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쿠버네티스의 확장성을 활용하여 현대적인 아키텍처 패턴을 도입하고 프로덕션 문제를 효과적으로 처리하는 방법을 배운다! 쿠버네티스는 현대적인 클라우드 네이티브 컨테이너 오케스트레이션 도구이며, 전 세계적으로 가장 인기 있는 오픈소스 프로젝트 중 하나입니다. 쿠버네티스는 강력하고 매우 유연한 기술이며 쿠버네티스 엔지니어는 업계 전반에서 수요가 많습니다. 이 책은 쿠버네티스에서 최신 클라우드 네이티브 애플리케이션을 배포, 보호, 운영하기 위한 포괄적인

데이터로부터 통찰을 얻으려면 데이터를 정제해야 한다. 데이터를 적절히 정제하지 않고 곧바로 분석에 들어갔다가는 잘못된 결과를 얻게 될 수 있기 때문이다. 《파이썬 데이터 클리닝 쿡북》은 파이썬으로 데이터를 다루고 정제할 때 사용할 수 있는 도구와 기법을 보여준다. 먼저 통상적인 데이터 소스로부터 데이터를 얻고 형태를 확인하는 일상적인 작업을 하는 법을 보여준다. 그런 다음, 데이터를 유용한 형태로 바꾸는 법을 가르친다. 원하는 데이터를 골라내고

리팩터링, 확장, 유지보수하기 쉬운 시스템 개발을 위한 헥사고날 애플리케이션 구축 실용 가이드! 헥사고날 아키텍처는 기술 코드와 비즈니스 코드의 분리, 변경에 더 잘 견디는 소프트웨어, 그리고 많은 양의 리팩터링 없이도 새로운 기술의 발전 및 통합을 허용해 개발자의 생산성을 향상시킨다. 헥사고날 원칙을 고수함으로써, 코드를 이해하고 유지보수에 필요한 노력을 줄이는 방법으로 소프트웨어를 구조화할 수 있다. 이 책은 엔티티, 유스케이스, 포트와 어

파이토치를 활용한 실제 사례를 통해 딥러닝 고급 기법과 알고리즘을 마스터한다! 파이토치(PyTorch)를 활용하면 누구나, 그 어느 때보다 쉽게 딥러닝 애플리케이션을 구축해 AI 혁명에 동참할 수 있다. 이 책은 여러분이 가진 데이터를 최대한 활용해 복잡한 신경망 모델을 구축하는 전문 기술을 익히는 데 도움이 될 것이다. 파이토치의 요점을 정리해서 알아보는 것으로 시작해 이미지를 분류하는 합성곱 신경망(CNN) 아키텍처를 예로 들어 파이토치를

프런트엔드와 백엔드 웹 개발에서 스프링과 Vue를 사용해 효율성을 높이자! 이 책은 실용적인 접근법으로 풀스택 웹 개발자가 되는 데 도움을 줍니다. 개발자는 프런트엔드와 백엔드 코드를 작성하는 방법을 아는 것은 물론이고, 애플리케이션에 대한 아이디어부터 시작해 UI, 기술적 설계, 구현, 테스트, 프로덕션 환경에 배포, 그리고 모니터링까지 개발 수명 주기에서 발생하는 모든 문제를 해결해야 합니다. 이 책을 통해 웹 애플리케이션을 개발하는 방법을

파이썬 생태계를 사용하는 다양한 생성적 적대 신경망 아키텍처를 탐구해 본다! 생성적 적대 신경망(Generative Adversarial Networks, GAN)을 사용하면 어떤 데이터 분포이든지 모방할 수 있기 때문에, 이를 바탕으로 차세대 인공지능 모델을 구축할 수 있다. GAN은 다양한 머신러닝 분야 중에서도 급속히 발전하는 분야로, 주요 연구개발 작업이 GAN과 관련하여 이뤄지고 있다. 이 책에서는 비지도학습 기술을 사용해 일곱 가지

이 책의 목적은 두 가지다. 첫째, 딥러닝과 전이학습에 관한 자세한 내용을 집중적으로 다루고 이해하기 쉬운 개념과 예제로 이 둘을 비교 및 대조한다. 둘째, 텐서플로, 케라스, 파이썬 등의 기존 생태계를 활용해 실제 사례와 연구 문제 등을 실습 예제로 다룬다. 이 책은 머신러닝과 딥러닝의 핵심 개념으로 시작해, 중요한 딥러닝 아키텍처인 CNN, DNN, RNN, LSTM, 캡슐 네트워크 등을 다룬다. 그다음, 전이학습의 개념에 초점을 맞춰 모델

최고의 명강의를 통해서 C와 C++를 한꺼번에 배울 수 있습니다! 이 책은 코딩 입문자나 C와 C++를 처음 배우는 사람들을 위한 입문서로, 코딩을 처음 배우는 사람도 쉽게 C와 C++의 문법을 익히면서 코딩을 시작할 수 있습니다. C++는 C의 확장판이라고도 할 수 있기 때문에 C++를 배우기 위해서는 C를 배워야 하고, C만 배우는 것보다는 편리한 C++도 배우면 더욱 능률적으로 코딩을 할 수 있습니다. 그러니 C와 C++를 함께 배워보면

리눅스를 쉽고, 빠르게 활용하기 위한 실용적인 안내서 이 책에서는 리눅스를 많이 접하지 않은 독자도 본문의 내용과 예제를 따라 하기만 하면 손쉽게 리눅스로 업무 인프라를 구축할 수 있게 설명한다. 또한 그 과정에서 상세한 설명을 통해 시스템의 동작 원리를 이해하고 기반 지식을 습득하는 데 초점을 맞췄다. 그뿐만 아니라 시스템에 대한 기본적인 사용법 및 활용법을 비롯해 각 시스템을 유기적으로 연계하는 방법을 설명함으로써 설치와 구성, 활용 과정에

강화학습을 어떻게 시작해야 할지 모르는 분들을 위해서 준비했습니다! 강화학습은 인간이 학습하는 과정과 비슷한 인공지능 분야 중 하나입니다. 로봇의 행동학습, 자율주행 자동차의 행동학습에 대표적으로 사용되며, 알파고의 핵심 알고리즘으로 유명해졌습니다. 이 책은 강화학습에 관심이 있지만 어디서 어떻게 시작해야 할지 모르는 분들을 위해 가장 기초적인 상태가치함수/행동가치함수의 정의부터 시작해서 신경망을 이용한 DQN까지 강화학습의 기본 알고리즘을 충

데이터 분석을 위한 첫 걸음을 도와드립니다! 이 책은 데이터 분석을 하고 싶지만 어디서 어떻게 시작할지를 모르는 사람과 관련 수학 지식이 부족해 어려워하는 사람을 위해 압축, 분류, 예측 알고리즘 중에 가장 많이 사용되는 알고리즘을 골라 엑셀만으로 충분히 이해할 수 있도록 구성했다. 엑셀은 데이터 관리 및 분석에 특화된 최고의 도구로 R이나 파이썬 같이 설치가 필요한 데이터 분석 프로그램과 달리 대부분의 컴퓨터에 기본으로 설치돼 있어 간편하게