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

Géron, Aurélien

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자료유형단행본
서명/저자사항핸즈온 머신러닝 : 사이킷런, 케라스, 텐서플로 2를 활용한 머신러닝, 딥러닝 완벽 실무 / 오렐리앙 제롱 지음 ; 박해선 옮김
개인저자Géron, Aurélien
박해선
판사항2판
발행사항서울 : 한빛미디어, 2020
형태사항952 p. : 천연색삽화 ; 24 cm
원서명Hands-on machine learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow :concepts, tools, and techniques to build intelligent systems(2nd ed.)
ISBN9791162242964
일반주기 "텐서플로 2 반영 전면 컬러판"
부록: A. 연습문제 정답 -- B. 머신러닝 프로젝트 체크리스트 -- C. SVM 쌍대 문제. 외
색인수록
언어한국어

전자자료

소장정보

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No. 등록번호 청구기호 소장처 도서상태 반납예정일 예약 매체정보
1 00012113017 006.31 020누 [신촌]도서관/인문자료실(중도2층)/ 분실(이용자분실)
2 00012156390 006.31 020누 =2 [신촌]도서관/인문자료실(중도2층)/ 대출중 2022-07-15 예약가능
(1명 예약중)
3 00012156391 006.31 020누 =3 [신촌]도서관/인문자료실(중도2층)/ 대출중 2022-08-03

책 소개

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.

출판사 제공 책소개

출판사 제공 책소개 일부

컬러판으로 돌아온 아마존 인공지능 분야 부동의 1위 도서

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 2에 더해 케라스를 사용하며, 예제 코드도 소프트웨어 최신 버전에 맞춰 갱신했습니다. 1부(머신러닝)에는 1개 장이 추가되었고, 2부(신경망과 딥러닝)는 최신 딥러닝 기법을 방대하게 수록하여 대폭 개정되었습니다. 부록 2개 장이 추가되었으며, 시각적 편의를 위해 전면 컬러로 인쇄했습니다.

머신러닝 전문가로 이끄는 최고의 실전 지침서
텐서플...

출판사 제공 책소개 전체

컬러판으로 돌아온 아마존 인공지능 분야 부동의 1위 도서

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 2에 더해 케라스를 사용하며, 예제 코드도 소프트웨어 최신 버전에 맞춰 갱신했습니다. 1부(머신러닝)에는 1개 장이 추가되었고, 2부(신경망과 딥러닝)는 최신 딥러닝 기법을 방대하게 수록하여 대폭 개정되었습니다. 부록 2개 장이 추가되었으며, 시각적 편의를 위해 전면 컬러로 인쇄했습니다.

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.x을 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)입니다.

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.js를 다룹니다.

3. 최근 중요한 딥러닝 연구 결과를 설명합니다.

4. 모든 텐서플로 관련 장에서 텐서플로 2를 사용하고 가능하면 텐서플로의 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 자체적인 케라스 API 구현을 tf.keras란 이름으로 포함하며, tf.keras는 텐서플로의 고급 기능을 지원합니다.

★ 주요 내용
1부 머신러닝
● 한눈에 보는 머신러닝
● 머신러닝 프로젝트 처음부터 끝까지
● 분류
● 모델 훈련
● 서포트 벡터 머신
● 결정 트리
● 앙상블 학습과 랜덤 포레스트
● 차원 축소
● 비지도 학습*

2부 신경망과 딥러닝
● 케라스를 사용한 인공 신경망*
● 심층 신경망 훈련하기
● 텐서플로를 사용한 사용자 정의 모델과 훈련*
● 텐서플로에서 데이터 적재와 전처리하기*
● 합성곱 신경망(CNN)을 사용한 컴퓨터 비전
● 순환 신경망(RNN)과 CNN을 사용한 시퀀스 처리하기*
● RNN과 어텐션을 사용한 자연어 처리*
● 오토인코더와 GAN을 사용한 표현 학습과 생성적 학습*
● 강화 학습*
● 대규모 텐서플로 모델 훈련과 배포*

신규 추가 부록
● 부록 F 특수한 데이터 구조*
● 부록 G 텐서플로 그래프*

별표(*)를 표시한 장은 완전히 새로 쓰였거나, 50% 이상 개정되었습니다.
1부에서는 대부분 사이킷런을 기반으로 하고 2부에서는 텐서플로와 케라스를 사용합니다.

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