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글로벌 IT 기업의 핵심 데이터 과학자들이 적극 추천!
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2006년 머신러닝 분야는 중요한 전환점을 맞이하였다. 캐나다 토론토대학교의 머신러닝 분야의 대가 Geoffrey Hinton 교수와 그의 학생 Ruslan Salakhutdinov는 “Science”에서 Deep Belief Networks에 관한 논문을 발표하였다.
이 논문의 발표 이후부터 현재까지 딥러닝은 급속히 발전했다.
이 책에서는 요즘 유행하는 딥러닝 모델링 플레임 워크 Keras를 사용하여 딥러닝 학습 주제를 설명한다. Keras를 사용하는 이유는 다음의 3가지 방면을 고려했기 때문이다. 첫째, Keras는 대부분의 업무 환경에 응용할 수 있는 다양한 자주 사용되는 딥러닝 모듈을 포함한다. 둘째, 원칙적으로 Keras는 고도의 추상적인 딥러닝 프로그래밍 환경으로 간단하며 배우기 쉽다. Keras의 하층은 CNTK, TensorFlow 혹은 Theano를 전용하여 계산을 진행한다. 세 번째, 응용 분야의 실무자로서 우리는 상업 혹은 공정 문제를 적절한 모델로 변환하는 방법 및 데이터를 준비하고, 모델의 장단점을 분석하고 모델의 결과를 해석하는 방법에 중점을 둬야 하며, 사용자가 구체적인 매트릭스 연산 및 미분에서 벗어나 업무 논리에 초점을 맞출 수 있도록 하는 Keras는 이러한 시나리오에 매우 적합하다.
이 책은 Keras 딥러닝 프레임워크를 사용하여 신경망 모델링을 진행하는 것을 체계적으로 설명한 실용서이다. 데이터 과학자, 머신러닝 엔지니어, 인공지능 응용 엔지니어 및 작업에서 예측 모델링 및 회귀 분석을 진행해야 하는 실무자에게 적합하다. 또한, 이 책은 딥러닝에 관심이 있는 다른 여러 배경의 실무자, 학생 및 교사들에게도 적합하다.
이 책은 10개의 챕터로 나누어져 있으며 딥러닝의 기본 지식과 Keras를 사용한 모델링 과정 및 응용을 체계적으로 설명하고 구체적인 코드를 제공하여 독자가 핵심 모델링 지식을 학습하는데 소요되는 시간을 최소화할 수 있도록 한다.
1장에서는 딥러닝 환경 구축을 소개한다. 이는 이 책의 가장 기초가 되는 부분이다.
2장에서는 웹 크롤러 기술을 사용하여 데이터를 수집하고 ElasticSearch를 사용하여 데이터를 저장하는 방법을 소개한다. 이는 많은 응용에서 독자가 직접 웹에서 데이터를 크롤링하고 처리 및 저장을 해야 하기 때문이다.
3장에서는 딥러닝 모델의 기본 개념을 소개한다. 4장에서는 딥러닝 프레임 워크 Keras의 사용법을 소개한다. 5~9장은 5개의 전형적인 딥러닝 응용이며 추천 시스템, 이미지 인식, 자연어 처리, 문자 생성 및 시계열에 대한 딥러닝의 구체적인 응용을 차례대로 소개한다.
이러한 응용을 소개하는 과정에서 각종 딥러닝 모델 및 코드를 삽입하였으며 독자들에게 이러한 모델의 원리 및 응용 시나리오에 대해 느낀 점을 공유하였다. 마지막으로 사물인터넷의 개념을 소개하였다. 우리는 사물인터넷과 딥러닝의 결합이 엄청난 에너지와 가치를 가져올 것이라고 믿는다.
이 논문의 발표 이후부터 현재까지 딥러닝은 급속히 발전했다.
이 책에서는 요즘 유행하는 딥러닝 모델링 플레임 워크 Keras를 사용하여 딥러닝 학습 주제를 설명한다. Keras를 사용하는 이유는 다음의 3가지 방면을 고려했기 때문이다. 첫째, Keras는 대부분의 업무 환경에 응용할 수 있는 다양한 자주 사용되는 딥러닝 모듈을 포함한다. 둘째, 원칙적으로 Keras는 고도의 추상적인 딥러닝 프로그래밍 환경으로 간단하며 배우기 쉽다. Keras의 하층은 CNTK, TensorFlow 혹은 Theano를 전용하여 계산을 진행한다. 세 번째, 응용 분야의 실무자로서 우리는 상업 혹은 공정 문제를 적절한 모델로 변환하는 방법 및 데이터를 준비하고, 모델의 장단점을 분석하고 모델의 결과를 해석하는 방법에 중점을 둬야 하며, 사용자가 구체적인 매트릭스 연산 및 미분에서 벗어나 업무 논리에 초점을 맞출 수 있도록 하는 Keras는 이러한 시나리오에 매우 적합하다.
이 책은 Keras 딥러닝 프레임워크를 사용하여 신경망 모델링을 진행하는 것을 체계적으로 설명한 실용서이다. 데이터 과학자, 머신러닝 엔지니어, 인공지능 응용 엔지니어 및 작업에서 예측 모델링 및 회귀 분석을 진행해야 하는 실무자에게 적합하다. 또한, 이 책은 딥러닝에 관심이 있는 다른 여러 배경의 실무자, 학생 및 교사들에게도 적합하다.
이 책은 10개의 챕터로 나누어져 있으며 딥러닝의 기본 지식과 Keras를 사용한 모델링 과정 및 응용을 체계적으로 설명하고 구체적인 코드를 제공하여 독자가 핵심 모델링 지식을 학습하는데 소요되는 시간을 최소화할 수 있도록 한다.
1장에서는 딥러닝 환경 구축을 소개한다. 이는 이 책의 가장 기초가 되는 부분이다.
2장에서는 웹 크롤러 기술을 사용하여 데이터를 수집하고 ElasticSearch를 사용하여 데이터를 저장하는 방법을 소개한다. 이는 많은 응용에서 독자가 직접 웹에서 데이터를 크롤링하고 처리 및 저장을 해야 하기 때문이다.
3장에서는 딥러닝 모델의 기본 개념을 소개한다. 4장에서는 딥러닝 프레임 워크 Keras의 사용법을 소개한다. 5~9장은 5개의 전형적인 딥러닝 응용이며 추천 시스템, 이미지 인식, 자연어 처리, 문자 생성 및 시계열에 대한 딥러닝의 구체적인 응용을 차례대로 소개한다.
이러한 응용을 소개하는 과정에서 각종 딥러닝 모델 및 코드를 삽입하였으며 독자들에게 이러한 모델의 원리 및 응용 시나리오에 대해 느낀 점을 공유하였다. 마지막으로 사물인터넷의 개념을 소개하였다. 우리는 사물인터넷과 딥러닝의 결합이 엄청난 에너지와 가치를 가져올 것이라고 믿는다.
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