컴맹 : 진화의 시작

딥러닝 알고리즘의 하나인 GAN( Generative Adversarial Network )을 소개하고 실전 프로젝트에 도입해볼 수 있는 책이 한빛미디어에서 출간되었습니다. 책 제목은 Generative Deep Learning - 미술관에 GAN 딥러닝 실전 프로젝트 책은 크게 두 개의 파트로 나뉘는데, 1) 생성 딥러닝을 소개합니다 2) 컴퓨터에게 그리기, 글쓰기, 작곡하기, 게임을 가르칩니다 로 구분됩니다. 파트 제목에서 알 수 있듯이 1부는 Generative Deep Learning 뿐만 아니라 딥러닝에 대해서도 한 챕터를 할애해서 다루지만 핵심 주제는 GAN이라 심도 있게 다루지는 않습니다. 기본적인 딥러닝에 대한 개념은 역자의 다른 책을 보시는 것을 추천드립니다. 이 책은 케라스와 텐서플로를..

한빛미디어에서 박해선 님의 믿고 보는 번역서가 출간되었습니다. 바로 파이썬을 활용한 머신러닝 쿡북인데요, 쿡북이라는 이름은 보통 입문서에는 붙이지 않는 것처럼 이 책은 머신러닝 입문 서적은 아닙니다. 행렬부터 다양한 데이터를 다루는 방법과 K-최근접 이웃, 로지스틱 회귀, 서포트 벡터 머신, 나이브 베이즈, 군집 그리고 신경망까지 두루 다루고 있습니다. 책의 예제들은 판다스와 사이킷런을 중심으로 다루고 있는데 관련 라이브러리 지식이 있으면 조금 더 편하게 읽을 수 있겠습니다. 알고리즘에 대한 전체적인 설명보다는 데이터 정제에 초점을 맞춰서 여러 가지 상황에 대해서 문제 해결 방법을 제시하고 있기 때문에 다양한 분야의 넓은 지식을 습득하는데 상당히 괜찮은 책이라고 생각됩니다. 다만 특정 분야에 딥 다이브 ..

구글 스터디잼 중에서 머신러닝 중급 과정을 통해 코세라 강의를 한달동안 무료로 수강할 수 있는 기회를 얻었습니다. 이번에 학습하게된 코스는 Launching into Machine Learning 으로 해당 과정에서는 머신러닝의 역사적인 이야기부터 모델, 하이퍼파리미터, GCP Datalab, 빅쿼리 등 폭 넓은 내용을 다루고 있습니다. 코스중에는 Tensorflow 홈페이지에서 제공되는 playground를 통해서 다양한 하이퍼파라미터와 hidden layers를 설정하면서 여러가지 현실적인 문제를 직접 경험할 수 있도록 유도하는 과정도 있습니다. 그 과정에서 자연스럽게 하이퍼파라미터 튜닝의 중요성을 깨우치게 될 것으로 기대됩니다. batch size에 따라서 loss가 어떻게 변화하는지 상세하게 다룹..

한빛미디어에서 번역된 머신러닝 도서가 출간되었다. 제목부터 심상치 않은데 파이썬으로 배우는 머신러닝의 교과서란다. 춘추전국시대 같은 머신러닝 시장에 당당히 교과서 타이틀을 쟁취할만한지 한빛미디어 나는리뷰어다를 통해 책을 지원 받고 살펴보았다. 책은 보통의 머신러닝 입문서 정도의 두께이고 안에 내용은 쥬피터 노트북의 설치부터 파이썬의 기본적인 활용으로 이어진다. 그리고 4장은 언제든 필요할 때 펼쳐서 볼 수 있도록 머신러닝에 필요한 수학 지식을 차곡차곡 담아놨다. 또한 아래처럼 노트북상에 그래프 표기를 위해 사용하는 matplotlib 설명이 잘 되어 있어서 많은 도움을 받았다. ​4장에서는 다양한 수학을 다뤘지만 그렇다고 쉽다는 이야기는 아니다. 미분, 편미분, 편차 등 다양한 개념을 소개하고 공식을 대..