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핸즈온 머신러닝
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672쪽 | | 182*235*27mm
ISBN-10 : 1162240733
ISBN-13 : 9791162240731
핸즈온 머신러닝 중고
저자 오렐리앙 제롱 | 역자 박해선 | 출판사 한빛미디어
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2018년 4월 27일 출간
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책 소개

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인공지능 분야에 종사한다면 반드시 읽어야 하는
머신러닝 전문가로 이끄는 최고의 실전 지침서! 최근의 눈부신 혁신들로 딥러닝은 머신러닝 분야 전체를 뒤흔들고 있습니다. 이제 이 기술을 거의 모르는 프로그래머도 데이터로부터 학습하는 프로그램을 어렵지 않게 작성할 수 있습니다. 이 책은 그 지름길입니다. 구체적인 예, 핵심 이론, 검증된 두 프레임워크(사이킷런, 텐서플로)를 이용해 지능형 시스템을 구축하는 개념과 방법을 확실하게 알려줍니다. 또한, 각 장의 연습문제는 본문에서 익힌 기법을 실전에 응용하는 데 큰 도움이 될 것입니다.

저자소개

저자 : 오렐리앙 제롱
저자 오렐리앙 제롱(Aur?lien G?ron)
머신러닝 컨설턴트. 2013년에서 2016년까지 구글에서 유튜브 동영상 분류팀을 이끌었습니다. 2002년에서 2012년까지 프랑스의 모바일 ISP 선두 주자인 Wifirst를 설립하고 CTO로 일했습니다. 2001년에는 Polyconseil을 설립하고 CTO로 일했습니다. 이 회사는 지금 전기차 공유 서비스인 Autolib’을 운영하고 있습니다.
그 전에는 재무(JP 모건과 소시에테 제네랄), 방위(캐나다 DOD), 의료(수혈) 등 다양한 분야에서 엔지니어로 일했습니다. C++, WiFi, 인터넷 구조에 대한 몇 권의 기술 서적을 썼으며 한 프랑스 공과대학교에서 컴퓨터 과학을 가르쳤습니다.
재미있는 몇 가지 사실: 세 아이에게 손가락으로 이진수 세는 법을 가르쳤습니다(1023까지). 소프트웨어 공학 분야에 들어오기 전에는 미생물학과 진화 유전학을 공부했습니다. 두 번째 점프에서 낙하산이 펼쳐지지 않았습니다.

역자 : 박해선
구글 ML GDE(Machine Learning Google Developer Expert). 기계공학을 전공했지만 졸업 후엔 줄곧 코드를 읽고 쓰는 일을 합니다. 텐서플로 블로그(tensorflow.blog)를 운영하면서 소프트웨어와 과학의 경계를 흥미롭게 탐험하고 있습니다.
『핸즈온 머신러닝』, 『텐서플로 첫걸음』(이상 한빛미디어), 『케라스 창시자에게 배우는 딥러닝』(길벗)을 우리말로 옮겼습니다.

