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파이토치 딥러닝 마스터

파이토치 딥러닝 마스터

모의 암 진단 프로젝트로 배우는 신경망 모델 구축부터 훈련, 튜닝, 모델 서빙까지

엘리 스티븐스, 루카 안티가, 토마스 피이만 지음 | 현동석 옮김
604쪽 | 35,000원 | 2022년 6월 30일 출간 | 185 * 240 * 29 | ISBN 9791189909413

★ 책만 도서 정보페이지 https://www.onlybook.co.kr/entry/pytorch

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• 원서: Deep Learning with PyTorch: Build, train, and tune neural networks using Python tools

✔ 파이토치 핵심 개발진이 직접 집필한 책으로, 최고 실무자가 바로 옆에 앉아서 딥러닝의 기초부터 실제 프로젝트 활용까지, 모델 성능 평가와 개선 방안을 차근차근 알려주는 느낌을 준다!

✔ 텐서, 신경망 같은 딥러닝 데이터 구조의 개념과 원리부터 파이토치와 의료 데이터를 활용한 완전하게 동작 가능한 딥러닝 서비스 구축부터 배포까지, 딥러닝 전체 워크플로를 모두 다룬다!

✔ 파이토치를 활용해 신경망과 딥러닝 시스템을 만드는 방법을 알려준다. 종양 이미지 분류기라는 실전 예제 구축 작업을 바닥부터 배우는 실용적인 내용이 가득하다. 동시에 파이토치 텐서 API, 파이썬의 데이터 로딩, 훈련 모니터링, 결과 시각화 등 딥러닝 파이프라인 전체에 대한 최고의 실습 사례를 다룬다.

| 이 책에서 다루는 내용 |

● 심층 신경망 훈련
● 모듈과 손실 함수 구현
● 파이토치 허브의 사전 훈련된 모델 활용
● 주피터 노트북 코드 샘플 탐구
● 딥러닝 모델 성능의 분석, 평가, 개선
● 폐 종양 CT 영상 데이터를 활용한 모델 분석부터 서빙까지 엔드투엔드 모의 암 진단 프로젝트

파이썬을 사용하는 많은 딥러닝 도구가 있지만 그중 파이토치 라이브러리가 가장 파이썬스럽다. 파이토치는 넘파이나 사이킷런 같은 파이데이터 도구를 아는 이들에게 친숙하며 고급 기능의 제한 없이도 딥러닝을 단순하게 만든다. 또한 빠르게 모델을 만드는 데 뛰어나며 노트북부터 기업 규모까지 자연스러운 확장이 가능하다. 애플, 페이스북, JP모건 체이스 같은 기업에서 활용하는 파이토치는 여러분의 경력을 확대해 나가는 데에도 도움이되는 훌륭한 기술이다.

이 책에서는 파이토치를 활용해 신경망과 딥러닝 시스템을 만드는 방법을 알려준다. 종양 이미지 분류기라는 실전 예제 구축 작업을 바닥부터 배우는 실용적인 내용이 가득하다. 동시에 파이토치 텐서 API, 파이썬의 데이터 로딩, 훈련 모니터링, 결과 시각화 등 딥러닝 파이프라인 전체에 대한 최고의 실습 사례를 다룬다. 이 책은 머신러닝에 관심이 있는 파이썬 프로그래머에게 훌륭한 학습서가 될 것이다.

| 이 책의 대상 독자 |

이 책은 딥러닝을 실무에 활용하거나 파이토치를 잘 쓰고 싶은 개발자를 대상으로 한다. 독자는 아마 현업 컴퓨터공학 전공자나 데이터 과학자, 소프트웨어 엔지니어, 혹은 관련 학과의 학부 이상 학생일 것이라 가정한다. 독자가 딥러닝에 대한 사전 지식이 없다고 가정했기 때문에, 어느 정도 경험 있는 실무자라면 이미 이미 알고 있는 개념을 반복적으로 설명한다. 초보 수준을 벗어난 독자라면 이미 알고 있는 주제라 하더라도 조금 다른 관점으로 설명한 부분이 잘 느껴지기 바란다.

이 책의 독자는 명령형 프로그래밍과 객체 지향 프로그래밍에 대해 이미 기본 지식이 있다고 가정한다. 이 책에서는 파이썬을 사용하므로 독자는 기본 문법과 운영 환경에 익숙해야 한다. 파이썬 패키지를 설치하는 방법이나 자신의 플랫폼에서 스크립트를 실행하는 방법 정도는 미리 알고 있어야 한다. C++, 자바, 자바스크립트, 루비 등의 언어를 사용해본 경우라면 큰 어려움은 없을 테지만, 잘 모른다면 추가로 시간을 할애해 지식을 갖춰야 할 것이다. 넘파이(NumPy)에 익숙하면 좋지만 반드시 요구되는 사항은 아니다. 그리고 행렬이나 벡터 혹은 내적(dot product)이 무엇인지 아는 정도의 기본 선형 대수 지식도 갖춰두면 좋다.

| 하드웨어와 소프트웨어 요구사항 |

• 8기가 RAM이 장착된 GPU
• 최소 200기가의 디스크 공간
• 파이썬 3.6 이상