제이펍의 도서 | Posted by 제이펍 2019.02.20 11:13

케라스 창시자의 딥러닝 with R


R과 케라스 예제로 배우는 딥러닝 핵심 원리!


출판사 제이펍
원출판사 Manning
원서명 Deep Learning with R(원서 ISBN: 9781617295546) 
저자명 프랑소와 숄레, J. J. 알래어 
역자명 박진수
출판일 20192월 21일
페이지 444쪽
시리즈 I♥A.I. 15(아이러브A.I. 15)
판  형 46배판변형(188*245*21)
제  본 무선(soft cover)
정  가 29,000원
ISBN 979-11-88621-46-0 (93000)
키워드 딥러닝 / 머신러닝 / 인공지능 / R 언어 / 케라스 / 텐서플로 / 신경망 / RStudio
분야 딥러닝 / R 언어

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(차례옮긴이 머리말베타리더 후기, 1 '딥러닝이란 무엇인가', 2 '시작하기 전에신경망의 수학적 빌딩 블록일부, 3 '신경망 입문일부, 4 '머신러닝의 기본일부, 7 '고급 딥러닝 모범 사례일부)

sample_케라스창시자의딥러닝withR.pdf


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도서 소개

R과 케라스 예제로 배우는 딥러닝 핵심 원리!


머신러닝은 최근 몇 년 동안 주목할 만한 발전을 이루었다. 딥러닝 시스템을 통해 이전에는 불가능했던 스마트 애플리케이션을 사용할 수 있게 되었으며, 이미지 인식 및 자연어 처리, 데이터의 복잡한 패턴 식별 등도 가능해졌다. 케라스 딥러닝 라이브러리는 R 기반의 데이터 과학자 및 개발자에게 딥러닝 과제를 해결하기 위한 최첨단 도구 모음을 제공한다.


이 책은 강력한 케라스 라이브러리와 R 언어 인터페이스를 사용해 딥러닝의 세계를 소개한다. 《Deep Learning with Python》이라는 이름으로 케라스 제작자이자 구글 인공지능 연구원인 프랑소와 숄레가 저술한 책을 바탕으로 알스튜디오(RStudio) 창립자인 J. J. 알래어(J. J. Allaire)가 R에 맞게 수정하였으며, 직관적인 설명과 실제적인 예를 통해 딥러닝을 이해할 수 있게 만들어 준다. 독자들은 이 책을 통해 컴퓨터 비전, 자연어 처리 및 생성 모델에서 R 기반 애플리케이션을 사용해 새로운 기술을 연습할 수 있을 것이다. 또한 머신러닝이나 딥러닝을 경험한 적은 없지만, R 프로그래밍 기술은 중급 이상이어야 더욱 도움이 될 것이다.


이 책의 주요 내용

  • 근본 가설들로부터의 딥러닝
  • 자신만의 딥러닝 환경 설정하기
  • 이미지 분류 및 생성하기
  • 텍스트 및 시퀀스에 대한 딥러닝

저자 소개

프랑소와 숄레(François Chollet)

캘리포니아 마운틴 뷰의 구글에서 딥러닝과 관련된 일을 한다. 케라스 딥러닝 라이브러리의 창시자이고 텐서플로 머신러닝 프레임워크의 기여자다. 컴퓨터 비전과 형식 추론을 위한 머신러닝 애플리케이션에 초점을 맞춰 딥러닝을 연구한다.


J. J. 알래어(J. J. Allaire)

알스튜디오(RStudio)를 설립하고 알스튜디오 통합개발환경(RStudio IDE)을 개발했다. 또한, 텐서플로 및 케라스에 대한 R 인터페이스를 개발하기도 했다.


역자 소개

박진수

다양한 정보기술 분야 경력과 저술/번역 경험을 바탕으로 IT ·복합 사업을 꿈꾸는, 1인 회사 리율의 대표다. 옮긴 책으로는 모두를 위한 실용 전자공학, 해킹 일렉트로닉스ggplot2등이 있다.


