상품 정보
상품 기본설명
딥러닝 기반의 자연어 처리 기초부터 심화까지
상품 상세설명
최신 딥러닝 기술을 활용한 자연어 처리
기본기부터 실전 심화까지 한 권으로 끝내기자연어 처리 기초부터 심화까지 파이토치를 활용하여 짜임새 있게 설명한다. 저자가 현업에서 시스템을 구현하며 얻은 경험과 인사이트를 최대한 담았다. 자칫 지루할 수 있는 수학적 이론을 최소화하고 실전에 꼭 필요한 개념을 정리했다. 최신 딥러닝을 활용한 기술뿐만 아니라, 딥러닝 이전의 전통적인 방식도 차근차근 설명하여 왜 지금의 기술이 필요하고, 어떤 부분이 성능 개선을 이끌어냈는지 쉽게 이해할 수 있다. 딥러닝과 머신러닝 관련 개념과 이론의 기본기를 어느 정도 갖춘 독자라면 자연어 처리를 실무에 적용하는 데 필요한 지식을 이 한 권으로 체계적으로 익힐 수 있다.
목차
0장_ 윈도우 개발 환경 구축
__0.1_ 아나콘다 설치
__0.2_ 파이토치 설치
__0.3_ 깃 설치
1장_ 딥러닝을 활용한 자연어 처리 개요
__1.1_ 자연어 처리란 무엇일까?
__1.2_ 딥러닝 소개
__1.3_ 왜 자연어 처리는 어려울까?
__1.4_ 무엇이 한국어 자연어 처리를 더욱 어렵게 만들까?
__1.5_ 자연어 처리의 최근 추세
2장_ 기초 수학
__2.1_ 확률 변수와 확률 분포
__2.2_ 쉬어가기: 몬티 홀 문제
__2.3_ 기댓값과 샘플링
__2.4_ MLE
__2.5_ 정보 이론
__2.6_ 쉬어가기: MSE 손실 함수와 확률 분포 함수
__2.7_ 마치며
3장_ Hello 파이토치
__3.1_ 딥러닝을 시작하기 전에
__3.2_ 설치 방법
__3.3_ 짧은 튜토리얼
4장_ 전처리
__4.1_ 전처리
__4.2_ 코퍼스 수집
__4.3_ 정제
__4.4_ 문장 단위 분절
__4.5_ 분절
__4.6_ 병렬 코퍼스 정렬
__4.7_ 서브워드 분절
__4.8_ 분절 복원
__4.9_ 토치텍스트
5장_ 유사성과 모호성
__5.1_ 단어의 의미
__5.2_ 원핫 인코딩
__5.3_ 시소러스를 활용한 단어 의미 파악
__5.4_ 특징
__5.5_ 특징 추출하기: TF-IDF
__5.6_ 특징 벡터 만들기
__5.7_ 벡터 유사도 구하기
__5.8_ 단어 중의성 해소
__5.9_ 선택 선호도
__5.10_ 마치며
6장_ 단어 임베딩
__6.1_ 들어가며
__6.2_ 차원 축소
__6.3_ 흔한 오해 1
__6.4_ word2vec
__6.5_ GloVe
__6.6_ word2vec 예제
__6.7_ 마치며
7장_ 시퀀스 모델링
__7.1_ 들어가며
__7.2_ 순환 신경망
__7.3_ LSTM
__7.4_ GRU
__7.5_ 그래디언트 클리핑
__7.6_ 마치며
8장_ 텍스트 분류
__8.1_ 들어가며
__8.2_ 나이브 베이즈 활용하기
__8.3_ 흔한 오해 2
__8.4_ RNN 활용하기
__8.5_ CNN 활용하기
__8.6_ 쉬어가기: 멀티 레이블 분류
__8.7_ 마치며
9장_ 언어 모델링
__9.1_ 들어가며
__9.2_ n-gram
__9.3_ 언어 모델의 평가 방법
__9.4_ SRILM을 활용하여 n-gram 실습하기
__9.5_ NNLM
__9.6_ 언어 모델의 활용
__9.7_ 마치며
10장_ 신경망 기계번역
__10.1_ 기계번역
__10.2_ seq2seq
__10.3_ 어텐션
__10.4_ input feeding
__10.5_ 자기회귀 속성과 Teacher forcing 훈련 방법
__10.6_ 탐색(추론)
__10.7_ 성능 평가
__10.8_ 마치며
11장_ 신경망 기계번역 심화 주제
