텐서플로, H2O, MxNet으로 구현하는

이 책에서는 R에서 사용 가능한 딥러닝 패키지 MXNet, 텐서플로, H2O를 소개하고, 이를 사용해 딥러닝 모델을 구현해본다. 주피터와 도커를 이용해 R 딥러닝 패키지를 설정하고 로지스틱 회귀, MLP 등 기초 개념을 이해한다. 데이터를 다운로드한 후 CNN, 오토인코더, 생성 모델, RNN, 강화 학습을 실제 예를 들어 설명하고, 직접 실습한다. 또한 사례연구로 텍스트 마이닝과 신호 처리에 적용해본다. 마지막으로 이전 학습 방법과 GPU 사용법도 다룬다. ★ 이 책에서 다루는 내용 ★ ■ 텐서플로, H2O, MXNet을 사용한 다양한 응용 분야의 딥러닝 모델 개발 ■ 심층 볼츠만 머신 분석 ■ DBN 설정과 분석 ■ 다양한 머신 러닝 알고리즘을 사용한 지도 학습 모델 개발 ■ 다양한 종류의 기본 콘볼루션 함수 설정 ■ 오토인코더를 사용한 특징 표현 이해 ■ 딥러닝에서 가능한 생성 모델을 탐색 ■ RNN을 사용한 순차 모델링 발견 ■ 강화 학습 기초 이해 ■ 텍스트 마이닝에 딥러닝을 적용하는 데 필요한 과정 학습 ■ 신호 처리에 딥러닝을 적용하는 방법 ■ 이전 학습을 사용한 딥러닝 모델 개발 ■ GPU를 사용한 딥러닝 모델 훈련

1장. 시작하기
소개
R과 IDE 설치
주피터 노트북 애플리케이션 설치
R 머신 러닝 기초 시작
R 딥러닝 도구/패키지 설치
R MXNet 설치
R 텐서플로 설치
R의 H2O 설치
도커로 세 패키지 한 번에 설치

2장. R 딥러닝
로지스틱 회귀 시작
준비
데이터셋 도입
H2O 로지스틱 회귀
텐서플로 로지스틱 회귀
텐서플로 그래프 시각화
다층 퍼셉트론 시작
H2O 인공 신경망
H2O 그리드 서치를 활용한 초매개변수 조정
MXNet 인공 신경망
텐서플로 인공 신경망

3장. 콘볼루션 신경망
소개
이미지 데이터셋 다운로드와 설정
CNN 분류기 구조 이해
가중치와 편향 초기화 함수 정의
새 콘볼루션 계층 생성 함수 정의
콘볼루션 계층 평탄화 함수 정의
과연결 계층 평탄화 함수 정의
플레이스홀더 변수 정의
첫 번째 콘볼루션 계층 생성
두 번째 콘볼루션 계층 생성
두 번째 콘볼루션 계층 평탄화
첫 번째 완전 연결 계층 생성
첫 번째 완전 연결 계층의 드롭아웃 적용
드롭아웃을 사용한 두 번째 완전 연결 계층 생성
소프트맥스 활성화를 사용한 클래스 예측
최적화를 위한 손실 함수 정의
경사 하강 손실 최적화
텐서플로 세션에서의 그래프 실행
검증 데이터상 성능 평가

4장. 오토인코더 데이터 표현
소개
오토인코더 설정
데이터 정규화
표준화 오토인코더 설정
오토인코더 매개변수 조정
적층 오토인코더 설정
노이즈 제거 오토인코더 설정
확률 인코더와 디코더 생성과 비교
오토인코더 다양체 학습
희소 분해 평가

5장. 딥러닝 생성 모델
RBM과 주성분 분석 비교
베르누이 분포 입력 값의 RBM 설정
RBM 훈련
RBM 역방향 혹은 재구성 단계
재구성 CD 이해
새 텐서플로 세션 초기화와 시작
RBM 결과 평가
RBM 협동 필터링 설정
RBM 전체 훈련 수행
DBN 설정
피드포워드 역전달 신경망 구현
DRBM 설정

6장. 순환 신경망
기본 RNN 설정
양방향 RNN 모델 설정
심층 RNN 모델 설정
LSTM 기반 순차 모델 설정

7장. 강화 학습
소개
MDP 설정
모델 기반 학습 수행
모델 자유 학습 수행

8장. 텍스트 마이닝 딥러닝 응용
텍스트 데이터 전처리와 감정 추출
tf-idf를 사용한 문서 분석
LSTM 망을 사용한 감정 예측
text2vec를 사용한 응용

