개정판 | TensorFlow 상세페이지
출간 정보
- 2025.02.21 전자책 출간
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파일 정보
- EPUB
- 약 72.8만 자
- 0.7MB
지원 환경
- 앱
- 웹
- PC뷰어
- PAPER
ISBN
9791171272471
UCI
-
개정판 | TensorFlow
작품 정보
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텐서플로로 딥 러닝을 마스터하기 위한 종합 가이드인 "TensorFlow"에 오신 것을 환영합니다. 이 책은 TensorFlow의 기본을 이해하고, 신경망을 구축하고, 모델을 최적화하고, 효율적으로 배포하는 데 도움이 되도록 설계되었습니다.
1장, '텐서플로 소개'에서는 텐서플로의 정의, 진화 과정, 주요 기능, 딥 러닝에 텐서플로가 인기 있는 이유를 설명하여 시작을 알립니다. 또한 시스템에 TensorFlow를 설치하고 설정하는 방법도 배웁니다.
2장, '텐서플로의 기초'에서는 텐서플로의 핵심 데이터 구조인 텐서를 소개하고 텐서 연산, 데이터 구조, 계산 그래프 모델에 대해 설명합니다. 또한 명령형 프로그래밍 스타일을 가능하게 하는 Eager 실행에 대해서도 다룹니다.
3장, '신경망 구축하기'에서는 신경망의 기본 개념, TensorFlow의 레이어를 사용하여 모델을 구축하는 방법, 딥러닝 모델 훈련에서 활성화 함수, 손실 함수, 최적화 도구의 역할을 살펴봅니다.
4장, '고급 텐서플로 개념'에서는 컨볼루션 신경망(CNN), 순환 신경망(RNN), 전달 학습, 사전 훈련된 모델 미세 조정, 과적합을 방지하기 위한 정규화 기술 적용 등 보다 복잡한 주제에 대해 자세히 살펴봅니다.
5장, '텐서플로 데이터 세트 및 데이터 로드'에서는 구조화된 데이터를 로드하고, 훈련을 위해 전처리하고, 데이터 증강을 적용하고, 효율적인 입력 파이프라인을 구축하기 위해 텐서플로 데이터 세트(TFDS)를 사용하는 방법에 대해 설명합니다.
6장, '텐서플로와 Keras'에서는 텐서플로 위에 구축된 고급 API인 Keras에 대해 소개합니다. Keras를 사용하여 모델을 만들고, 학습을 모니터링하기 위해 콜백을 사용하고, 사용자 지정 레이어를 구축하고, 모델을 효율적으로 저장 및 로드하는 방법을 알아봅니다.
7장, '배포를 위한 TensorFlow'에서는 모델 저장 및 내보내기, 확장 가능한 배포를 위한 TensorFlow Serving 사용, 프로덕션을 위한 모델 최적화, TensorFlow Lite를 사용한 모바일 장치 또는 TensorFlow.js를 사용한 웹 애플리케이션에 배포 등 다양한 TensorFlow 모델 배포 방법을 다룹니다.
8장, '모범 사례 및 리소스'에서는 효과적인 모델 훈련, 디버깅 기술, 일반적인 함정 피하기, 지속적인 학습을 위한 TensorFlow 커뮤니티 활용을 위한 팁을 제공합니다. 또한 텐서플로와 딥러닝의 미래에 대해서도 설명합니다.
이 책을 다 읽고 나면 TensorFlow와 그 생태계를 깊이 있게 이해하여 강력한 머신러닝 모델을 효율적으로 구축, 훈련 및 배포할 수 있게 될 것입니다.
본 도서는 인공지능 기반으로 검색된 콘텐츠를 바탕으로, 일반 서식, 질문과 답변, 문제 풀이 등 다양한 형식을 통해 핵심 개념을 체계적으로 설명합니다. 독자들이 개념을 보다 쉽게 이해할 수 있도록, 명료하고 간결한 구조를 유지하였으며, 각 소스 코드에 적합한 하이라이트 기능을 제공하여 가독성을 극대화하였습니다.
이 책은 종이책 형태가 아닌 EPUB 전자책으로 제작되어, 전통적인 페이지 레이아웃과는 다른, 웹 기반의 흐름을 취하고 있습니다. 따라서 종이책과 같은 구성에 익숙한 독자라면 다소 이질감을 느낄 수 있습니다.
