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핸즈온 머신러닝(2판) 상세페이지

컴퓨터/IT 개발/프로그래밍

핸즈온 머신러닝(2판)

사이킷런, 케라스, 텐서플로 2를 활용한 머신러닝, 딥러닝 완벽 실무

구매종이책 정가55,000
전자책 정가44,000(20%)
판매가39,600(10%)

혜택 기간: 09.10.(목)~09.30.(수)

핸즈온 머신러닝(2판)

책 소개

<핸즈온 머신러닝(2판)> 컬러판으로 돌아온 아마존 인공지능 분야 부동의 1위
<핸즈온 머신러닝> 2판

이 책은 지능형 시스템을 구축하려면 반드시 알아야 할 머신러닝, 딥러닝 분야 핵심 개념과 이론을 이해하기 쉽게 설명한다. 사이킷런, 케라스, 텐서플로를 이용해 실전에서 바로 활용 가능한 예제로 모델을 훈련하고 신경망을 구축하는 방법을 상세하게 안내한다. 장마다 제공하는 연습문제를 풀며 익힌 내용을 확인하고 응용할 수도 있다. 머신러닝을 배우고 싶지만 어디서부터 시작해야 할지 막막하다면, 이 책이 인공지능 마스터로 가는 길에 좋은 친구가 될 것이다. 2판은 텐서플로 2를 반영하고 비지도 학습, 자연어 처리, 생성적 적대 신경망(GAN) 등 최신 기법을 추가했다.

※ 본 2판은 사이킷런과 텐서플로 2와 케라스를 최신 버전을 사용한 예제 코드를 제공한다. 1부(머신러닝)에는 비지도 학습을 다루는 1개 장이 추가되었고, 2부(신경망과 딥러닝)에는 최신 딥러닝 기법이 방대하게 수록되었습니다. 부록에는 특수한 데이터 구조와 텐서플로 그래프에 관해 다루는 2개 장이 추가되었다. 시각적 편의를 위해 전면 컬러로 인쇄했다.


출판사 서평

머신러닝 전문가로 이끄는 최고의 실전 지침서
텐서플로 2.0을 반영한 풀컬러 개정판

이 책의 원서는 출간 직후부터 미국 아마존 인공지능 분야에서 줄곧 1위 자리를 지키고 있습니다. 가장 많은 명저가 경쟁하는 시장에서 이처럼 확고부동한 호응을 얻은 데는 그만한 이유가 있습니다. 이론과 활용을 적절히 섞으면서도 실무에서 확실히 통하도록 구성했고, 나아가 실무자들의 실력을 한층 끌어올려줄 깊이를 담았기 때문이죠.
완전히 새로워진 2판에서는 내지를 흑백에서 전면 컬러로 변경했습니다. 사이킷런, 케라스, 텐서플로 2.x를 사용하며 비지도 학습, 자연어 처리, 생성적 적대 신경망을 포함한 딥러닝 최신 기법을 소개합니다. 분산 트레이닝이나 배포, 구글 클라우드와의 연동과 관련된 내용도 맛볼 수 있습니다.
이 책 한 권으로 머신러닝과 딥러닝을 통달할 수는 없지만, 인공지능 마스터로 가는 거리를 단축해줄 치트키가 되어줄 것입니다.


★ 2판에서 달라진 점

1. 더 많은 비지도 학습 기법(군집, 이상치 탐지, 밀도 추정, 혼합 모델 등), 심층 신경망을 훈련하기 위한 다양한 방법(자기 정규화 네트워크 등), 추가적인 컴퓨터 비전 기법(Xception, SENet, YOLO를 사용한 객체 탐지, R-CNN을 사용한 시맨틱 분할 등), 합성곱 신경망(CNN)을 사용하여 시퀀스 다루기(WaveNet 등), CNN과 트랜스포머, 순환 신경망을 사용한 언어 처리, 생성적 적대 신경망(GAN)을 다룹니다.

2. 추가적인 라이브러리와 API(케라스, Data API, 강화 학습을 위한 TF-Agents), 분산 전략 API를 사용해 대규모 TF 모델을 훈련하고 배포하기, TF 서빙, TF Addons/Seq2Seq, TensorFlow.js 등을 다룹니다.