__11.1_ 다국어 신경망 번역
__11.2_ 단일 언어 코퍼스 활용하기
__11.3_ 트랜스포머
__11.4_ 마치며
12장_ 강화학습을 활용한 자연어 생성
__12.1_ 들어가며
__12.2_ 강화학습 기초
__12.3_ 정책 기반 강화학습
__12.4_ 자연어 생성에 강화학습 적용하기
__12.5_ 강화학습을 활용한 지도학습
__12.6_ 강화학습을 활용한 비지도학습
__12.7_ 마치며
13장_ 듀얼리티 활용
__13.1_ 들어가며
__13.2_ 듀얼리티를 활용한 지도학습
__13.3_ 듀얼리티를 활용한 비지도학습
__13.4_ 쉬어가기: Back-translation 재해석하기
__13.5_ 마치며
14장_ NMT 시스템 구축
__14.1_ 파이프라인
__14.2_ 구글의 NMT
__14.3_ 에든버러 대학교의 NMT
__14.4_ MS의 NMT
15장_ 전이학습
__15.1_ 전이학습이란
__15.2_ 기존의 사전 훈련 방식
__15.3_ ELMo
__15.4_ BERT
__15.5_ OpenAI의 GPT-2
__15.6_ 마치며
8. 관련 도서 (제목 + ISBN)
●t오준석의 안드로이드 생존코딩(코틀린 편) / 9791162241196
●t레트로의 유니티 게임 프로그래밍 에센스 / 9791162241516
출판사 서평
저자의 현장 경험과 인사이트를 녹여낸 본격적인 활용 가이드
이 책은 저자가 현장에서 실제로 시스템을 구축하며 얻은 경험과 그로부터 얻은 인사이트를 꾹꾹 눌러 담은 본격적인 자연어 처리 활용서입니다. 자연어 처리의 배경이 되는 수학적 이론부터 실무와 밀접한 파이토치 예제 코드, 그리고 실전에 꼭 필요한 직관적 개념까지 한데 모아 소개합니다. 이 책의 수학적 내용이나 수식이 어렵게 다가오거나 거부감이 드는 독자라면 일단 수식은 가볍게 읽고 넘어가며 큰 그림을 먼저 이해한다는 느낌으로 완독하시고 이후 다시 처음부터 정독하시길 추천합니다. 딥러닝과 머신러닝 기본기를 어느 정도 갖춘 독자라면 자연어 처리를 실무에 적용하는 데 필요한 지식을 이 한 권으로 체계적으로 익힐 수 있습니다. 기출간 도서에서 다루는 내용이나 인터넷에서 쉽게 접할 수 있는 내용, 머신러닝/딥러닝 입문 수준의 내용, 파이토치 사용법 등은 최소화했습니다. 대신 자연어 처리에 관한 내용을 최대한 많이, 깊이 있게 다루고자 했습니다. 이 책의 전반부에는 먼저 자연어에 대한 이해를 높이고, 단어 임베딩 벡터나 텍스트 분류와 같은 실무에 적용 가능한 내용을 통해 딥러닝을 활용한 자연어 처리 방법을 설명합니다. 후반부에는 언어 모델 및 번역이라는 과제에 대해 다루며, 자연어 생성 방법을 깊이 있게 이야기합니다. 자연어 생성의 근간 알고리즘인 시퀀스 투 시퀀스(seq2seq)뿐만 아니라 어텐션(attention) 기법을 자세히 설명하고, 실전 실무 수준에서 고민해야 하는 깊은 내용을 다룹니다. 나아가 자연어 생성 성능을 더욱 끌어올리기 위한 기법들을 강화학습부터 듀얼리티에 이르기까지 다양하게 활용하여 상세히 설명합니다. 주요 내용
●딥러닝을 활용한 자연어 처리 개요와 지금까지의 기술 연구 성과
●자연어 처리 이해에 필요한 확률과 정보 이론 등의 수학적 개념
●파이토치의 설치 방법과 간단한 튜토리얼 소개
●정규 표현식을 활용한 노이즈 제거, 단어와 문장 분절, 병렬 코퍼스 생성 등 전처리 설명
●워드넷 등의 어휘 분류 사전을 자연어 처리에 응용하는 방법
●단어 의미의 유사성과 모호성에 따른 문제들을 머신러닝을 통해 해결하는 방법
●차원 축소를 통해 단어의 특징(feature)을 효과적으로 추출하고, 기존의 오픈소스들을 활용해 실습하는 법
