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딥러닝 부트캠프 with 케라스
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300쪽 | | 185*237*20mm
ISBN-10 : 1160503761
ISBN-13 : 9791160503760
딥러닝 부트캠프 with 케라스 중고
저자 후지타 카즈야 | 역자 이기홍 | 출판사 길벗
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2017년 12월 28일 출간
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49 I'm very satisfied with it ! 5점 만점에 5점 djk*** 2020.03.27
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46 제품 상태 좋습니다. 5점 만점에 5점 wilia*** 2020.02.06

이 책의 시리즈

책 소개

상품구성 목록
상품구성 목록

GPU 실습 환경 준비부터 이미지 분류, 물체 검출, 강화 학습까지 딥러닝은 이미지 인식, 음성 인식, 자연어 처리 등의 분야에서 가장 활발하게 이용되고 있다. 이 책은 그중 ‘이미지 인식’에 초점을 맞춰 이미지 클래스 분류, 물체 검출 등을 케라스로 쉽고 빠르게 실습하면서 딥러닝의 원리를 익히도록 구성했다. 또한, 게임, 자율 주행 등에 많이 활용되는 강화 학습으로 삼목 게임에 강한 컴퓨터도 만들어 본다.

저자소개

저자 : 후지타 카즈야
저자 후지타 카즈야는 니가타 현에서 태어나 니가타대학 교육학부 수학과를 졸업한 후, 니가타 현 공립중학교에서 수학 교사로 근무했다. 그 후 IT 시스템 회사에 근무하면서 웹 시스템을 개발하고 관공서 등의 통계 업무를 담당했다. 2004년에 주식회사 포워드 네트워크를 설립, 대표이사로 취임했다.

저자 : 다카하라 아유무
저자 다카하라 아유무는 요코하마 상과대학의 상학부를 졸업한 후 IT 대기업에서 근무했다. 현재는 주식회사 포워드 네트워크에 입사하여, Hadoop 인정 개발자(CCDH), Hadoop 인정 관리자(CCAH) 자격을 보유하고 빅데이터를 해석하는 업무 등을 맡고 있다.

역자 : 이기홍
역자 이기홍은 Finance Ph.D, CFA, FRM이며, 금융 투자/경제 분석 전문가다. 국내 유수 금융기관 및 금융공기업에 근무했으며, 현재 딥러닝과 강화 학습을 투자에 접목시키는 투자 시스템을 개발 중이다.

목차

1장 이 책의 개요와 준비
1.1 이 책의 구성
__딥러닝의 성과
__이 책에서 학습하는 내용 : 이미지의 클래스 분류, 물체 검출, 강화 학습
__이 책에서 다루는 기법 : 사전 학습된 모델의 이용
1.2 이 책에서 사용하는 데이터셋
1.3 사용하는 기기와 소프트웨어
__사용하는 프레임워크
__GPU의 이용
__사용하는 기기 : 게임용 PC
__OS 및 미들웨어
1.4 소프트웨어 설치
__OS 설치
__미들웨어 설치
1.5 예제 파일 내려받기
__파일 내려받기
__내려받은 파일의 압축 풀기

2장. 네트워크의 구성
2.1 순전파형 네트워크
__전결합 신경망
__합성곱 신경망(CNN)
2.2 합성곱 신경망
__합성곱층
__풀링층
__업샘플링층
2.3 이 책에서 사용하는 네트워크 패턴

3장 기본 용어
3.1 딥러닝의 처리 개요
3.2 활성화 함수
3.3 손실 문제
3.4 확률적 경사 하강법
__가중치 업데이트의 계산 예
__모멘텀
3.5 오차역전파법
3.6 과학습
__밸리데이션 데이터셋을 사용한 에폭 수 결정
__정규화
__드롭아웃
3.7 데이터 확장과 전처리
3.8 사전 학습된 모델
3.9 학습 계수 조정