본 주제에 처음 접하는 독자에게는 이 도서가 다소 방대한 내용과 깊이 있는 개념을 다루고 있어 주제를 이해하는 데 어려움을 느낄 수 있으므로, 관련 분야에 어느 정도 경험이 있는 독자들에게 이 책을 권장합니다. 기존 지식을 넓히고자 하는 이들에게는 심화된 이해와 지식의 확장을 도울 수 있을 것입니다.
텐서플로로 딥 러닝을 마스터하기 위한 종합 가이드인 "TensorFlow"에 오신 것을 환영합니다. 이 책은 TensorFlow의 기본을 이해하고, 신경망을 구축하고, 모델을 최적화하고, 효율적으로 배포하는 데 도움이 되도록 설계되었습니다.
1장, '텐서플로 소개'에서는 텐서플로의 정의, 진화 과정, 주요 기능, 딥 러닝에 텐서플로가 인기 있는 이유를 설명하여 시작을 알립니다. 또한 시스템에 TensorFlow를 설치하고 설정하는 방법도 배웁니다.
2장, '텐서플로의 기초'에서는 텐서플로의 핵심 데이터 구조인 텐서를 소개하고 텐서 연산, 데이터 구조, 계산 그래프 모델에 대해 설명합니다. 또한 명령형 프로그래밍 스타일을 가능하게 하는 Eager 실행에 대해서도 다룹니다.
3장, '신경망 구축하기'에서는 신경망의 기본 개념, TensorFlow의 레이어를 사용하여 모델을 구축하는 방법, 딥러닝 모델 훈련에서 활성화 함수, 손실 함수, 최적화 도구의 역할을 살펴봅니다.
4장, '고급 텐서플로 개념'에서는 컨볼루션 신경망(CNN), 순환 신경망(RNN), 전달 학습, 사전 훈련된 모델 미세 조정, 과적합을 방지하기 위한 정규화 기술 적용 등 보다 복잡한 주제에 대해 자세히 살펴봅니다.
5장, '텐서플로 데이터 세트 및 데이터 로드'에서는 구조화된 데이터를 로드하고, 훈련을 위해 전처리하고, 데이터 증강을 적용하고, 효율적인 입력 파이프라인을 구축하기 위해 텐서플로 데이터 세트(TFDS)를 사용하는 방법에 대해 설명합니다.
6장, '텐서플로와 Keras'에서는 텐서플로 위에 구축된 고급 API인 Keras에 대해 소개합니다. Keras를 사용하여 모델을 만들고, 학습을 모니터링하기 위해 콜백을 사용하고, 사용자 지정 레이어를 구축하고, 모델을 효율적으로 저장 및 로드하는 방법을 알아봅니다.
7장, '배포를 위한 TensorFlow'에서는 모델 저장 및 내보내기, 확장 가능한 배포를 위한 TensorFlow Serving 사용, 프로덕션을 위한 모델 최적화, TensorFlow Lite를 사용한 모바일 장치 또는 TensorFlow.js를 사용한 웹 애플리케이션에 배포 등 다양한 TensorFlow 모델 배포 방법을 다룹니다.
8장, '모범 사례 및 리소스'에서는 효과적인 모델 훈련, 디버깅 기술, 일반적인 함정 피하기, 지속적인 학습을 위한 TensorFlow 커뮤니티 활용을 위한 팁을 제공합니다. 또한 텐서플로와 딥러닝의 미래에 대해서도 설명합니다.
이 책을 다 읽고 나면 TensorFlow와 그 생태계를 깊이 있게 이해하여 강력한 머신러닝 모델을 효율적으로 구축, 훈련 및 배포할 수 있게 될 것입니다.
본 도서는 인공지능 기반으로 검색된 콘텐츠를 바탕으로, 일반 서식, 질문과 답변, 문제 풀이 등 다양한 형식을 통해 핵심 개념을 체계적으로 설명합니다. 독자들이 개념을 보다 쉽게 이해할 수 있도록, 명료하고 간결한 구조를 유지하였으며, 각 소스 코드에 적합한 하이라이트 기능을 제공하여 가독성을 극대화하였습니다.
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작가 소개
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