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웹 브라우저 속 머신러닝 TensorFlow.js: 실전 예제로 배우는 텐서플로 머신러닝 모델

  • 카이사사키
  • 유수연
  • 한빛미디어
  • 2021년 09월 01일
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ISBNISBN-13 : 9791162244647
쪽수312쪽
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  • 컴퓨터/IT > 시스템공학
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책 소개
웹 브라우저에서 머신러닝 모델을 구축하기 위한 텐서플로와 자바스크립트의 운명적 만남 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. 웹 환경에서 머신러닝을 바로 실행해 사용자 맞춤형 콘텐츠를 만들어보자.
목차
1부 머신러닝의 원리와 TensorFlow.js 사용법 CHAPTER 1 웹에서의 머신러닝 _1.1 개발 환경 _1.2 머신러닝을 웹에서 돌리는 이유 _1.3 연산 그래프 _1.3 연산 그래프 시각화하기 _1.4 TensorFlow.js란? _1.5 TensorFlow.js 설치하기 _1.6 저수준 API _1.7 Layers API _1.8 마치며 _1.9 연습 문제 _1.10 더 읽을거리 CHAPTER 2 사전 학습된 모델을 TensorFlow.js로 가져오기 _2.1 개발 환경 _2.2 포터블 모델 형식 _2.3 텐서플로에서 모델 내보내기 _2.4 tfjs-converter를 사용하여 모델 변환하기 _2.5 TensorFlow.js에서 모델 불러오기 _2.6 마치며 _2.7 연습 문제 _2.8 더 읽을거리 CHAPTER 3 TensorFlow.js 에코시스템 _3.1 개발 환경 _3.2 왜 고수준 라이브러리가 필요한가? _3.3 기존 모델 사용하기 _3.4 다양한 종류의 스토리지에서 데이터 불러오기 _3.5 ML_5.js를 이용한 자세 추정 _3.6 Magenta.js로 고양이 그리기 _3.7 machinelearn_.js를 사용한 XOR 분류 _3.8 마치며 _3.9 연습 문제 _3.10 더 읽을거리 2부 TensorFlow.js를 활용한 실제 애플리케이션 사례 CHAPTER 4 다항 회귀 _4.1 개발 환경 _4.2 다항 회귀란? _4.3 2차원 곡선 피팅 _4.4 마치며 _4.5 연습 문제 _4.6 더 읽을거리 CHAPTER 5 로지스틱 회귀를 사용한 분류 _5.1 개발 환경 _5.2 이진 분류의 배경 _5.3 로지스틱 회귀란? _5.4 2차원 군집 분류하기 _5.5 마치며 _5.6 연습 문제 _5.7 더 읽을거리 CHAPTER 6 비지도학습 _6.1 개발 환경 _6.2 비지도학습이란? _6.3 k-평균 알고리즘 동작 원리 _6.4 기댓값-최대화 알고리즘을 사용한 k-평균 알고리즘의 일반화 _6.5 2차원 공간에서 두 그룹을 군집화하기 _6.6 마치며 _6.7 연습 문제 _6.8 더 읽을거리 CHAPTER 7 순차 데이터 분석 _7.1 개발 환경 _7.2 푸리에 변환이란? _7.3 코사인 곡선 분해 _7.4 마치며 _7.5 연습 문제 _7.6 더 읽을거리 CHAPTER 8 차원 축소 _8.1 개발 환경 _8.2 왜 차원 축소를 해야 하는가? _8.3 주성분 분석의 이해 _8.4 주성분 분석을 이용하여 3차원 좌표를 2차원 공간으로 투영하기 _8.5 단어 임베딩 _8.6 마치며 _8.7 연습 문제 _8.8 더 읽을거리 CHAPTER 9 마르코프 결정 문제 풀기 _9.1 개발 환경 _9.2 강화학습 _9.3 4개 상태 문제 해결하기 _9.4 마치며 _9.5 연습 문제 _9.6 더 읽을거리 3부 TensorFlow.js로 머신러닝 애플리케이션 배포하기 CHAPTER 10 머신러닝 애플리케이션 배포하기 _10.1 개발 환경 _10.2 자바스크립트 플랫폼의 에코시스템 _10.3 모듈 번들러 _10.4 깃허브 페이지로 모듈 배포하기 _10.5 마치며 _10.6 연습 문제 _10.7 더 읽을거리 CHAPTER 11 성능 향상을 위한 애플리케이션 튜닝하기 _11.1 개발 환경 _11.2 TensorFlow.js 백엔드 API _11.3 텐서 관리 _11.4 비동기 데이터 접근 _11.5 프로파일링 _11.6 모델 시각화 _11.7 마치며 _11.8 연습 문제 _11.9 더 읽을거리 CHAPTER 12 TensorFlow.js의 전망 _12.1 개발 환경 _12.2 실험적 백엔드 프로젝트 _12.3 AutoML 에지 헬퍼 _12.4 마치며 _12.5 연습 문제 _12.6 더 읽을거리
저자 소개
저자 : 카이사사키
    카이 사사키(Kai Sasaki)
    Treasure Data의 소프트웨어 엔지니어. 데이터를 가치 있게 만들기 위해 대규모의 분산 시스템을
    개발하는 업무를 맡고 있다. 대규모 데이터를 처리하여 인공지능을 만드는 일에 대한 열정이 그를 머신러닝 분야로 이끌었다. TensorFlow.js 초기 개발진 중 한 명이기도 하며, 새로운 종류의 머신러닝 모델에서 요구되는 새로운 연산자를 추가하는 업무를 계속해서 맡고 있다. 2018년에 Google Open Source Peer Bonus를 받기도 했다.

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