스 EPFL에서 컴퓨터 과학 석사 학위를 받고 미국 워싱턴에 위치한 Quantic School of Business에서 MBA를 마쳤다. 그는 모든 학위 과정을 우수한 성적으로 마쳤다. 그는 오라클, 소니, 레볼루트 같은 스타트업에서 머신러닝 엔지니어로 근무했다. 수년간의 경력 외에, 아쉬쉬는 프리랜서 머신러닝 컨설턴트, 저자, 블로거(datashines)로 활동 중이다. 그는 센서 데이터로 차량 유형을 예측하는 것부터 보험 청구 내역에서 사기를 탐지하는 것까지 다양한 프로젝트를 수행했다. 여가 시간에는 오픈소스 ML 프로젝트를 하고 스택오버플로(StackOverflow)와 캐글(Kaggle)에서 활동하고 있다(arj7192).
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