목차

지은이ㆍ옮긴이 소개
추천의 글
옮긴이의 말
이 책에 대하여
감사의 글

Part1 머신러닝
CHAPTER1 한눈에 보는 머신러닝
1.1 머신러닝이란?
1.2 왜 머신러닝을 사용하는가?
1.3 머신러닝 시스템의 종류
1.4 머신러닝의 주요 도전 과제
1.5 테스트와 검증
1.6 연습문제
CHAPTER2 머신러닝 프로젝트 처음부터 끝까지
2.1 실제 데이터로 작업하기
2.2 큰 그림 보기
2.3 데이터 가져오기
2.4 데이터 이해를 위한 탐색과 시각화
2.5 머신러닝 알고리즘을 위한 데이터 준비
2.6 모델 선택과 훈련
2.7 모델 세부 튜닝
2.8 론칭, 모니터링, 그리고 시스템 유지 보수
2.9 직접 해보세요!
2.10 연습문제
CHAPTER3 분류
3.1 MNIST
3.2 이진 분류기 훈련
3.3 성능 측정
3.4 다중 분류
3.5 에러 분석
3.6 다중 레이블 분류
3.7 다중 출력 분류
3.8 연습문제
CHAPTER4 모델 훈련
4.1 선형 회귀
4.2 경사 하강법
4.3 다항 회귀
4.4 학습 곡선
4.5 규제가 있는 선형 모델
4.6 로지스틱 회귀
4.7 연습문제
CHAPTER5 서포트 벡터 머신
5.1 선형 SVM 분류
5.2 비선형 SVM 분류
5.3 SVM 회귀
5.4 SVM 이론
5.5 연습문제
CHAPTER6 결정 트리
6.1 결정 트리 학습과 시각화
6.2 예측하기
6.3 클래스 확률 추정
6.4 CART 훈련 알고리즘
6.5 계산 복잡도
6.6 지니 불순도 또는 엔트로피?
6.7 규제 매개변수
6.8 회귀
6.9 불안정성
6.10 연습문제
CHAPTER7 앙상블 학습과 랜덤 포레스트
7.1 투표 기반 분류기
7.2 배깅과 페이스팅
7.3 랜덤 패치와 랜덤 서브스페이스
7.4 랜덤 포레스트
7.5 부스팅
7.6 스태킹
7.7 연습문제
CHAPTER8 차원 축소
8.1 차원의 저주
8.2 차원 축소를 위한 접근 방법
8.3 PCA
8.4 커널 PCA
8.5 LLE
8.6 다른 차원 축소 기법
8.7 연습문제

Part2 신경망과 딥러닝
CHAPTER9 텐서플로 시작하기
9.1 설치
9.2 첫 번째 계산 그래프를 만들어 세션에서 실행하기
9.3 계산 그래프 관리
9.4 노드 값의 생애주기
9.5 텐서플로를 이용한 선형 회귀
9.6 경사 하강법 구현
9.7 훈련 알고리즘에 데이터 주입
9.8 모델 저장과 복원
9.9 텐서보드로 그래프와 학습 곡선 시각화하기
9.10 이름 범위
9.11 모듈화
9.12 변수 공유
9.13 연습문제
CHAPTER10 인공 신경망 소개
10.1 생물학적 뉴런에서 인공 뉴런까지
10.2 텐서플로의 고수준 API로 다층 퍼셉트론 훈련하기
10.3 텐서플로의 저수준 API로 심층 신경망 훈련하기
10.4 신경망 하이퍼파라미터 튜닝하기
10.5 연습문제
CHAPTER11 심층 신경망 훈련
11.1 그래디언트 소실과 폭주 문제
11.2 미리 훈련된 층 재사용하기
11.3 고속 옵티마이저
11.4 과대적합을 피하기 위한 규제 방법
11.5 실용적 가이드라인
11.6 연습문제
CHAPTER12 다중 머신과 장치를 위한 분산 텐서플로
12.1 단일 머신의 다중 장치
12.2 다중 머신의 다중 장치
12.3 텐서플로 클러스터에서 신경망 병렬화하기
12.4 연습문제
CHAPTER13 합성곱 신경망
13.1 시각 피질의 구조
13.2 합성곱층
13.3 풀링층
13.4 CNN 구조
13.5 연습문제
CHAPTER14 순환 신경망
14.1 순환 뉴런
14.2 텐서플로로 기본 RNN 구성하기
14.3 RNN 훈련하기
14.4 심층 RNN
14.5 LSTM 셀
14.6 GRU 셀
14.7 자연어 처리
14.8 연습문제
CHAPTER15 오토인코더
15.1 효율적인 데이터 표현
15.2 과소완전 선형 오토인코더로 PCA 수행하기
15.3 적층 오토인코더
15.4 적층 오토인코더를 사용한 비지도 사전훈련
15.5 잡음제거 오토인코더
15.6 희소 오토인코더
15.7 변이형 오토인코더
15.8 다른 오토인코더들
15.9 연습문제
CHAPTER16 강화 학습
16.1 보상을 최적화하기 위한 학습
16.2 정책 탐색
16.3 OpenAI 짐(Gym)
16.4 신경망 정책
16.5 행동 평가: 신용 할당 문제
16.6 정책 그래디언트
16.7 마르코프 결정 과정
16.8 시간차 학습과 Q-러닝
16.9 DQN 알고리즘으로 미스 팩맨 플레이 학습하기
16.10 연습문제

감사합니다!

