저자소개
소프트웨어 엔지니어로 시작해 데이터 분석 모델링 업무를 거쳐 현재는 구글에서 모바일 앱 관련 컨설턴트로 근무 중이다. 서울대학교 경영학과를 졸업했으며, 캐글 메달을 다수 보유하고 있다. 『누구나 쉽게 스칼라+플레이』(한빛미디어, 2016)를 집필했고, 『브라이틱스와 함께하는 데이터 분석』(하우, 2020)을 공저했다.
삼성 SDS에서 기업 관련 프로젝트 수요, 인사, 매출 등의 예측 등의 프로젝트에 참여하였고, 사내 벤처에서 개발 및 분석을 하였다. 서울대학교 경영학과를 졸업했으며, 기업 환경과 시장에서 데이터 분석을 통해 새로운 가치를 창출하려 노력하며, 관련 분야 캐글 대회 등에서 메달을 다수 보유하고 있다.
주요 저서로는 『누구나 쉽게 스칼라+플레이』가 있다.
목차
[PART 1 파이토치와 신경망 기초] CHAPTER 1 파이토치 기본구글 코랩파이토치 텐서파이토치를 이용한 자동 기울기 계산계산 그래프핵심 정리CHAPTER 2 파이토치로 만드는 첫 번째 신경망MNIST 이미지 데이터셋MNIST 데이터 얻기데이터 살펴보기간단한 신경망훈련 시각화하기MNIST 데이터셋 클래스분류기 훈련시키기신경망에 쿼리하기분류기의 성능CHAPTER 3 성능 향상 기법손실 함수활성화 함수옵티마이저정규화복합적 성능 향상 기법핵심 정리CHAPTER 4 CUDA 기초넘파이 대 파이썬엔비디아 CUDACUDA를 파이썬에서 사용하기핵심 정리[PART 2 튼튼한 GAN 만들기] CHAPTER 5 GAN 개념이미지 생성하기적대적 훈련GAN 훈련훈련하기 어려운 GAN핵심 정리CHAPTER 6 단순한 1010 패턴실제 데이터 소스판별기 만들기판별기 테스트하기생성기 만들기생성기 결과 확인하기GAN 훈련하기핵심 정리CHAPTER 7 손으로 쓴 숫자 훈련데이터셋 클래스MNIST 판별기판별기 테스트하기MNIST 생성기생성기 결과 확인하기GAN 훈련하기모드 붕괴GAN 훈련 성능 향상하기시드로 실험하기핵심 정리CHAPTER 8 얼굴 이미지컬러 이미지CelebA 데이터셋계층적 데이터 형식데이터 가져오기데이터 살펴보기데이터셋 클래스판별기판별기 테스트하기GPU 가속생성기생성기 결과 확인하기GAN 훈련하기핵심 정리[PART 3 흥미로운 GAN 기법] CHAPTER 9 합성곱 GAN메모리 소비지역화된 이미지 특성합성곱 필터커널 가중치 학습하기특성의 계층구조MNIST CNNCelebA CNN각자 실험해보기핵심 정리CHAPTER 10 조건부 GAN조건부 GAN 구조판별기생성기훈련 반복문차트 그리기조건부 GAN 결과 확인하기핵심 정리CHAPTER 11 결론참 잘했어요!앞으로 할 일GAN을 사용하는 데 대한 책임머신러닝은 정말 멋집니다![APPENDIX 부록] APPENDIX A 이상적인 손실값APPENDIX B GAN의 우도 학습APPENDIX C 합성곱 예제APPENDIX D 불안정한 학습APPENDIX E 감사의 말 등
