텐서플로 첫걸음 (회귀분석, 군집화, 합성곱 신경망까지 딥 러닝 제대로 입문하기 | 텐서플로 1.0 버전 테스트 완료)

조르디토레스

저자조르디토레스JordiTorres는카탈루냐공과대학교(UPC)의교수이자바르셀로나슈퍼컴퓨팅센터(BSC)의연구관리자및시니어고문으로서25년간교육과연구에종사했습니다.컴퓨터엔지니어로서많은경험을쌓았고,탐험정신과기업가정신에이끌려빅데이터엔지니어에서데이터과학자로영역을확대했습니다.슈퍼컴퓨터아키텍처에서빅데이터처리를위한미들웨어런타임으로,더최근에는대용량데이터기반의머신러닝플랫폼으로연구분야를옮겨왔습니다.현재는차세대기술관련업무에서컨설팅과전략적역할을담당하고있습니다.창의적사고가이며영향력있는협업가로서오랜경력동안여러역할을맡아왔고,다양한조직,기업에전문가적도움을주었습니다.예술과시각디자인에도관심이많습니다.웹사이트www.JordiTorres.Barcelona를운영하고있습니다.

0장한국어판서문:딥러닝에대하여
0.1딥러닝개념잡기
0.2딥러닝알고리즘과신경망구조
0.3글도쓰고그림도그리고음악도만드는인공신경망
0.4인공지능의미래를향해

1장텐서플로기본다지기
1.1오픈소스패키지
1.2텐서플로서빙
1.3텐서플로설치
1.4첫텐서플로코드
1.5디스플레이패널텐서보드

2장선형회귀분석
2.1변수간의관계에대한모델
2.2비용함수와경사하강법알고리즘
2.3알고리즘실행

3장군집화
3.1기본자료구조:텐서
3.2텐서플로의데이터저장소
3.3K-평균알고리즘
3.4새로운그룹
3.5새로운중심계산하기
3.6그래프실행

4장단일계층신경망
4.1MNIST데이터셋
4.2인공뉴런
4.3간단한예제:소프트맥스
4.4클래스소속근거
4.5클래스소속확률
4.6텐서플로프로그래밍
4.7모델평가

5장다중계층신경망
5.1합성곱신경망
5.2모델구현
5.3모델훈련및평가

6장병렬처리
6.1GPU실행환경
6.2여러GPU에서의병렬처리
6.3GPU코드예제
6.4분산버전텐서플로

7장마치며

부록A한국어판부록:순환신경망예제
A.1순환신경망알고리즘
A.2LSTM순환신경망알고리즘
A8.3오버피팅문제
A.4언어모델링
A.5클래스설정
A.6학습데이터
A.7모델생성클래스
A.8반복함수
A.9결과
A.10텐서플로가제공하는LSTM이외의모델
A.11참고문헌

처음만나는친절한텐서플로입문서
전세계거대기업들이인공지능과머신러닝에투자하는가운데구글이오픈소스로공개한딥러닝라이브러리텐서플로가큰관심을받고있다.이책은복잡한이론설명이아니라실제로예제를코딩하며텐서플로를빠르게익히는것을목표로한다.머신러닝분야의표준언어인파이썬을이용해회귀분석,군집화,합성곱신경망등을실습하며딥러닝의기초를익힐수있다.특히본한국어판은텐서플로1.0버전에맞춰내용을업데이트하고,순환신경망예제를부록으로추가했다.

◎출판사리뷰
구글이만든차세대딥러닝시스템을만나다
기계가사람얼굴을구별하고명화도그리는시대입니다.기계학습,즉머신러닝과딥러닝이폭발적으로성장한덕분입니다.구글,페이스북,바이두등IT거인들의행보에서도볼수있듯,현재학계와업계는인공지능과딥러닝에총력을기울이고있다고해도과언이아닙니다.이러한상황에서구글이발표한텐서플로는기존딥러닝라이브러리들보다사용이쉽고지속적으로업데이트되고있어단연주목을받고있습니다.
딥러닝에입문하고싶다고해서복잡한수학과통계이론부터시작해야하는것은아닙니다.이책은‘백문이불여일타’정신에입각하여실제로예제를코딩하며텐서플로와빠르게친해지는것을목표로합니다.머신러닝분야의표준언어인파이썬을이용해회귀분석,군집화,합성곱신경망(CNN)등을실습하며딥러닝의기초를익힐수있습니다.
특히본한국어판은텐서플로코리아블로그운영자가원서의오류를바로잡고텐서플로1.0에맞춰내용을업데이트했으며부록으로순환신경망(RNN)예제를추가하여원서보다120%알차게구성했습니다.예제소스역시깃허브저장소에서한국어설명이포함된주피터노트북형태로만나볼수있습니다.