●자연어 처리에 가장 활용도가 높은 순환 신경망(RNN)의 원리와 입출력 방식
●합성곱 신경망(CNN) 소개와, 이를 통해 텍스트를 분류하는 방법
●기존의 언어 모델링 방식과 신경망 기반 언어 모델링 방식의 비교
●기계번역의 개념과, seq2seq 및 어텐션을 활용해 자연어를 생성하는 방법
●기계번역의 성능을 더욱 끌어올리는 추가적인 주제와 기법 소개
●강화학습과 폴리시 그래디언트, 듀얼리티, 전이학습에 대한 설명
●신경망 기반 기계번역(NMT) 시스템 구성 요소와 서비스 제공 사례
상품 정보 고시
도서명 |
소문난 명강의 김기현의 자연어 처리 딥러닝 캠프: 파이토치 편 |
저자 |
김기현 |
출판사 |
한빛미디어 |
ISBN |
9791162241974 (1162241977) |
쪽수 |
520 |
출간일 |
2019-07-01 |
사이즈 |
183 * 234 * 32 mm /1145g |
목차 또는 책소개 |
0장_ 윈도우 개발 환경 구축 __0.1_ 아나콘다 설치 __0.2_ 파이토치 설치 __0.3_ 깃 설치
1장_ 딥러닝을 활용한 자연어 처리 개요 __1.1_ 자연어 처리란 무엇일까? __1.2_ 딥러닝 소개 __1.3_ 왜 자연어 처리는 어려울까? __1.4_ 무엇이 한국어 자연어 처리를 더욱 어렵게 만들까? __1.5_ 자연어 처리의 최근 추세
2장_ 기초 수학 __2.1_ 확률 변수와 확률 분포 __2.2_ 쉬어가기: 몬티 홀 문제 __2.3_ 기댓값과 샘플링 __2.4_ MLE __2.5_ 정보 이론 __2.6_ 쉬어가기: MSE 손실 함수와 확률 분포 함수 __2.7_ 마치며
3장_ Hello 파이토치 __3.1_ 딥러닝을 시작하기 전에 __3.2_ 설치 방법 __3.3_ 짧은 튜토리얼
4장_ 전처리 __4.1_ 전처리 __4.2_ 코퍼스 수집 __4.3_ 정제 __4.4_ 문장 단위 분절 __4.5_ 분절 __4.6_ 병렬 코퍼스 정렬 __4.7_ 서브워드 분절 __4.8_ 분절 복원 __4.9_ 토치텍스트
5장_ 유사성과 모호성 __5.1_ 단어의 의미 __5.2_ 원핫 인코딩 __5.3_ 시소러스를 활용한 단어 의미 파악 __5.4_ 특징 __5.5_ 특징 추출하기: TF-IDF __5.6_ 특징 벡터 만들기 __5.7_ 벡터 유사도 구하기 __5.8_ 단어 중의성 해소 __5.9_ 선택 선호도 __5.10_ 마치며
6장_ 단어 임베딩 __6.1_ 들어가며 __6.2_ 차원 축소 __6.3_ 흔한 오해 1 __6.4_ word2vec __6.5_ GloVe __6.6_ word2vec 예제 __6.7_ 마치며
7장_ 시퀀스 모델링 __7.1_ 들어가며 __7.2_ 순환 신경망 __7.3_ LSTM __7.4_ GRU __7.5_ 그래디언트 클리핑 __7.6_ 마치며
8장_ 텍스트 분류 __8.1_ 들어가며 __8.2_ 나이브 베이즈 활용하기 __8.3_ 흔한 오해 2 __8.4_ RNN 활용하기 __8.5_ CNN 활용하기 __8.6_ 쉬어가기: 멀티 레이블 분류 __8.7_ 마치며
9장_ 언어 모델링 __9.1_ 들어가며 __9.2_ n-gram __9.3_ 언어 모델의 평가 방법 __9.4_ SRILM을 활용하여 n-gram 실습하기 __9.5_ NNLM __9.6_ 언어 모델의 활용 __9.7_ 마치며
10장_ 신경망 기계번역 __10.1_ 기계번역 __10.2_ seq2seq __10.3_ 어텐션 __10.4_ input feeding __10.5_ 자기회귀 속성과 Teacher forcing 훈련 방법 __10.6_ 탐색(추론) __10.7_ 성능 평가 __10.8_ 마치며
