실전! 컴퓨터비전을 위한 머신러닝 상세페이지
출간 정보
- 2024.09.30 전자책 출간
- 2023.07.18 종이책 출간
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파일 정보
- 468 쪽
- 25.2MB
지원 환경
- 앱
- 웹
- PC뷰어
- PAPER
ISBN
9791158395414
ECN
-
실전! 컴퓨터비전을 위한 머신러닝
작품 정보
《실전! 컴퓨터비전을 위한 머신러닝》은 머신러닝 모델을 활용해 이미지에서 정보를 추출하는 법을 알려주는 실용적인 책이다. 머신러닝(ML) 엔지니어와 데이터 사이언티스트는 검증된 ML 기법으로 이미지 분류, 객체 검출, 오토인코더, 이미지 생성, 계수, 캡션 생성 등의 다양한 이미지 문제를 해결하는 법을 배울 수 있다. 데이터셋을 만드는 것부터 시작해서 전처리, 모델 설계, 훈련, 검증, 배포, 해석가능성까지, 딥러닝의 모든 과정에 관한 훌륭한 소개가 담겨 있다.
구글의 엔지니어인 3명의 저자는 유연하고 지속가능한 방식의 강건한 ML 아키텍처를 사용해 정확하고 설명 가능한 컴퓨터 비전 ML 모델을 개발하고 대규모 프로덕션에 투입하는 법을 보여준다. 독자는 텐서플로와 케라스로 작성한 모델을 가지고 설계, 훈련, 검증, 예측하는 법을 배울 수 있다.
★ 이 책에서 다루는 내용 ★
- 컴퓨터비전 과업을 위한 ML 아키텍처를 설계
- 과업에 알맞는 모델(ResNet, SqueezeNet, EfficientNet 등)을 선택
- 모델을 훈련, 검증, 배포, 설명하는 전 구간 ML 파이프라인 만들기
- 이미지 전처리를 통해 데이터를 증강하고 학습 가능성을 향상
- 설명 가능성과 책임 있는 AI 모범 사례
- 이미지 모델을 웹 서비스 또는 에지 디바이스에 배포
- ML 모델을 모니터링하고 관리
구글의 엔지니어인 3명의 저자는 유연하고 지속가능한 방식의 강건한 ML 아키텍처를 사용해 정확하고 설명 가능한 컴퓨터 비전 ML 모델을 개발하고 대규모 프로덕션에 투입하는 법을 보여준다. 독자는 텐서플로와 케라스로 작성한 모델을 가지고 설계, 훈련, 검증, 예측하는 법을 배울 수 있다.
★ 이 책에서 다루는 내용 ★
- 컴퓨터비전 과업을 위한 ML 아키텍처를 설계
- 과업에 알맞는 모델(ResNet, SqueezeNet, EfficientNet 등)을 선택
- 모델을 훈련, 검증, 배포, 설명하는 전 구간 ML 파이프라인 만들기
- 이미지 전처리를 통해 데이터를 증강하고 학습 가능성을 향상
- 설명 가능성과 책임 있는 AI 모범 사례
- 이미지 모델을 웹 서비스 또는 에지 디바이스에 배포
- ML 모델을 모니터링하고 관리
작가 소개
발리아파 락슈마난 (Valliappa Lakshmanan)
구글 클라우드의 분석 및 인공지능 솔루션 디렉터로, 여러 비즈니스 부문을 관통하는 문제들을 해결하는 솔루션을 만든다. 머신러닝을 민주화하여 누구나 활용할 수 있게 하는 것을 사명으로 삼고 있다.
마틴 괴르너 (Martin Görner)
케라스/텐서플로의 제품 관리자다. 최첨단(state-of-the-art) 모델을 편리하게 활용할 수 있도록 개발자 경험을 개선하려 애쓴다. 과학, 기술, 코딩, 알고리즘과 관련한 모든 주제에 열정을 품고 있다.
라이언 길라드 (Ryan Gillard)
의료·헬스케어 분야의 연구자로 커리어를 시작했고, 지금은 구글 클라우드의 전문가 서비스(Professional Services) 조직의 AI 엔지니어로서 폭넓은 산업군에 적용되는 머신러닝 모델을 만든다. 신경과학 및 물리학 학위를 갖고 두 분야의 접점에서 일하면서, 수학을 통한 지적 탐험을 즐긴다
구글 클라우드의 분석 및 인공지능 솔루션 디렉터로, 여러 비즈니스 부문을 관통하는 문제들을 해결하는 솔루션을 만든다. 머신러닝을 민주화하여 누구나 활용할 수 있게 하는 것을 사명으로 삼고 있다.
마틴 괴르너 (Martin Görner)
케라스/텐서플로의 제품 관리자다. 최첨단(state-of-the-art) 모델을 편리하게 활용할 수 있도록 개발자 경험을 개선하려 애쓴다. 과학, 기술, 코딩, 알고리즘과 관련한 모든 주제에 열정을 품고 있다.
라이언 길라드 (Ryan Gillard)
의료·헬스케어 분야의 연구자로 커리어를 시작했고, 지금은 구글 클라우드의 전문가 서비스(Professional Services) 조직의 AI 엔지니어로서 폭넓은 산업군에 적용되는 머신러닝 모델을 만든다. 신경과학 및 물리학 학위를 갖고 두 분야의 접점에서 일하면서, 수학을 통한 지적 탐험을 즐긴다
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