이게, 행복이 아니면 무엇이지 또는 텐서플로1.x로 배우는 머신 러닝 > 도서

이게, 행복이 아니면 무엇이지



도서명 : 이게, 행복이 아니면 무엇이지
저자/출판사 : 김혜령, 웨일북.whalebooks.
쪽수 : 288쪽
출판일 : 2018-08-20
ISBN : 9791188248285
정가 : 14500

프롤로그: 재료가 좀 모자라도, ‘살맛’을 요리할 수 있다

Chapter 1. 행복에 가까운 사소한 태도
똑같은 하루는 없다
때로 기억하고, 더러 잊으라
슬픔을 나무라지 말라
불행하게 될 권리
아름다움을 알아보는 재주
인생에 정말 ‘운’이란 게 있을까

Chapter 2. 행복을 부르는 적절한 관계
행복한 사람 옆에 행복한 사람
‘사랑해’보다 중요한 말
우리는 약하기에 서로 연결된다
결코 당신을 다 알 수 없지만
‘사람 스트레스’와 함께 사는 법

Chapter 3. 행복이 머무는 성숙한 사랑
사랑은 삶을 버티게 한다
완벽한 이별을 위한 애도
조금 손해 봐도, 미워하지 않는 게 낫다
이유 없이 좋은 것들

Chapter 4. 행복을 닮은 작은 풍경
재미없으면 무슨 소용인가
사실은 언제나 여행 중
행복에도 가성비가 있다
언제라도 도망칠, 나만의 장소
느린 것들에 보내는 찬사

Chapter 5. 행복으로 향하는 고요한 성장
가장 막막할 때 가장 많이 자란다
그 모든 고통에도 불구하고
꼭 사랑받지 못해도 나는 나답게
삶의 난이도를 조절할 수 없기에
과거에도, 미래에도 붙잡히지 않기

참고문헌




텐서플로1.x로 배우는 머신 러닝



도서명 : 텐서플로1.x로 배우는 머신 러닝
저자/출판사 : 콴 후아 , 샴스 울 아짐 , 사이프 아메드, 에이콘출판
쪽수 : 380쪽
출판일 : 2018-07-25
ISBN : 9791161751818
정가 : 30000

1장. 텐서플로 시작
__현재 사용 버전
__텐서플로 설치
____우분투 설치
____맥OS 설치
____윈도우 설치
____가상머신 설정
____설치한 텐서플로 검사
__요약


2장. 첫 번째 분류기
__중요 사항
__훈련 데이터 획득
__훈련 데이터 다운로드
__분류에 대해 이해
____훈련 데이터 준비 자동화
__추가 설정
____이미지를 행렬로 변환
__논리적 중단점
__머신 러닝 서류가방
__훈련하기
__다음 사용을 위한 모델 저장
__테스트 세트를 숨기는 이유
__분류기 사용
__신경망 속으로 깊숙이 빠져들기
__다룬 기술
__요약


3장. 텐서플로 도구상자
__빠른 미리 보기
__텐서보드 설치
____텐서보드 코드 추가
____AlexNet
__실행 자동화
__요약


4장. 고양이와 개
__notMNIST 다시 보기
____프로그램 구성
____합성곱 신경망 이해
____구성 다시 보기
____합성곱 신경망 만들기
____수행
__훈련일
__실제 고양이와 개
__다음에 사용할 수 있게 모델 저장
__분류기 사용
__다룬 기술
__요약


5장. 순열에서 순열 모델로: 프랑스어 할 줄 아세요?
__빠른 미리 보기
__소방호스에 입 대고 물 마시기
__훈련일
__요약


6장. 의미 찾기
__추가 설정
__다룬 기술
__요약


7장. 머신 러닝으로 돈 벌기
__입력과 접근 방법
____데이터 얻기
__문제에 접근
____데이터 다운로드와 수정
____데이터 보기
____특성 추출
____학습과 테스트 준비
____신경망 생성
____학습
____테스트
__더 고려할 사항
__개인 투자를 위한 현실적인 고려 사항
__다룬 기술
__요약


8장. 의학 진단 문제
__도전 과제
__데이터
__파이프라인
____파이프라인 이해
____데이터셋 준비
____데이터 준비 과정의 설명
____훈련 단계
____검증 단계
____텐서보드로 출력 시각화
__더 고려할 사항
____기타 의학 데이터 도전 과제
____ISBI 위대한 챌린지
____의학 데이터 읽기
__다룬 기술
__요약


9장. 순항 제어: 자동화
__시스템 개요
__프로젝트 설정
__빠른 훈련을 위해 미리 훈련된 모델 불러들이기
____이미 훈련된 모델 테스트
__준비한 데이터셋에 맞춘 모델 훈련
____옥스퍼드-IIIT 반려동물 데이터셋 소개
____훈련과 테스트를 위한 입력 파이프라인 설정
____모델 정의
____훈련 연산 정의
____훈련 과정 수행
____운영계에서 사용할 모델 내보내기
__운영계에서 모델 서비스
____텐서플로 서빙 설정
____모델 실행과 테스트
____웹 서버 설계
__운영계에서 자동으로 미세 조정
____사용자가 레이블을 제공한 데이터 읽어 들이기
____모델에 대한 미세 조정
____매일 실행하도록 cronjob 설정
__요약


10장. 가동 준비와 성공
__아마존 웹 서비스 간단한 소개
____P2 인스턴스
____G2 인스턴스
____F1 인스턴스
____가격 정책
__애플리케이션 개요
____데이터셋
____데이터셋과 입력 파이프라인 준비
____신경망 구조
____한 개의 GPU로 훈련
____다중 GPU로 훈련
__메커니컬 터크 개요
__요약


11장. 더 고려할 사항: 21가지 문제
__데이터셋과 챌린지
____문제 1: ImageNet 데이터셋
____문제 2: COCO 데이터셋
____문제 3: 오픈 이미지 데이터셋
____문제 4: 유튜브-8M 데이터셋
____문제 5: AudioSet 데이터셋
____문제 6: LSUN 챌린지
____문제 7: MegaFace 데이터셋
____문제 8: 2017 데이터 과학 볼 챌린지
____문제 9: 스타크래프트 게임 데이터셋
__텐서플로 기반 프로젝트
____문제 10: 사람 자세 측정
____문제 11: 물체 검출 - YOLO
____문제 12: 물에 검출 - Faster RCNN
____문제 13: 인물 검출 - tensorbox
____문제 14: 마젠타
____문제 15: 웨이브넷
____문제 16: Deep Speech
__흥미로운 프로젝트
____문제 17: 대화식 심층 채색 - iDeepColor
____문제 18: 조그마한 얼굴 검출기
____문제 19: 인물 검색
____문제 20: 얼굴 인식 - MobileID
____문제 21: 질의응답 - DrQA
__카페에서 텐서플로
__TensorFlow-Slim
__요약


부록 A. 고급 설치
__설치
____엔비디아 드라이버 설치
____CUDA 툴킷 설치
____cuDNN 설치
____텐서플로 설치
____텐서플로가 GPU를 지원하는지 검증
__아나콘다에서 텐서플로 사용
__요약