11장_ 신경망 기계번역 심화 주제 __11.1_ 다국어 신경망 번역 __11.2_ 단일 언어 코퍼스 활용하기 __11.3_ 트랜스포머 __11.4_ 마치며
12장_ 강화학습을 활용한 자연어 생성 __12.1_ 들어가며 __12.2_ 강화학습 기초 __12.3_ 정책 기반 강화학습 __12.4_ 자연어 생성에 강화학습 적용하기 __12.5_ 강화학습을 활용한 지도학습 __12.6_ 강화학습을 활용한 비지도학습 __12.7_ 마치며
13장_ 듀얼리티 활용 __13.1_ 들어가며 __13.2_ 듀얼리티를 활용한 지도학습 __13.3_ 듀얼리티를 활용한 비지도학습 __13.4_ 쉬어가기: Back-translation 재해석하기 __13.5_ 마치며
14장_ NMT 시스템 구축 __14.1_ 파이프라인 __14.2_ 구글의 NMT __14.3_ 에든버러 대학교의 NMT __14.4_ MS의 NMT
15장_ 전이학습 __15.1_ 전이학습이란 __15.2_ 기존의 사전 훈련 방식 __15.3_ ELMo __15.4_ BERT __15.5_ OpenAI의 GPT-2 __15.6_ 마치며
8. 관련 도서 (제목 + ISBN) ●t오준석의 안드로이드 생존코딩(코틀린 편) / 9791162241196 ●t레트로의 유니티 게임 프로그래밍 에센스 / 9791162241516 |
교환/반품
[반품/교환방법]
마이페이지> 주문배송조회 > 반품/교환신청 또는 고객센터 (070-4680-5689)로 문의 바랍니다.
[반품주소]
- 도로명 : (10882) 경기도 파주시 산남로 62-20 (산남동)
- 지번 : (10882) 경기도 파주시 산남동 305-21
[반품/교환가능 기간]
변심반품의 경우 수령 후 14일 이내, 상품의 결함 및 계약내용과 다를 경우 문제점 발견 후 30일 이내
[반품/교환비용]
단순 변심 혹은 구매착오로 인한 반품/교환은 반송료 고객 부담
[반품/교환 불가 사유]
- 소비자의 책임 있는 사유로 상품 등이 손실 또는 훼손된 경우
(단지 확인을 위한 포장 훼손은 제외)
- 소비자의 사용, 포장 개봉에 의해 상품 등의 가치가 현저히 감소한 경우
예) 화장품, 식품, 가전제품(악세서리 포함) 등
- 복제가 가능한 상품 등의 포장을 훼손한 경우
예) 음반/DVD/비디오, 소프트웨어, 만화책, 잡지, 영상 화보집
- 소비자의 요청에 따라 개별적으로 주문 제작되는 상품의 경우 ((1)해외주문도서)
- 디지털 컨텐츠인 eBook, 오디오북 등을 1회 이상 다운로드를 받았을 경우
- 시간의 경과에 의해 재판매가 곤란한 정도로 가치가 현저히 감소한 경우
- 전자상거래 등에서의 소비자보호에 관한 법률이 정하는 소비자 청약철회 제한 내용에 해당되는 경우
* (1) 해외주문도서 : 이용자의 요청에 의한 개인주문상품으로 단순변심 및 착오로 인한 취소/교환/반품 시
‘해외주문 반품/취소 수수료’ 고객 부담 (해외주문 반품/취소 수수료 : ①양서-판매정가의 12%, ②일서-판매정가의 7%를 적용)
[상품 품절]
공급사(출판사) 재고 사정에 의해 품절/지연될 수 있으며, 품절 시 관련 사항에 대해서는 이메일과 문자로 안내드리겠습니다.
[소비자 피해보상, 환불지연에 따른 배상]
- 상품의 불량에 의한 교환, A/S, 환불, 품질보증 및 피해보상 등에 관한 사항은 소비자분쟁해결 기준 (공정거래위원회 고시)에 준하여 처리됩니다.
- 대금 환불 및 환불지연에 따른 배상금 지급 조건, 절차 등은 전자상거래 등에서의 소비자 보호에 관한 법률에 따라 처리함.