오토케라스로 만드는 AutoML (몇 줄의 코딩으로 이용할 수 있는 딥러닝)

루이스소브레쿠에바

LuisSobrecueva
현재카비파이(Cabify)에서근무하는선임소프트웨어엔지니어이자ML/DL실무자다.OpenAI프로젝트에기여했으며오토케라스프로젝트에도기여했다.

제1부AutoML기초

__1장.자동화된머신러닝소개
____표준ML워크플로의구조
______데이터수집
______데이터전처리
______모델배포
______모델모니터링
____AutoML의정의
______표준접근방식과의차이점
____AutoML의유형
______피처엔지니어링자동화
______모델선택및하이퍼파라미터최적화자동화
______신경망아키텍처선택자동화
____요약
____더읽을거리

__2장.오토케라스시작하기
____기술요구사항
____딥러닝이란무엇인가?
____신경망이란무엇이며어떻게학습하는가?
____딥러닝모델은어떻게학습하는가?
____왜오토케라스인가?
______오토케라스실험실행방법
____오토케라스설치
______클라우드에오토케라스설치
______오토케라스로컬설치
____HelloMNIST:첫번째오토케라스실험구현
______필요한패키지가져오기
______MNIST데이터셋가져오기
______숫자는어떻게분포하는가?
______이미지분류모델만들기
______테스트세트로모델평가
______모델시각화
______이미지회귀분류모델만들기
______테스트세트로모델평가
______모델시각화
____요약

__3장.오토케라스로머신러닝파이프라인자동화하기
____텐서이해하기
______텐서란무엇인가?
______텐서의유형
____딥러닝모델을제공하기위한데이터준비
______신경망모델을위한데이터전처리작업
____여러형식으로오토케라스에데이터로드
____학습및평가를위한데이터셋분할
______데이터셋을분할해야하는이유
______데이터셋을분할하는방법
____요약

제2부오토케라스활용

__4장.오토케라스를사용한이미지분류및회귀
____기술요구사항
____CNN이해하기
______합성곱층
______풀링층
______CNN구조
______기존신경망넘어서기
____CIFAR-10이미지분류모델만들기
____강력한이미지분류모델생성및파인튜닝
______모델성능향상
______테스트세트로모델평가
______모델시각화
____사람의나이를알아내는이미지회귀분석기만들기
____강력한이미지회귀분석기생성및파인튜닝
______모델성능향상
______테스트세트로모델평가
______모델시각화
____요약

__5장.오토케라스를사용한텍스트분류및회귀
____기술요구사항
____텍스트데이터작업
______토큰화
______벡터화
____RNN이해하기
____1차원CNN(Conv1D)
____이메일스팸감지기만들기
______스팸예측기만들기
______모델평가
______모델시각화
____소셜미디어에서뉴스인기도예측
______텍스트회귀모델생성
______모델평가
______모델시각화
______모델성능향상
______테스트셋으로모델평가
____요약

__6장.오토케라스를사용한구조화된데이터작업
____기술요구사항
____구조화된데이터이해하기
____구조화된데이터작업
____타이타닉생존자를예측하기위한구조화된데이터분류모델만들기
______분류모델만들기
______모델평가
______모델시각화
____보스턴주택가격을예측하기위한구조화된데이터회귀분석모델만들기
______구조데이터회귀분석모델만들기
______모델평가
______모델시각화
____요약

__7장.오토케라스를사용한감정분석
____기술요구사항
____감정분석기만들기
____감정예측모델만들기
____모델평가
____모델시각화
____특정문장의감정분석
____요약

__8장.오토케라스를사용한주제분류
____기술요구사항
____주제분류이해하기
____뉴스주제분류모델만들기
______분류모델만들기
______모델평가
______모델시각화
______모델평가
____모델검색공간사용자정의
______요약

제3부고급오토케라스

__9장.다중모드및다중작업데이터
____기술요구사항
____다중입력또는출력이있는모델탐색
______오토모델이란무엇인가?
______다중모드란무엇인가?
______다중작업이란무엇인가?
____다중모드/다중작업모델생성
______모델생성
______모델시각화
____검색공간사용자정의
____요약

__10장.모델내보내기및시각화
____기술요구사항
____모델내보내기
______모델을저장하고불러오는방법
____텐서보드로모델시각화
______콜백으로모델상태기록
______텐서보드설정및로드
______TensorBoard.dev와ML실험결과공유
____ClearML로모델시각화및비교
______코드에ClearML추가
______실험비교
____요약
______마치며

◈이책에서다루는내용◈

◆텐서플로및오토케라스로딥러닝워크스테이션설정
◆오토케라스로기계학습파이프라인자동화
◆오토케라스를사용하여이미지및텍스트분류모델및회귀모델구현
◆오토케라스를사용하여텍스트에대한감정분석을수행하여부정적또는긍정적으로분류
◆오토케라스를활용하여주제별로문서분류
◆가장강력한확장기능을사용하여오토케라스를최대활용


◈이책의대상독자◈
자동화된ML기술을프로젝트에적용하려는머신러닝및딥러닝애호가를위한책이다.최대한활용하려면파이썬프로그래밍에대한기본적인사전지식이필요하다.