4장. 이미지 클래스의 분류
4.1 개요
4.2 공통 데이터의 구축
__이미지 데이터셋 내려받기
__데이터 추출과 기본 데이터셋의 구축
__데이터 확장과 공통 데이터셋의 구축
4.3 9층의 네트워크로 클래스 분류
__네트워크의 개요
__학습과 모델 만들기
__모델 읽기와 예측 실행
__실행
4.4 VGG-16으로 클래스 분류 : 16층의 사전 학습된 모델
__VGG-16의 개요
__프로그램의 개요
__실행
4.5 ResNet-152로 클래스 분류 : 152층의 사전 학습된 모델
__ResNet의 개요
__실행 환경 설치
__프로그램의 개요
__실행
4.6 예측 정확도 더 향상시키기
__개요
__복수 모델 사용
__2단계 일반화
__자기 학습

5장. 물체 검출
5.1 물체의 위치 검출 : 26층의 네트워크
__물체의 위치와 크기, 종류 예측
__사용하는 소프트웨어의 특성
__실행 환경 설치
__사전 학습된 모델을 이용하여 물체 검출
__오브젝트를 학습하여 물체 검출
5.2 물체의 형태 검출 : 23층의 네트워크
__물체의 위치와 크기, 형태 예측
__사용하는 모델과 특성
__프로그램의 개요
__실행 예

6장. 강화 학습 : 삼목 게임에 강한 컴퓨터 키우기
6.1 강화 학습
__강화 학습의 개요
__Q 러닝
__DQN
6.2 기본 틀
__환경과 에이전트
__실행 개요
__환경 규칙
6.3 실행 환경의 설치
6.4 Q 러닝과 딥러닝
6.5 실행 사례

부록
A Yolo용 오브젝트의 위치 정보를 만드는 방법
__BBox-Label-Tool 설치
__오브젝트의 위치 정보 만들기
B 주요 예제 소스
__4장에서 사용한 예제 소스
__5장에서 사용한 예제 소스
__6장에서 사용한 예제 소스

책 속으로

‘자동차의 자율 주행’처럼 꿈 같은 이야기도 몇 년 후에는 예사로운 일일 것입니다. 자동차가 자율 주행을 하려면 높은 수준의 기술이 필요합니다. 그중 하나가 정확한 센서 역할을 담당하는 이미지 인식입니다. 또 하나는 사람에 가깝게 좀 더 수준 높은 예...

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‘자동차의 자율 주행’처럼 꿈 같은 이야기도 몇 년 후에는 예사로운 일일 것입니다. 자동차가 자율 주행을 하려면 높은 수준의 기술이 필요합니다. 그중 하나가 정확한 센서 역할을 담당하는 이미지 인식입니다. 또 하나는 사람에 가깝게 좀 더 수준 높은 예측을 가능하게 하는 강화 학습입니다. 책은 이 두 가지에 초점을 맞추어 딥러닝을 이용한 샘플 프로그램을 보여 주며 실전 기법도 함께 소개합니다.

- [지은이의 말] 중에서

저자의 이야기처럼 이미 인공지능은 우리 생활 주변의 여러 곳에서 활용됩니다. 인공지능 청소기, 인공지능 스피커, 시리, 구글 어시스턴트 등 예를 들자면 끝이 없습니다. 나아가 자동차 자율 주행뿐만 아니라 인간처럼 행동하는 로봇도 곧 등장하지 않을까 싶습니다. 역자는 투자 전문가로 오랜 시간을 보냈는데, 특히 퀀트 투자에 관심이 많았습니다. 머신 러닝의 많은 부분이 퀀트 투자의 프로세스 및 방법에 영향을 미치면서 상호 발전합니다.
이 책에서는 이미지 인식과 물체 검출을 중심으로 서술하지만, 그 원리와 방법은 여러 분야에 응용할 수 있으리라 봅니다. 역자가 관심이 많은 투자 분야에서도 이 책에 나오는 CNN(합성곱 신경망)을 이용하여 주식 가격의 패턴들을 인식한다면 매우 재미있는 결과를 얻을 수 있지 않을까 합니다. 강화 학습으로 트레이더가 미지의 투자 환경에서 좀 더 똑똑하게 대응한다면 그 결과 역시 매우 흥미로울 것입니다.

- [옮긴이의 말] 중에서

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출판사 서평

[출판사 리뷰] 딥러닝, 케라스로 더 쉽고 빠르게 구현하자! 케라스로 더 쉽게 구현하자! 케라스는 공식 문서에서 “30초면 시작한다”라고 할 만큼 사용법이 간단합니다. 이미지 분류와 물체 검출을 단계별로 쉽고 빠르게 케라스로 구현해 봅니다....

