트랜스포머는 딥러닝 분야에서 성능이 우수한 모델로 현대 인공지능 분야의 핵심 기술입니다. 트랜스포머와 비전 트랜스포머 기술을 습득하면 차별화된 역량을 갖출 수 있고 복잡한 문제를 해결할 수 있습니다.
이 책에서는 자연어 처리와 컴퓨터비전 분야의 기초 실습부터 배포까지 딥러닝 프로젝트(서비스)를 구축하기 위한 다양한 정보를 다룹니다. 또한, 트랜스포머 및 비전 트랜스포머 이론을 비롯해 모델을 이해하고 실습을 진행합니다.
이 책은 최신 자연어 처리와 컴퓨터비전 분야의 동향과 심층학습에 대한 포괄적인 내용을 담고 있으며, 실전 예제를 통해 강력한 모델을 구축하고자 하는 분들에게 추천합니다.
★ 이 책에서 다루는 내용 ★
- 머신러닝·딥러닝 이해 및 파이토치를 활용한 심화 실습
- 텍스트 데이터의 토큰화 이해와 텍스트 임베딩 실습
- 셀프 어텐션을 활용한 트랜스포머 모델의 이해와 트랜스포머 기반 언어 모델 실습
- 이미지 분류 모델 이해와 내부 동작 원리 검증 및 시각화
- 경계 상자 탐지, 의미론적 분할, 객체 분할 등의 객체 탐지 모델 이해
- 특징 피라미드 네트워크 및 관심 영역 정렬 알고리즘을 이해
- 트랜스포머 구조를 컴퓨터비전 분야에 적용한 비전 트랜스포머 모델 이해 및 실습
- 웹 프레임워크와 도커를 활용한 API 온라인 서빙
- 웹 애플리케이션을 통한 딥러닝 데모 애플리케이션 구축
- 경량화, 파이토치 라이트닝, 허깅 페이스, 파이토치 컴파일러 등 다양한 관리 도구 및 기법 실습
작가 소개
윤대희
어반베이스의 머신러닝 팀 리더로 근무하면서 컴퓨터비전과 딥러닝을 활용해 2D 도면을 3D로 변환하는 프로젝트를 진행했다. 현재는 카카오스타일의 Vision&NLP 팀 리더로 데이터 리터러시, 데이터 패브릭, MLOps 등 관련 프로젝트를 진행하고 있다. 머신러닝·딥러닝을 비롯해 데이터 품질 관리, 데이터 통합, 비즈니스 인텔리전스 등 데이터 통합에 관심이 있으며, 기술 공유 및 확장 플러그인 배포 등으로 개인이나 조직이 기술을 보다 쉽게 이용하고 활용할 수 있도록 도움을 주고 있다. 저서로 《C#과 파이썬을 활용한 OpenCV 4 프로그래밍》(위키북스, 2021)이 있다.
김동화
고려대학교에서 산업경영공학 박사 학위를 취득했다. 데이터 기반으로 제조, IT, 금융 분야에서 발생하는 다양한 기술적 문제를 해결했으며, 머신러닝·딥러닝 분야에 총 6편의 SCI 논문을 게재했다. 현재는 카카오스타일의 Vision&NLP 팀에서 컴퓨터비전과 딥러닝을 담당하며 패션 속성 추출, 유사 이미지 추천 및 코디 추천을 위한 다양한 이커머스 플랫폼 과제를 진행하고 있다. 컴퓨터비전, 자연어 처리, 멀티모달 학습을 연구하고 활용하는 데 관심이 있다.
송종민
동국대학교에서 전자전기공학 석사 학위를 취득했다. 아크릴 회사에서 선임 연구원으로 근무하면서 빅데이터 포렌식 및 AI 모델 소형화 프로젝트를 진행했다. 현재는 카카오스타일의 Vision&NLP 팀에서 컴퓨터비전과 딥러닝을 담당하며 이미지 데이터 분석, 유사 이미지 추천, 모델 서빙 및 배포 자동화 관련 프로젝트를 진행하고 있다. 인공지능 기술을 활용한 생산성 향상과 비용 최적화에 관심이 있다.
진현두
학부생 시절 머신러닝 한번 공부해 보지 않겠냐는 선배의 권유로 데이터 사이언티스트의 길로 들어섰다. 대학원 시절 특허를 비롯한 텍스트 데이터를 이용한 경험을 바탕으로 주식회사 공팔리터의 AI Lab에서 커머스 리뷰 데이터를 이용한 여러 모델을 구축했다. 현재는 공팔리터에서의 경험을 이용해 카카오스타일의 Vision&NLP 팀에서 사용자 리뷰, 상품 정보 등 텍스트 데이터를 활용한 딥러닝 프로젝트를 진행하고 있다. AI 콜로키엄, AWS Community Day 등에서 발표하며 경험을 나누는 것의 즐거움을 배웠다. 지능형 검색 시스템과 Virtual Try-On 등에 관심이 있다.
