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혼자 만들면서 공부하는 딥러닝
신경망의 이름은 알고 있는데 모델이 어떤 문제를 풀도록 구성되는지 감이 잡히지 않는다면 하나의 예제를 만들어 보는 일이 도움이 됩니다. 이 책은 이미지와 텍스트를 다루는 여러 모델을 코랩에서 구현하며 딥러닝의 활용을 살펴봅니다.
책의 기본 정보
- 출판사
- 한빛미디어
- 출간일
- 2025-05-12
- 분량
- 444쪽
- ISBN
- 9791169213714
이 책에서 공부할 수 있는 내용
출판사가 공개한 구성에서 확인한 학습 범위입니다.
이미지 분류와 합성곱 신경망
- 책의 설명과 예제로 살펴볼 수 있습니다.
전이 학습
- 책의 설명과 예제로 살펴볼 수 있습니다.
텍스트 분류
- 책의 설명과 예제로 살펴볼 수 있습니다.
트랜스포머와 언어 모델
- 책의 설명과 예제로 살펴볼 수 있습니다.
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어떤 내용을 다루나요?
신경망의 이름은 알고 있는데 모델이 어떤 문제를 풀도록 구성되는지 감이 잡히지 않는다면 하나의 예제를 만들어 보는 일이 도움이 됩니다. 이 책은 이미지와 텍스트를 다루는 여러 모델을 코랩에서 구현하며 딥러닝의 활용을 살펴봅니다.
합성곱 신경망으로 이미지를 분류하는 예제에서 출발해 사전 학습 모델과 전이 학습을 다룹니다. 같은 이미지를 보고도 모델이 무엇을 입력받고 어떤 결과를 내는지 구분하면 기술의 이름과 실제 작업을 연결하기 쉽습니다.
텍스트 분류와 요약, 트랜스포머 기반 언어 모델 실습으로 범위를 넓힙니다. 이미지와 텍스트라는 서로 다른 자료에서 공통으로 필요한 데이터 준비와 평가의 과정을 비교하며 읽어볼 수 있습니다.
기본적인 프로그래밍과 딥러닝 개념을 익힌 뒤 다양한 모델을 만들어 보려는 독자에게 어울립니다. 처음부터 머신러닝 전반의 언어를 배워야 한다면 기초 자습서를 먼저 보는 방법도 있습니다.
특징
이미지와 텍스트를 다루는 모델 구현에 집중합니다.
코랩을 활용하는 실습과 저자의 강의 자료가 있습니다.
전이 학습과 트랜스포머 모델을 실제 예제와 연결합니다.
이 책에서 주로 다루는 내용
- 이미지 분류와 합성곱 신경망
- 전이 학습
- 텍스트 분류
- 트랜스포머와 언어 모델
작가 소개
박해선은 머신러닝과 딥러닝 교육서를 집필하고 여러 관련 도서를 번역한 저자입니다.