3. 최신 중요 딥러닝 연구 결과를 설명합니다.

4. 텐서플로 2를 사용하고 가능하면 텐서플로 케라스 API 구현(tf.keras)을 사용합니다.

5. 사이킷런, 넘파이, 판다스, 맷플롯립, 그 외 다른 라이브러리 최신 버전에 맞게 코드 예제를 업데이트 했습니다.


★ 목적과 접근 방식

이 책은 여러분이 머신러닝을 거의 모른다고 가정하고, 데이터로부터 스스로 학습하는 프로그램을 실제로 구현하는 데 필요한 개념, 직관, 도구를 알려주는 것을 목표로 합니다.
선형 회귀처럼 가장 단순하고 널리 쓰이는 기법부터 시장을 선도하는 딥러닝 기법까지 다채로운 지식과 경험을 담았고, 당장 제품화에 사용할 수 있는 다음의 세 가지 파이썬 프레임워크를 활용했습니다.

- 사이킷런(Scikit-Learn): 다양한 머신러닝 알고리즘을 효율적으로 구현했으며 사용하기도 쉬워 머신러닝을 처음 배우기에 가장 좋은 도구입니다.

- 텐서플로(TensorFlow): 수치계산을 데이터 플로 그래프를 이용하여 분산 처리해주는, 더 복잡한 라이브러리입니다. 연산을 수천 대의 GPU 서버에 분배하여 대규모 신경망을 효율적으로 학습시키고 운영할 수 있습니다.

- 케라스(Keras): 고수준 딥러닝 API입니다. 매우 쉽게 신경망을 훈련하고 실행할 수 있습니다. 케라스는 텐서플로, 시애노(Theano), 마이크로소프트 코그니티브 툴킷(Microsoft Cognitive Toolkit) 위에서 작동합니다. 텐서플로는 자체 케라스 API 구현을 tf.keras란 이름으로 포함하며, tf.keras는 텐서플로 고급 기능을 지원합니다.


저자 프로필

오렐리앙 제롱 Aurélien Géron

  • 경력 구글 유튜브 동영상 분류팀
    Wifirst CTO
    Polyconseil CTO

2018.05.11. 업데이트 작가 프로필 수정 요청


저자 소개

지은이 오렐리앙 제롱(Aurélien Géron)
머신러닝 컨설턴트. 2013년에서 2016년까지 구글에서 유튜브 동영상 분류팀을 이끌었다. 2002년에서 2012년까지 프랑스 모바일 ISP 선두 주자인 위퍼스트(Wifirst)를 설립하고 CTO로 일했다. 2001년에는 폴리콘셀(Polyconseil)을 설립하고 CTO로 일했다. 이 회사는 현재 전기차 공유 서비스인 오토립(Autolib’)을 운영한다.
그 전에는 재무(J. P. 모건과 소시에테 제네랄), 방위(캐나다 국방부), 의료(수혈) 등 다양한 분야에서 엔지니어로 일했다. C++, WiFi, 인터넷 구조를 주제로 한 기술 서적들을 썼으며 한 프랑스 공과대학교에서 컴퓨터 과학을 가르쳤다.

옮긴이 박해선
ML GDE(Machine Learning Google Developer Expert). 기계공학을 전공했지만 졸업 후엔 줄곧 코드를 읽고 쓰는 일을 했다. 텐서 플로우 블로그(tensorflow.blog)에 글을 쓰고 텐서플로 문서 번역에 기여하면서 소프트웨어와 과학의 경계를 흥미롭게 탐험하고 있다.
『Do it! 딥러닝 입문』(이지스퍼블리싱, 2019)을 집필했다. 『미술관에 GAN 딥러닝 실전 프로젝트』(한빛미디어, 2019), 『파이썬을 활용한 머신러닝 쿡북』(한빛미디어, 2019), 『머신 러닝 교과서 with 파이썬, 사이킷런, 텐서플로』(길벗, 2019), 『파이썬 라이브러리를 활용한 머신러닝』(한빛미디어, 2019), 『케라스 창시자에게 배우는 딥러닝』(길벗, 2018), 『텐서플로 첫걸음』(한빛미디어, 2016)을 우리말로 옮겼다.

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