[출판사서평 더 보기]

[출판사 리뷰]
딥러닝, 케라스로 더 쉽고 빠르게 구현하자!

케라스로 더 쉽게 구현하자!
케라스는 공식 문서에서 “30초면 시작한다”라고 할 만큼 사용법이 간단합니다. 이미지 분류와 물체 검출을 단계별로 쉽고 빠르게 케라스로 구현해 봅니다.

강화 학습을 경험하자!
게임, 자율 주행, 금융 데이터 분석 등에서 많이 활용되는 강화 학습을 이용해 스스로 삼목 게임을 학습하는 컴퓨터를 만들어 봅니다.

실습하면서 원리를 익히자!
학습에 필요한 주요 개념을 간결하게 배우고 예제를 실습하며 핵심 원리를 익힙니다.

이 책에서 다루는 내용
- 우분투 설치부터 CUDA, cuDNN, 케라스 설치와 같은 딥러닝 실습 환경 구축
- 전결합 신경망, 합성곱 신경망(CNN), 활성화 함수, 경사 하강법, 오차역전파법과 같은 핵심 이론
- VGG-16, ResNet-152를 이용한 이미지 클래스 분류 및 예측 정확도 향상 기법
- 23층, 26층 네트워크를 이용한 물체 검출
- 삼목 게임을 스스로 학습하는 강화 학습(DQN)

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책 속 한 문장

회원리뷰

  • 현재 운영하는 앱에서 이미지 검출 및 분류(제품에 대한 이미지로 제품 인식)에 대한 필요성이 있었는데  이 책의 소...
    현재 운영하는 앱에서 이미지 검출 및 분류(제품에 대한 이미지로 제품 인식)에 대한 필요성이 있었는데 
    이 책의 소개에 이미지 분류, 검출에 대한 내용이 업무의 필요성과 일치하여 이 책을 선택하여 읽게 되었다. 

    우선 이책은 딥러닝에 대해서 기초부터 실습 예제까지 잘 설명하고 있는 책이라고 생각한다. 
    특히 이미지 검출에 대한 자료는 다른 책보다 자세히 설명하고 있는것 같다. 
    딥러닝을 처음접하는 입장에서 무엇을 공부해야 할지 막연함과 알고리즘에 대한 고민이 있었는데 
    이책의 1장, 2장, 3장에서 딥러닝에 대한 기본적이 개념 및 환경에 대해서 잘 설명하고 있었고 
    이것만 봐도 이 책을 추천할 수 있을 것 같다. 

    1장은 이책의 개요와 준비로서 딥러닝을 하기 위한 컴퓨터 사양과 프로그램 설치방법을 이야기 하고 있다. 
    처음 딥러닝을 위한 시스템 구축에 대하여 막연함이 있었는데 이 책에서는 상세히 하드웨어와 프로그램 및 설치에 관련해서
    설명하고 있었다.  우선 이 책의 하드웨어 사양을 그대로 따라하는것을 추천하고 싶다. 
    딥러닝에 필요한 버전업도 컴퓨터 사양에 따라 다르고 업데이트가 빨라서 해당 내용을 그대로 따라하는게 오류를 줄일 수 있는 방법이라고 
    생각한다. 해당 예제를 다른 컴퓨터로 해봤는데 환경에 대한 중요성을 다시 알수 있었다.
    1장에 대한 사양만 잘 갖춘다면 나머지는 학습하는데 큰 문제가 없을 것 같다.    

    2,3장에서는 딥러닝에 대한 기본용어 및 네트워크 구성, 딥러닝에 필요한 수학을 이야기 하고 있는데 해당 내용을 통해 딥러닝에
    대한 구현 방식에 대해 이해할수 있었다. 해당 장에서는 딥러닝에서 쓰이는 알고리즘 모델 등을 학습 할 수 있었다. 
    수학부분에 대한것이 어려워서 추가적인 학습이 필요한 부분이라고 생각이 든다. 