Part3 부록
부록 A. 연습문제 정답
부록 B. 머신러닝 프로젝트 체크리스트
부록 C. SVM 쌍대 문제
부록 D. 자동 미분
부록 E. 유명한 다른 인공 신경망 구조

책 속으로

출판사 서평

아마존 인공지능 분야 부동의 1위 도서 이 책의 원서는 출간 직후부터 미국 아마존 인공지능 분야에서 줄곧 1위 자리를 지키고 있습니다. 가장 많은 명저가 경쟁하는 시장에서 이처럼 확고부동한 호응을 얻은 데는 그만한 이유가 있습니다. 이론과 활용을 ...

[출판사서평 더 보기]

아마존 인공지능 분야 부동의 1위 도서
이 책의 원서는 출간 직후부터 미국 아마존 인공지능 분야에서 줄곧 1위 자리를 지키고 있습니다. 가장 많은 명저가 경쟁하는 시장에서 이처럼 확고부동한 호응을 얻은 데는 그만한 이유가 있습니다. 이론과 활용을 적절히 섞으면서도 실무에서 확실히 통하도록 구성했고, 나아가 실무자들의 실력을 한층 끌어올려줄 깊이를 담았기 때문이죠.

또한, 박해선 역자는 번역서에 많은 노력과 애정을 쏟아붓는 분으로 손꼽힙니다. 모든 것을 직접 해보며 독자가 궁금해할 만한 내용을 꼼꼼히 챙겨, 아마도 책을 읽다 보면 저절로 역자께 감사하는 마음마저 들게 될 것입니다. 게다가 철저한 사후지원까지…

이 책 한 권으로 머신러닝과 딥러닝을 통달할 수는 없지만, 인공지능 마스터로 가는 거리를 단축해줄 치트키가 되어줄 것입니다.

★ 목적과 접근 방식
이 책은 여러분이 머신러닝을 거의 모른다고 가정하고, 데이터로부터 스스로 학습하는 프로그램을 실제로 구현하는 데 필요한 개념, 직관, 도구를 알려주는 것을 목표로 합니다.

선형 회귀처럼 가장 단순하고 널리 쓰이는 기법부터 시장을 선도하는 딥러닝 기법까지 다채로운 지식과 경험을 담았고, 당장 제품화에 사용할 수 있는 다음의 두 파이썬 프레임워크를 활용했습니다.
- 사이킷런(Scikit-Learn)은 다양한 머신러닝 알고리즘을 효율적으로 구현했으며 사용하기도 쉬워 머신러닝을 처음 배우기에 가장 좋은 도구입니다.
- 텐서플로(TensorFlow)는 수치계산을 데이터 플로 그래프를 이용하여 분산 처리해주는, 더 복잡한 라이브러리입니다. 연산을 수천 대의 GPU 서버에 분배하여 대규모 신경망을 효율적으로 학습시키고 운영할 수 있습니다. 텐서플로는 구글이 만들어 자사의 다양한 대규모 머신러닝 서비스에 활용하고 있으며 2015년에 오픈소스로 공개했습니다.

★ 주요 내용
1부. 사이킷런을 활용한 머신러닝 실무
●한눈에 보는 머신러닝
●머신러닝 프로젝트 처음부터 끝까지
●분류
●모델 훈련
●서포트 벡터 머신
●결정 트리
●앙상블 학습과 랜덤 포레스트
●차원 축소

2부. 텐서플로를 활용한 딥러닝 실무
●텐서플로 시작하기
●인공 신경망 소개
●심층 신경망 훈련
●다중 머신과 장치를 위한 분산 텐서플로
●합성곱 신경망
●순환 신경망
●오토인코더
●강화 학습

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책 속 한 문장

회원리뷰

  • 2018년 4월에 나온 따끈따끈한 신간입니다. 책 뒷면의 "아마존 인공지능 분야 부동의 1위 도서"라는 문구가 눈길을 사로잡습...

    2018년 4월에 나온 따끈따끈한 신간입니다. 책 뒷면의 "아마존 인공지능 분야 부동의 1위 도서"라는 문구가 눈길을 사로잡습니다. 이 책은 머신러닝에 대해 알아야 할 것들을 거의 다 포함하고 있습니다. "핸즈온"이라는 제목처럼 이 책만 마스터하면 머신러닝의 실무를 바로 시작할 수 있을 것만 같습니다.