차례

PART I 딥러닝 기초 1

CHAPTER 1 딥러닝이란 무엇인가? 3

1.1 인공지능, 머신러닝, 딥러닝 4

1.2 딥러닝을 하기 전에: 머신러닝의 간략한 역사 17

1.3 왜 딥러닝인가? 왜 지금인가? 24


CHAPTER 2 시작하기 전에: 신경망의 수학적 빌딩 블록 30

2.1 신경망 둘러보기 31

2.2 신경망에 대한 데이터 표현 36

2.3 신경망의 장비: 텐서 연산 44

2.4 신경망의 엔진: 경사 기반 최적화 52

2.5 첫 번째 예제 되돌아보기 60

2.6 요약 63


CHAPTER 3 신경망 입문 64

3.1 신경망 해부학 65

3.2 케라스 소개 69

3.3 딥러닝 워크스테이션 설정 73

3.4 영화 감상평 분류: 이항 분류 예제 76

3.5 뉴스 분류: 다중 클래스 분류 예제 89

3.6 주택 가격 예측: 회귀 예제 97

3.7 요약 105


CHAPTER 4 머신러닝의 기본 106

4.1 네 가지 머신러닝 106

4.2 머신러닝 모델 평가 110

4.3 데이터 전처리, 특징 공학 및 특징 학습 115

4.4 과적합 및 과소적합 119

4.5 머신러닝의 보편적인 작업 흐름 128

4.6 요약 134



PART II 딥러닝 실습 135

CHAPTER 5 컴퓨터 비전 처리를 위한 딥러닝 137

5.1 합성망 소개 137

5.2 소규모 데이터셋을 이용해 합성망을 처음부터 훈련하기 148

5.3 사전 훈련 합성망 사용하기 162

5.4 합성망이 학습한 내용 시각화하기 178

5.5 요약 197


CHAPTER 6 텍스트와 시퀀스에 대한 딥러닝 198

6.1 텍스트 데이터로 작업하기 199

6.2 재귀 신경망의 이해 216

6.3 재귀 신경망의 고급 사용 228

6.4 합성망을 사용한 시퀀스 처리 249

6.5 요약 257


CHAPTER 7 고급 딥러닝 모범 사례 259

7.1 순차 모델을 넘어: 케라스 함수형 API 259

7.2 케라스 콜백과 텐서보드로 딥러닝 모델을 검사하고 관찰하기 277

7.3 모델을 최대한 활용하기 287

7.4 요약 297


CHAPTER 8 생성적 딥러닝 298

8.1 LSTM을 사용한 문장 생성 300

8.2 딥드림 310

8.3 신경망 이용 화풍 모사 317

8.4 가변 오토인코더로 이미지 생성하기 327

8.5 생성적 적대 망 소개 337

8.6 요약 347


CHAPTER 9 결론 348

9.1 핵심 개념 검토 349

9.2 딥러닝의 한계 360

9.3 딥러닝의 미래 366

9.4 빠르게 변화하는 현장 따라잡기 373

9.5 맺는 말 375


APPENDIX A 우분투에서 케라스와 필요한 것들을 설치하기 376

A.1 설치 과정 개요 376

A.2 시스템 필수 구성 요소 설치 377

A.3 GPU 지원 설정 377

A.4 케라스 및 텐서플로 설치 380


APPENDIX B EC2 GPU 인스턴스에서 RStudio Server 실행하기 382

B.1 딥러닝용 AWS를 사용해야 하는 이유는 무엇인가? 382

B.2 딥러닝용 AWS를 사용하지 않는 이유는 무엇인가? 383

B.3 AWS GPU 인스턴스 설정 383

B.4 RStudio Server에 액세스하기 387

B.5 케라스 설치 389

댓글을 달아 주세요

  1.  댓글주소  수정/삭제  댓글쓰기 이부일 2019.02.25 17:26 신고

    37 페이지의 중간에 행(raws)을 행(rows)로 수정해야 합니다.

  2.  댓글주소  수정/삭제  댓글쓰기 하얀부엉 2019.03.17 18:19 신고

    딥러닝에 대해서 굉장히 실무적으로 잘써진 책입니다. 다만 아래 번역가의 코멘트가 책에 내용과 상반되는 의견이 너무 노골적으로 써 있다는게 문제 같습니다. 현재 딥러닝에 대한 과한 오해로 실제 딥러닝의 실체는 프랑소와가 쓴 내용과 같은 관점에서 좁게 봐야한다는게 현재 정설입니다.
    딥러닝 자체를 잘 모르는 사람들이 사람의 뇌를 모방하여 햇다는 식으로 아직도 오해의 여지가 있는데, 저자는 이런 점을 정확히 집고 넘어가려 햇으나, 번역가가 이를 잘못됫다는 식으로 쓰여지는 굉장히 눈에 거슬리는 부분들이 있습니다. 오히려 번역가의 개인적인 의견이 이런 좋은 책에 쒸어져서 퍼지는게 문제가 될거라고 봅니다.

    •  댓글주소  수정/삭제 Favicon of https://jpub.tistory.com BlogIcon 제이펍 2019.03.18 08:57 신고

      좋은 말씀 남겨 주셔서 정말 고맙습니다. 혹시 말씀하신 부분이 351쪽의 4번 역주와 같은 글을 말씀하시는 건지요? 그렇다면 저희도 좀 더 확인하여 재안내해 드리겠습니다.

  3.  댓글주소  수정/삭제  댓글쓰기 하얀부엉 2019.03.18 21:16 신고

    10, 351 페이즈 등에 역자의 개인적 의견이 써 있습니다. 번역을 하는데 있어서, 이런 역주를 달자면, 최소한 이분야를 오랫동안 연구한 교수들이나 달아야할것이고, 만일 저자의 의도와 다르다면 함부로 달지 않는것이 맞다고 봅니다. 실제 전문용어 해석한것도 옵티마이저를 최적화기 라고 번역하는등, 실제 전문가들이 쓰지도 않는 용어를 임의로 번역하였습니다. 임베딩등,. 이런 역자의 자의적인 비전문적인 번역이 실제 책의 퀄리티 대비 매우 아쉽습니다.