책소개
딥러닝 기초, 실무 활용, 규모 확장 의미를 알고 쓰는 텐서플로
텐서플로는 현재 가장 대중적인 딥러닝 라이브러리로서 각종 튜토리얼 코드를 웹에서 쉽게 찾을 수 있다. 하지만 딥러닝 기법을 이해하는 것도 벅찬 마당에 텐서플로 자체를 자세히 설명하는 자료는 찾아보기 어려운 실정이다. 이 책은 파이썬 지식이 있는 개발자를 대상으로 텐서플로의 구동 원리를 알려주며 기초부터 고급 활용법까지 파헤친다. 텐서보드, 케라스, TFLearn, 텐서플로 서빙 등 텐서플로를 더 강력하게 해주는 도구와 멀티스레딩 및 분산처리를 이용한 규모 확장 등 다른 곳에서 찾을 수 없는 실무 노하우가 담겨 있다. PC 한 대로 MNIST 예제를 돌려보는 단계를 벗어나고 싶다면 이 책을 피할 수 없을 것이다.
딥러닝 영상처리와 NLP부터 텐서보드 시각화, 멀티스레딩, 분산처리까지
가장 널리 쓰이는 딥러닝 라이브러리인 텐서플로의 모든 것을 다룬다. ‘텐서플로’에서 ‘텐서’는 어떤 의미이고 ‘플로’는 어떤 의미일까? 텐서플로가 그래프 기반이라고 하던데 이 그래프는 어떻게 작동할까? 의미도 모르고 쓰고 있는 변수, 플레이스홀더, 세션, 페치 등의 정확한 정의는 무엇일까? 이 책은 텐서플로 기초를 다루며, 다른 책에서 다루지 않는 이러한 의문에 답한다.
이어서 신경망 구조, 텐서보드 시각화, 추상화 라이브러리(케라스, TF-Slim, TFLearn), 텐서플로 서빙, 멀티스레드 입력 파이프라인, 분산처리 등 심화 주제로 넘어간다. 이 과정에서 CNN, RNN, 오토인코더 등을 활용한 자연어처리, 영상처리, 음성인식, 예측 분석 등 흔히 쓰이는 딥러닝 기법들을 예제로 살펴본다.
이 책을 마스터하면 텐서플로를 사용한 딥러닝 시스템을 구축하고 실무에 운용할 준비를 마친 셈이다.
저자소개
목차
CHAPTER 1 개요
1.1 딥러닝 속으로
1.2 텐서플로라는 이름에 담긴 의미
1.3 텐서플로 개괄
1.4 마치며
CHAPTER 2 텐서플로 설치에서 실행까지
2.1 텐서플로 설치
2.2 Hello World
2.3 MNIST
2.4 소프트맥스 회귀
2.5 마치며
CHAPTER 3 텐서플로의 기본 이해하기
3.1 연산 그래프
3.2 그래프, 세션, 페치
3.3 텐서의 흐름
3.4 변수, 플레이스홀더, 간단한 최적화
3.5 마치며
CHAPTER 4 합성곱 신경망
4.1 CNN 소개
4.2 MNIST 분류기: 버전 2
4.3 CIFAR10
4.4 마치며
CHAPTER 5 텍스트 1: 텍스트와 시퀀스 처리 및 텐서보드 시각화
5.1 시퀀스 데이터의 중요성
5.2 RNN 소개
5.3 텍스트 시퀀스용 RNN
5.4 마치며
CHAPTER 6 텍스트 2: 단어 벡터, 고급 RNN, 임베딩 시각화
6.1 단어 임베딩 소개
6.2 word2vec
6.3 사전 학습된 임베딩과 고급 RNN
6.4 마치며
CHAPTER 7 텐서플로 추상화와 간소화
7.1 이번 장의 개요
7.2 contrib.learn
7.3 TFLearn
7.4 마치며
CHAPTER 8 큐, 스레드, 데이터 읽기
8.1 입력 파이프라인
8.2 TFRecord
8.3 큐
8.4 완전한 멀티스레드 입력 파이프라인
8.5 마치며
CHAPTER 9 분산 텐서플로
9.1 분산 컴퓨팅
9.2 텐서플로의 병렬처리 요소
9.3 분산 예제
9.4 마치며
CHAPTER 10 모델 엑스포트와 서빙
10.1 모델을 저장하고 내보내기
10.2 텐서플로 서빙 소개
10.3 마치며
APPENDIX A 모델 구축과 텐서플로 서빙 사용에 관한 팁
A.1 모델 구조화 및 사용자 정의
A.2 텐서플로 서빙의 필수 및 권장 구성 요소
APPENDIX B 한국어판 부록: 텐서플로 1.7의 contrib.learn 폐기
APPENDIX C 한국어판 부록: 7.3.5절 TF-Slim 예제
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