     

    책의 실습 예제들은 파이썬으로 되어 있고, pyplot, numpy, pandas, sklearn라이브러리를 사용합니다. 이 책의 1장에서는 머신러닝이란 무엇이고 어떤 종류가 있는지 개요를 다루고,  2장에서 본격적으로 캘리포니아의 부동산 가격 예측 프로젝트 하나를 예시로 들어가며 머신러닝의 절차를 설명합니다. 2장을 따라하면 주피터 노트북을 실행해서 파이썬 코드로 데이터를 불러와서 정제하고 머신러닝을 해볼 수 있습니다.

     

    3장부터 8장까지는 분류, 회귀, SVM, 결정 트리, 앙상블과 랜덤 포레스트, 차원 같은 머신러닝의 대표적인 개념들에 대해서 배우게 됩니다. 예전에 학교에서 데이터마이닝 수업을 들으며 이론만 배웠던 내용들을 코드로 확인해 볼 수 있어서 새로운 경험이었습니다. 이 책을 읽으면서 이론도 알아야 하지만 실제로 활용하려면 실습도 중요하다는 것을 다시 한 번 느끼게 되었습니다.

     

    한 가지 아쉬운 점은 코드의 전체가 아니라 일부만 책에 실려 있다는 점입니다. 전체 코드는 저자가 인터넷에 올려 둔 것을 내려받아서 확인해야 합니다. 그리고 이 책에서 사용하는 데이터 분석 관련 파이썬 라이브러리들의 사용법을 제대로 모르고 있다면, 읽다가 막히는 부분이 생각보다 많습니다. 라이브러리 학습은 따로 시간을 들여서 해야 할 것 같습니다.

     

      2부부터는 텐서플로로 딥러닝을 하는 방법을 다루고 있습니다. 2부는 아직 다 읽지 못하였지만 시간을 들여서 차근차근 읽고 실습을 따라해 보면 많은 지식을 쌓을 수 있을 것 같습니다. 책의 1부만 보아도 얻을 게 많은 책이고 소장가치가 큰 책입니다.

     

    이 책은 머신러닝의 이론과 실습을 적절히 버무려놓은 교과서 같은 책이라고 할 수 있습니다. 전반적인 난이도는 초보자에게는 쉬운 편은 아닙니다. 그래서 쉽게 쓰여진 다른 책부터 먼저 읽어서 워밍업을 하고 난 후에 이 책을 보면 좋을 것 같습니다. 타시크 라시드의 <신경망 첫걸음>, 사이토 고키의 <밑바닥부터 시작하는 딥러닝> 같은 책들을 보면서 파이썬 라이브러리 사용법에 익숙해지고 나면 더 쉽게 이해할 수 있을 것 같습니다.

     

  • 최고의 ML관련 서적 | bk**ys | 2018.04.28 | 5점 만점에 5점 | 추천:0
    기존 머신러닝에서 Deep learning까지 방대한 내용을 cover하고 있습니다. 그러나 그 내용 자체가 매우 방대한데 ...
    기존 머신러닝에서 Deep learning까지 방대한 내용을 cover하고 있습니다.
    그러나 그 내용 자체가 매우 방대한데 비해서 
    깔끔하게 핵심 및 필수적인 내용을 정확하게 담고 있습니다!
    만일 그렇지 않으면 상상하기 어렵게 두꺼운 책이 되었을 것입니다.
    게다가 적절한 수식을 첨가하여 그 이해를 잘 도왔습니다.
    추가적인 학습을 위한 논문link를 잘 따라가면 더 심층학습을 할수 있습니다.
    Deep learning부분도 핵심적인 이해를 할수 있도록 잘 마련되었습니다.
    친절하게도 부록부분에 연습문제 해답은 물론이고
    부록에서 ML부분에서 핵심적인 수학적 내용을 
    친절하게 설명함으로써 그 이해의 완성도를 극대화 하였습니다.
    제가 본 한국어로 된 ML책중에서 최고의 기량을 갖추었습니다.
    다루는 내용에 비해서 그 가격은 매우 착합니다.
    추천드립니다.

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