임이지의 블로그

서평 딥러닝 프레임워크는 TensorFlow, Caffe, Keras 등 여러 프레임워크가 있다. 이 책은 제목 그대로 파이토치를 사용하여 딥러닝을 개발할 수 있는 방법에 대해 소개한다. 필자는 주로 Colab 개발환경에서 TensorFlow를 사용하여 딥러닝 훈련을 하고 있다. TensorFlow 를 사용하다 보면 버전 별로 Deprecated 된 api 나 변경 사항 때문에 일부 소스가 동작하지 않는 경우가 있는데 파이토치는 이런 면에서는 관리가 잘되어 있어서 편리하다는 것을 느낄 수 있었다. 해당 책은 이미지 처리를 위한 CNN, 시계열 분석을 위한 LSTM, 단어 임베딩을 위한 CBOW, 강화학습 및 Gan 등 현재 많이 사용되는 모든 딥러닝 모델에 대해 정리되어 있어 딥러닝 베이스를 학습할 수 ..

Developer/IT 도서 2022. 4. 6. 21:14

책소개 인공지능에서 가장 빛나는 컴퓨터 비전의 모든 것 컴퓨터 비전은 최근 인공지능과 딥러닝의 눈부신 발전과 함께 얼굴 인식, 의학 영상, 자율주행 등 다양한 산업에서 괄목할 만한 성과를 보여주고 있다. 그중 가장 흥미로운 기술은 주행 시 전방의 차량이나 장애물을 감지해 차의 속도를 스스로 조절하는 자율주행이다. 이 책에서는 컴퓨터가 이런 시각 정보를 어떻게 얻는지, 컴퓨터 비전에서 딥러닝을 어떻게 응용하는지 매우 실용적인 관점으로 안내한다. 고등학교 수학 교과 과정을 배운 독자라면 누구나 딥러닝을 가능케 하는 원리와 개념을 이해할 수 있으며, 이미지 생성부터 얼굴 인식까지 다양하게 응용되는 딥러닝 구조를 배울 수 있다. 이 책에 담긴 고급 딥러닝 알고리즘을 활용해 이미지, 비디오 및 실생활에서 물체를 ..

Developer/IT 도서 2022. 2. 23. 14:50

기본 미션 Ch. 03(03-1) 2번 문제 출력 그래프 인증샷 # k-최근접 이웃 회귀 객체를 만듭니다. knr = KNeighborsRegressor() # 5에서 45까지 x 좌표를 만듭니다. x = np.arange(5, 45).reshape(-1, 1) # n = 1, 5, 10일 때 예측 결과를 그래프로 그립니다. for n in [1 , 5, 10]: # 모델을 훈련합니다. knr.n_neighbors = n; knr.fit(train_input, train_target) # 지정한 범위 x에 대한 예측을 구합니다. prediction = knr.predict(x) plt.scatter(train_input, train_target) plt.plot(x, prediction) plt.titl..

Developer/혼공단 2022. 2. 22. 17:07

Anaconda 가 무료에서 유료로 전환되면서 대체안으로 MiniConda를 사용한다는 것을 알 게 되었다. 미니콘다는 추가적인 패키지는 직접 설치해야 하는 것으로 보이며 시스템 요구 사항은 아래와 같다. System requirements License: Free use and redistribution under the terms of the EULA for Miniconda. Operating system: Windows 8 or newer, 64-bit macOS 10.13+, or Linux, including Ubuntu, RedHat, CentOS 7+, and others. If your operating system is older than what is currently supporte..

AI/개발도구 2022. 1. 24. 14:48

책소개 이제는 On-Device AI, 모바일 딥러닝을 준비해야 한다! 안드로이드 앱에서 딥러닝 모델을 활용하는 방법을 최대한 입문자의 시선에 맞추어 풀어낸 책이다. 모델의 추론 성능을 측정하고 최적화하는 방법까지 다룬다. 또한 입문자의 진입장벽을 낮추기 위해 각 코드의 의미를 한 줄 한 줄 상세히 설명했다. 앱 개발 경험이 있는 안드로이드 개발자라면 이 책을 통해 직접 만든 앱에 딥러닝 모델을 배포하여 활용하는 방법을 빠르게 익힐 수 있다. 딥러닝 모델 개발 경험이 있는 AI 엔지니어라면 직접 개발한 모델을 안드로이드 환경에서 서비스하는 방법도 찾을 수 있다. On-Device AI, 모바일 딥러닝에 가장 빠르게 입문하고 싶다면, 이 책으로 시작하자! 목차 1장. 안드로이드와 텐서플로 라이트 입문 1...

Developer/IT 도서 2022. 1. 17. 11:29

데이터 수집부터 특징 공학, 모델 평가, 배포, 유지보수까지 머신러닝 설루션 구축 모범 사례와 설계 패턴이 가득한 책! 11개 언어로 출판된 베스트셀러 《The Hundred-Page Machine Learning Book》의 저자 안드리 부르코프가 쓴 이 책은 현존하는 인공지능 서적 중 가장 완벽합니다. 확장할 수 있으며 신뢰할 수 있는 머신러닝 설루션을 구축하는 모범 사례와 설계 패턴으로 가득 차 있습니다. 가트너의 머신러닝 개발팀의 리더이기도 한 저자는 15년간 인공지능 관련 문제를 해결한 경험과 함께 업계 리더들의 출판 경험을 바탕으로 이 책을 집필하였습니다. 이 책의 대상 독자 머신러닝 엔지니어링을 공부하는 학생, 데이터 분석가 머신러닝 엔지니어 역할에 관심이 많은 데이터 분석가 자신의 업무 영..

Developer/IT 도서 2022. 1. 7. 11:53

책 소개 TensorFlow.js는 웹에서 머신러닝 모델을 개발 및 학습시키고, 브라우저나 Node.js에 배포하는 라이브러리다. 이 책은 밑바닥부터 웹 기반 애플리케이션에 머신러닝 기술을 구현하려는 프런트엔드 웹 개발자에게 TensorFlow.js 에코시스템, 회귀, 군집화, 고속 푸리에 변환, 차원 축소 등 머신러닝 관련 기술 및 알고리즘을 다루는 방법을 친절히 설명한다. 각 장의 마지막에는 연습 문제와 더 읽을거리를 제공해 다양한 실습을 할 수 있고, 머신러닝 지식도 확장할 수 있다. https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=20870328 > 필자는 현재 딥러닝 모델을 만들어서 tensorflow-converter-js(tfjs-converter) ..

Developer/IT 도서 2021. 10. 1. 17:45

은 에마누엘 아메장 Emmanuel Ameisen이 쓴 아마존 베스트셀러 의 번역서입니다. 이 책은 머신러닝 애플리케이션을 만드는 전 과정을 다루고 있습니다. 대부분의 책들이 머신러닝 알고리즘과 구현에 초점을 맞추는 반면에 이 책은 머신러닝 제품을 만들기 위한 아이디어, 기획, 측정 지표 선택, 데이터셋 선택, 알고리즘 구현과 디버깅, 배포, 모니터링에 이르기까지 실전에 필요한 지침과 유의사항이 가득 포함되어 있습니다. 업계의 유명한 데이터 과학자들과의 인터뷰도 실려 있어서 머신러닝 애플리케이션 어떻게 만들어야 하는지 더욱 실감 나게 배울 수 있습니다! 필자는 현재 딥러닝을 활용한 모델을 만들고 있다. 일전에 프로토타입 모델을 만들었는데 책에 내용이랑 비슷하게 시작해서 접근법이 틀리 않았다는 것을 알게 ..

Developer/IT 도서 2021. 9. 10. 09:23