IT 분야는 현재에 머무르는 것 없이 항상 새로운 기술들이 등장하고 있죠. 덕분에 새로운 분야나 직종이 생겨나기도 하지만, 그만큼 더 다양한 분야에 대해 끊임없이 공부해야 한다는 점이 부담으로 다가오는 것이 사실입니다.
그렇다고 해서 항상 배움이 힘들어야만 할까요? 짓눌릴 것만 같은 방대한 양의 이론이나 많은 숫자에 기함할 것 같은 그런 딥러닝 학습은 이제 스톱! 이 책과 함께 두려움을 떨쳐 내세요!
파이썬과 토치를 결합하여 다른 인공지능 관련 라이브러리보다 간결하고 구현이 빨라 더 입문하기 쉬운 파이토치! 거기다 오픈 소스 & 빠른 업데이트로 대세인 텐서플로 라이브러리마저 위협 중입니다.
책은 총 7개장과 두 개의 부록으로 구성되어 있습니다.
1장에서는 파이토치의 패키지 구성을 살펴보고 어떤 기능이 있는지 대략적으로 정리해 봅니다. 또한, 텐서(Tensor)라는 파이토치의 가장 기본적인 데이터 구조를 실제로 사용해 봅니다.
2장에서는 선형 모델을 다루는데, 선형 모델을 학습하는 구조는 신경망에서도 동일하게 사용할 수 있으므로 매우 중요합니다. 이 장의 전반부는 이 책에서는 유일하게 수식을 사용해 이론을 설명하며, 후반부에서는 실제로 파이토치를 사용해 선형 회귀 모델과 로지스틱 회귀 모델을 구현해 보고 실제 데이터의 파라미터를 학습합니다.
3장에서는 드디어 신경망을 다룹니다. 여기서는 가장 기본적인 신경망인 다층 퍼셉트론을 파이토치를 사용해서 작성해 보며, 2장과 3장에서 배운 것은 뒤의 4장, 5장, 6장의 기초가 됩니다.
4장에서는 합성곱 신경망(CNN, Convolutional Neural Network)을 사용한 이미지 처리를 다룹니다. CNN을 이용한 단순한 이미지 분류뿐만 아니라 저해상도의 이미지를 고해상도로 변환하거나 DCGAN(Deep Convolutional Generative Adversarial Networks)을 사용해서 새로운 이미지를 생성해 봅니다. 또한, 이미 학습이 완료된 모델을 자신의 데이터에 적용하는 전이 학습에 대해서 배웁니다.
5장에서는 순환 신경망(RNN, Recurrent Neural Network)을 사용한 자연어 처리에 대해 다룹니다. RNN을 사용한 문장 분류, 문장 생성 방법과 두 개의 RNN을 결합한 인코더-디코더(Encoder-Decoder) 모델을 통해 영어와 스페인어 번역에도 도전해 봅니다.
6장에서는 신경망을 사용한 추천(recommendation) 시스템 구축에 대해 다룹니다. 이미지나 자연어 등의 대표적인 예 이외에도 신경망이 사용되는 다양한 분야를 살펴보고, 파이토치 자체가 신경망 외에 다양한 모델을 기술할 수 있다는 것을 확인합니다.
7장에서는 파이토치를 실제 애플리케이션에 내장하는 방법을 소개하며, 머신러닝 분야와 웹 분야의 다양한 파이썬 라이브러리가 제공되고 있는 것을 확인합니다. 여기서는 파이토치와 플라스크(Flask)라는 웹 애플리케이션 프레임워크를 사용해서 웹 API를 실제로 만들고, 이것을 도커(Docker)( 메모 참고)를 사용해서 패키지화하는 방법을 배웁니다. 또한, 신경망의 최신 포맷인 ONNX(Open Neural Network Exchange)를 사용해서 파이토치로 작성한 모델을 다른 딥러닝 프레임워크에 적용하는 방법을 소개합니다.
먼저, 이 책의 1장부터 3장까지를 읽은 후에 4장부터 7장 중에서 관심 있는 순서로 읽도록 합니다. 7장은 4장에서 작성한 모델을 사용하지만, 4장의 지식이 반드시 필요한 것은 아닙니다.
단계별로 딥러닝에 입문하기 위한 든든한 《파이토치 첫걸음》과 함께 실무에도 활용할 수 있는 딥러닝과 파이토치 입문 학습 시간을 손에 넣으세요!
■ 이 책의 대상 독자
인공지능을 배우고자 하는 프로그래머
머신러닝 및 딥러닝 엔지니어
■ 샘플 PDF (차례, 옮긴이 머리말, 시작하며, 이 책의 대상 독자와 필요한 사전 지식, 이 책의 구성, About the SAMPLE: 이 책의 개발 환경과 예제 프로그램, 베타리더 후기, 프롤로그 '개발 환경 준비', 1장 '파이토치의 기본' 일부, 2장 '최대 우도 추정과 선형 모델' 일부, 3장 '다층 퍼셉트론' 일부, 4장 '이미지 처리와 합성곱 신경망' 일부, 5장 '자연어 처리와 순환 신경망' 일부)
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