딥러닝을 위한 파이토치 입문 상세페이지
출간 정보
- 2022.06.23 전자책 출간
- 2022.01.20 종이책 출간
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파일 정보
- 322 쪽
- 18.5MB
지원 환경
- 앱
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- PC뷰어
- PAPER
ISBN
9788931467291
UCI
-
딥러닝을 위한 파이토치 입문
작품 정보
파이토치로 시작하는 딥러닝 구축과 활용
구글의 음성인식, 인공지능 시스템 개발, 손상된 사진 복원 등 딥러닝 기술은 여러 분야와 실생활에서 다양하게 적용되고 있다. 이 책은 파이썬 기반의 오픈소스 머신러닝 라이브러리인 파이토치를 활용하여 실제로 딥러닝을 구축하고 활용하고자 하는 사람을 위한 입문서다. 인공 신경망에서 쓰이는 기초 개념을 토대로 실제 어떻게 인공지능이 구현되는지 코드 라인별로 상세하게 설명하여 초보자도 쉽게 이해할 수 있도록 구성했으며, 다양한 실습 예제를 통해 프로그램을 만드는 방법부터 머신러닝 기술의 사용법, 결과를 내는 방법까지 소개하고 있다.
초반부에는 파이썬의 기본적인 사용법부터 파이토치 같은 머신러닝을 위한 라이브러리 활용법, 머신러닝에서 사용하는 지도학습 개념 등 머신러닝을 시작하기 전에 알아야 할 것들을 공부하며 기초를 다진다. 또한 이미지 처리를 위한 합성곱 신경망, 시계열 데이터 처리를 위한 순환 형태의 신경망 그리고 앞으로 사용할 함수들을 연습하고 ResNet이나 BI-LSTM 같은 실제로 사용하기 좋은 모델을 제작해 본다. 이전 내용을 토대로 비지도 학습과 지금까지 배운 내용을 접목해 활용할 수 있는 방법도 소개한다. 후반부에는 과적합을 방지하고 성능을 올려주는 방법, 복잡한 결과를 쉽게 알아볼 수 있도록 시각화하는 법 등 실제 머신러닝을 진행할 때 도움이 될 방법들을 알려두며 앞 장의 지도 학습, 비지도 학습과 더불어 전이 학습과 준지도 학습 모델과 메타 학습, 유한차분법을 설명한다.
구글의 음성인식, 인공지능 시스템 개발, 손상된 사진 복원 등 딥러닝 기술은 여러 분야와 실생활에서 다양하게 적용되고 있다. 이 책은 파이썬 기반의 오픈소스 머신러닝 라이브러리인 파이토치를 활용하여 실제로 딥러닝을 구축하고 활용하고자 하는 사람을 위한 입문서다. 인공 신경망에서 쓰이는 기초 개념을 토대로 실제 어떻게 인공지능이 구현되는지 코드 라인별로 상세하게 설명하여 초보자도 쉽게 이해할 수 있도록 구성했으며, 다양한 실습 예제를 통해 프로그램을 만드는 방법부터 머신러닝 기술의 사용법, 결과를 내는 방법까지 소개하고 있다.
초반부에는 파이썬의 기본적인 사용법부터 파이토치 같은 머신러닝을 위한 라이브러리 활용법, 머신러닝에서 사용하는 지도학습 개념 등 머신러닝을 시작하기 전에 알아야 할 것들을 공부하며 기초를 다진다. 또한 이미지 처리를 위한 합성곱 신경망, 시계열 데이터 처리를 위한 순환 형태의 신경망 그리고 앞으로 사용할 함수들을 연습하고 ResNet이나 BI-LSTM 같은 실제로 사용하기 좋은 모델을 제작해 본다. 이전 내용을 토대로 비지도 학습과 지금까지 배운 내용을 접목해 활용할 수 있는 방법도 소개한다. 후반부에는 과적합을 방지하고 성능을 올려주는 방법, 복잡한 결과를 쉽게 알아볼 수 있도록 시각화하는 법 등 실제 머신러닝을 진행할 때 도움이 될 방법들을 알려두며 앞 장의 지도 학습, 비지도 학습과 더불어 전이 학습과 준지도 학습 모델과 메타 학습, 유한차분법을 설명한다.
작가 소개
저 : 딥러닝호형
22명의 노벨상 수상자를 배출한 독일 막스플랑크 연구소에서 수치해석과 머신러닝을 연구하고 있다. 주요 연구 분야는 오토파일럿과 같은 비선형 시스템에 대한 효율적인 제어 방법이다. 수학과 데이터 분석을 전공했으며 한국에서는 리서치 엔지니어로서 신제품 개발과 다수의 성능 개선 프로젝트를 완수했다. 8년 전 머신러닝에 입문하여 지금까지 데이터 처리 기법, 성능 예측, 이미지 분류, 비지도 객체 인식, 정규화 방법 개발, 트위터 메시지 분석, 유체 예측 등 다양한 기술을 다뤘다. 이를 바탕으로 2019년부터 유튜브 영상과 온라인 강의를 제작하고 있으며 대학 기술 자문 및 공동 연구도 진행하고 있다.
22명의 노벨상 수상자를 배출한 독일 막스플랑크 연구소에서 수치해석과 머신러닝을 연구하고 있다. 주요 연구 분야는 오토파일럿과 같은 비선형 시스템에 대한 효율적인 제어 방법이다. 수학과 데이터 분석을 전공했으며 한국에서는 리서치 엔지니어로서 신제품 개발과 다수의 성능 개선 프로젝트를 완수했다. 8년 전 머신러닝에 입문하여 지금까지 데이터 처리 기법, 성능 예측, 이미지 분류, 비지도 객체 인식, 정규화 방법 개발, 트위터 메시지 분석, 유체 예측 등 다양한 기술을 다뤘다. 이를 바탕으로 2019년부터 유튜브 영상과 온라인 강의를 제작하고 있으며 대학 기술 자문 및 공동 연구도 진행하고 있다.
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