◈이책의구성◈
1장,‘자동화된머신러닝소개’에서는AutoML사용방법의유형및해당소프트웨어시스템에대한개요와함께자동화된머신러닝의주요개념을다룬다.
2장,‘오토케라스시작하기’에서는오토케라스를시작하는데필요한모든것을다루고,잘설명된기본코드예제를통해오토케라스를실행한다.
3장,‘오토케라스로머신러닝파이프라인자동화하기’에서는표준머신러닝파이프라인을설명하고,오토케라스로파이프라인을자동화하는방법을다룬후,모델을학습시키기전에적용할주요데이터준비의모범사례를소개한다.
4장,‘오토케라스를사용한이미지분류및회귀’에서는더복잡하고강력한이미지인식모델을만들고오토케라스의동작방식을조사하며성능을개선하기위한파인튜닝방법을살펴봄으로써이미지관련문제에오토케라스를사용하는것에중점을둔다.
5장,‘오토케라스를사용한텍스트분류및회귀’에서는오토케라스를이용한텍스트(단어시퀀스)작업에중점을둔다.또한순환신경망이무엇이며어떻게작동하는지설명한다.
6장,‘오토케라스를사용한구조화된데이터작업’에서는구조화된데이터셋을탐색하고,변환하고,특정모델의데이터소스로사용할수있다.또한구조화된데이터를기반으로작업을해결하기위해고유한분류및회귀모델을생성한다.
7장,‘오토케라스를사용한감정분석’에서는텍스트분류모델을사용해텍스트데이터에서감정을추출하고,감정예측모델을구현해텍스트분류개념을실용적인방식으로적용한다.
8장,‘오토케라스를사용한주제분류’에서는이전장에서배운텍스트기반작업의실용적인측면에중점을둔다.오토케라스로주제분류모델을생성한다음,주제또는범주기반데이터셋에적용하는방법을알려준다.
9장,‘다중모드및다중작업데이터’에서는오토모델API로다중모드및다중작업데이터를처리하는방법을설명한다.
10장,‘모델내보내기및시각화’에서는오토케라스모델을내보내고가져오는방법과모델을학습시키는동안일어나는일을실시간으로그래픽을사용해시각화하는방법을알려준다.

◈옮긴이의말◈
머신러닝을공부하는사람들이처음책을폈을때머신러닝이란무엇인가,또는지도학습과비지도학습은무엇인가에대해배웠을것입니다.딥러닝책으로공부를시작한분들은신경망,미분,역전파의개념을배웠을것입니다.개념도물론중요하지만우리가이러한공부를하는이유는실무에서사용하기위함입니다.그런데이런이론적인내용만공부하다보면정작AI를비즈니스에적용할수있는지검토하는데까진더오랜시간이걸립니다.그래서구글,아마존,마이크로소프트와같은클라우드플랫폼회사에서는머신러닝을비즈니스에서빠르게테스트하고적용할수있도록VertexAI,AmazonSageMakerAutopilot,AzureMachineLearningStudio와같은AutoML서비스를제공하고있습니다.클라우드플랫폼을활용할수있다면위에서언급한서비스를이용하는것이좋습니다.하지만온프레미스환경에서작업을해야한다면오토케라스가좋은대안이될수있습니다.
이책은머신러닝이론에대해서는간략하게소개합니다.그리고비즈니스에서겪는문제를분류,회귀,감정분석,주제분류등으로나눠서예측모델을만드는방법을설명합니다.그리고머신러닝학습과정을관리하기위해머신러닝파이프라인을자동화하거나머신러닝모델링과정을모니터링하고모델을배포하는방법을다룹니다.
머신러닝과딥러닝을많이경험해보지못한비즈니스전문가,학생,개발자,데이터분석가분들도데이터를이용해문제를풀어야하는상황이라면이책에서설명하는오토케라스를이용해비즈니스문제의답을빨리찾을수있길바랍니다.