    4,5장에서는 이미지에 대한 검출에 대한 것을 이야기 하고 있는데 검출에 대한 예제 및 설명이 자세히 되어 있어서 
    하나씩 따라하다 보면 이미지 검출에 대한 결과를 내고 학습에 대해 흥미를 느낄수 있었다. 
    여러 이미지 검출에 대한 모델을 통해 다양한 방벙으로 이미지 검출을 학습할수 있도록 쓰여 있었다. 
    4장 5장에서는 이미지 검출에 대한 개요 부터 관련 프로그램의 설치 그리고 실습이라는 과정을 통해 딥러닝에서 어떤 결과를 
    이야기하는지 그리고 학습하게 되는지 상세하게 설명하고 있다. 
    그리고 다양한 모델 방법으로 이미지 학습을 진행할 수 있었다. 

    총평을 하면
    이책의 장점은 딥러닝의 기본 이해, 딥러닝에 대한 설치 환경 구성, 딥러닝에 대한 여러 프로그램 설치, 이미지 검출에 대한 풍부한 
    예제 등을 들수 있을것 같다.  
    이책의 단점으로는 다른 딥러닝에 대한 내용이 부족한것 같다. 음성검출, 다른 딥러닝에 대한 예제등
    그리고 이책의 단점은 아니지만 파이썬과 수학에 대한 학습이 먼저 선행이 되어야 할 것 같다. 
    그리고 딥러닝을 구동하기 위한 시스템 구축에 대한 부담감 정도가 될 것같다. 

    마지막으로 딥러닝에 대한 기초와 이미지 검출에 대해서 만족할 만한 결과를 얻었다고 생각한다.  
    더 많은 기초데이타와 그밖의 다른 알고리즘, 모델을 통해 더많은 공부가 필요할 것 같다. 
  • 딥러닝부트캠프케라스 | gu**soul | 2018.01.14 | 5점 만점에 4점 | 추천:0
    현업에서 딥러닝 이전의 머신러닝 알고리즘을 다루다보니  AI업계에서 딥러닝의  발전속도가 매우 빨라 이를 발...

    현업에서 딥러닝 이전의 머신러닝 알고리즘을 다루다보니  AI업계에서 딥러닝의  발전속도가 매우 빨라 이를 발맞추지 못하는것같은 자신이 불안했었습니다. 텐서플로우를 비롯해 여러 프레임워크들도 지원을 잘 해주고있는 현 상황에서 이 책은 아주 반가운 책이었습니다.


    텐서플로우를 기반으로 보다 쉽게 모델구현이 가능하고 인기를 몰고있는 케라스 프레임워크를 실제 관심있었던 컴퓨터 비전 분야의 주요 해결과제인 이미지 클래스 분류, 물제검출을 맛볼 수 있고 거기에 강화학습까지 체험해볼 수 있는 내용을 담고있다니 흥미롭기 그지 없었습니다.


    이 책을 덮으며, 몇가지 장단점을 공유해볼까 합니다.


    장점 1. 주요한 이론을 핵심적으로 짚어줍니다.

        최근 머신러닝 계는 발전속도는 빠르나 기반지식의 수준이 높아 진입장벽이 높다고 생각이 듭니다. 이 책을 통해 공부할 것도 많고 습득해야하는 기술도 많은데 드는 시간과 노력을 많이 줄였습니다. 예를 들어, 이미지 클래스 분류에서 CNN이 인기가 있다? 고 하지만 CNN이 정확히 어떤 알고리즘인지, 현재까지의 역사는 무엇인지에 대해서 CNN의 정의 및 원리를 설명하고 시간대별로 주요한 CNN 알고리즘인 AlexNet, VGGNet, GoogLeNet, ResNet 이 등장했다는 것을 설명합니다. 물론, 각각이 어떤 네트워크 구조를 가지는지도 상세한 설명이 있습니다.


    장점 2. 실습코드가 최신버전으로 잘 작성되어있습니다.  

       실습코드를 작성하면서 중요한 점이라 생각하는 것은 최신버전을 잘 반영하는지 입니다. 발전속도가 빠르고 프레임워크들의 내부 코드 개선과정도 빠르다보니 이전에 작성한 예제코드들이 실행오류가 나는 상황들이 빈번합니다. 하지만 이 책의 코드들은 최신화되어있으며 실행환경과 소프트웨어버전을 동일하게 셋팅했다는 가정 하에 매우 잘 동작하는 것을 확인했습니다. 코드 내부 구조의 이해를 위해선 한 줄 한 줄의 의미를 파악하는 것도 중요하나, 우선 이 코드들이 잘 동작하는지가 첫번째 겠지요. 그런 의미에서 본 책이 최신인 만큼 코드 또한 최신으로 잘 반영되어있습니다.