9장. 신호 처리 딥러닝 응용
음악 MIDI 파일 소개와 전처리
RBM 모델 개발
새 악보 생성

10장. 이전 학습
소개
사전 학습 모델 사용법 설명
이전 학습 모델 설정
이미지 분류 모델 개발
GPU 딥러닝 모델 학습
CPU와 GPU 성능 비교

1장. '시작하기'에서는 딥러닝 모델 개발에 사용되는 텐서플로, MxNet, H2O를 비롯한 다양한 패키지를 소개하고, 나중에 사용할 수 있도록 이 패키지들을 설정해 놓는다.
2장. 'R 딥러닝'에서는 인공 신경망(Neural Network)과 딥러닝의 기초 개념을 소개한다. 또한 R의 다양한 도구들로 신경망을 개발하는 여러 방법을 다룬다.
3장. 'CNN'에서는 이미지 처리와 분류를 통해 CNN 개발 방법을 다룬다.
4장. '오토인코더와 데이터 표현'에서는 다양한 방법으로 오토인코더의 기반을 개발하고, 데이터 압축과 노이즈 제거에 적용하는 방법을 다룬다.
5장. '딥러닝 생성 모델'에서는 오토인코더의 개념을 생성 모델로 확장한다. 나아가 볼츠만 머신(Boltzman machine), 제한 볼츠만 머신(RBM, Restricted Boltzman Machine), 심층 신경망(DBN, Deep Belief Network)를 개발해본다.
6장. '순환 신경망'에서는 다수의 순환 신경망(RNN, Recurrent Neural Networks)을 이용해 순차적 데이터셋을 처리하는 머신 러닝 모델 개발의 기반을 닦는다.
7장. '강화 학습'에서는 마르코프 결정 과정(MDP, Markov Decision Process) 강화 모델 개발의 기초를 제공하고, 모델 기반 학습과 모델이 없는 학습을 다룬다.
8장. '텍스트마이닝 딥러닝 응용'에서는 텍스트 마이닝 분야에서 딥러닝을 구현하는 방법을 엔드투엔드로 다룬다.
9장. '신호 처리 딥러닝 응용'에서는 신호 처리 분야에서 딥러닝이 활용되는 사례를 상세하게 분석한다.
10장. '이전 학습'에서는 VGG16, 인셉션(Inception) 등 미리 학습된 모델을 사용하는 방법과 GPU를 사용한 딥러닝 모델 학습 방법을 다룬다.

★ 이 책의 대상 독자 ★
데이터 과학 전문가 혹은 분석가를 대상으로 한다. 머신 러닝 과제를 끝내고 이제 딥러닝 구현에 따라오는 불편을 해결하기 위해 접근이 쉬운 참고서를 원하는 사람에게 적합하다. 다른 딥러닝 전문가보다 앞서가고 싶은 사람에게 유용할 것이다.★ 옮긴이의 말 ★
지난 7년간의 딥러닝 연구 발전 속도는 정말 놀랍습니다. 기계가 사진에서 사람, 동물, 물건을 확인하고 이름을 찾아주며, 일상적인 대화를 이해하고 외국어를 어느 정도 자연스럽게 번역하는 등 이전에는 미처 상상하지 못했던 일들을 해내고 있습니다. 아직은 보편적 인공지능을 달성하려면 갈 길이 까마득하지만 현재 가능한 기술로도 얼마든지 우리의 일상과 업무 환경을 바꿀 수 있습니다. 이 책은 이름에 걸맞게 구현된 코드 예시를 제공해주고 실습 후 코드에 담긴 이론을 설명해줍니다. 또한 책의 간결성 때문에 설명이 부족할 때는 담지 못한 개념을 어느 곳에서 더 알아봐야 할지도 알려줍니다.
이 책은 R 통계 언어를 사용하므로 프로그래밍 언어가 익숙하지 않은 사람도 쉽게 접근할 수 있습니다. 또한 다양한 R 패키지의 설치법과 사용법을 다루므로 딥러닝 패키지에 대한 전반적 지식을 얻게 도와줍니다. 현재 폭넓게 사용하는 CNN, 오토인코더, RNN, 전이 학습 등의 개념을 다루고 있기에 좋은 입문서가 될 것으로 생각합니다. 딥러닝을 만나는 즐거운 첫걸음이 되기를 기대합니다.

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