    다음으로 단점들입니다.

    단점 1. 완전히 새로운 환경으로 셋팅하는것을 설명합니다.

       저의 경우, 윈도우10환경의 Python 3를 사용합니다만, 본 책에서 설명하는 설치환경은 리눅스OS의 Python 2 버전입니다. 그렇기 때문에 저처럼 윈도우 유저들은 버추얼박스 등을 설정하지않으면 OS부터 설치하기는 힘들어 보입니다. Python 3환경에서는 본 코드가 잘 동작하지않는 면을 보입니다. 윈도우OS에서의 케라스 설치 라든가, 파이썬 가상환경 설정을 따로 찾아볼 수 있게 정보를 제공하면 좋겠다는 생각이 들었습니다.


    단점 2. 좀더 많은 내용을 담았으면 하는 아쉬움이 있습니다.

       책을 읽어나갈때는 몰랐었는데 다 덮으면서 뒤돌아 보면 아쉬움이 많이 남던 책이었습니다. 컴퓨터 비전 뿐 아니라, 자연어 처리, 음성 인식 이라는 큰 분야도 있고 알고리즘으로 보면 CNN 뿐 아니라, RNN, GAN 과 같이 굵직한 알고리즘 들도 있는 걸로 알고 있습니다. 강화학습만 해도 그렇구요. CNN계열 알고리즘을 중점적으로 설명하다보니 분량 상의 문제가 있을수도 있다고 예상되지만 얕고 넓게라면 폭넓은 분야나 알고리즘을 과제별로 실습해보고싶다는 생각이 들었습니다.



    결과적으로 이 책으로 많은 시간을 절약하여 감사함과 아쉬움으로 책을 덮습니다.

    본 책은 파이썬을 처음 다루시는 분들에게는 절대 추천드리지않습니다.


  • 요즘 50세 되면 어떤 일을 새롭게 시작해 볼까 하고 생각해 본다. 어렸을 때 부터 관심을 갖고 있었던 컴퓨터 프로그래밍으로 ...

    요즘 50세 되면 어떤 일을 새롭게 시작해 볼까 하고 생각해 본다. 어렸을 때 부터 관심을 갖고 있었던 컴퓨터 프로그래밍으로 새로운 시작을 해보고 싶다는 생각이 들었다. 그래서 길벗 출판사의 딥러닝 부트캠프 이벤트에 참여해서 도서를 증정받았고 이에 책을 일고 난 후 느낌을 몇자 적어 본다. 


    1. 딥러닝은 그야말로 인간의 두뇌 시냅스의 메커니즘을 많이 닮아 있다. 내가 의문을 갖고 있었던 0,1 이상의 정보체계가 머쉰 러닝에서는 행렬과 입체적인 형태로 이루어지고 있다. 이러한 부분이 책에 잘 나와있다. 


    2. 다음으로는 수학의 필요성이다. 확률과 통계적인 면에서 수학지식이 있어야 (행렬도 마찬가지) 머쉰 러닝을 잘 이해할 수 있을 것이라고 생각된다. 


    3. 문제는 GPU다. 본 서를 받기전에 GPU를 구매한 사람만이 실습을 할 수 있다는 - 아니 어쩌면 머쉰 러닝을 아는 사람들은 기본적으로 알았을 법한 내용이지만 - 것을 미리 알았더라만 더 좋았을 뻔 했다. 본 서 는 사진 검색을 실습으로 이루어 지기 때문에 반드시 GPU가 있어야 하고 컴퓨터 사양에 대한 셋팅도 필요하다.


    4. 리눅스를 통한 딥 러닝 실습이니 만큼 우분투에 대해서도 사전 지식이 있으면 더욱 좋을 것이다. 


     언젠간 GPU를 구매하여 실습을 해볼 테지만 반쪽짜리 독서로 끝난 것이 아쉬움에 남는다. 그러나 상세한 수식 설명과 환경설정에 대한 기술, 딥 러닝에 대한 자세한 설명 등은 아주 잘 된 책이라고 생각한다.


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