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딥러닝을 위한 최적화와 수치해석
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딥러닝을 위한 최적화와 수치해석

  • 황윤구
  • |
  • 남가람북스
  • |
  • 2020-02-03 출간
  • |
  • 528페이지
  • |
  • 188 X 232 X 21 mm
  • |
  • ISBN 9791189184032
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북스크린영상으로 만나보는 한 권의 책 이야기

출판사서평




이 책은 딥러닝 모델을 실무에 적용하며 어려움을 겪었던 실무자/연구자의 경험과 딥러닝 강의를 진행하며 받았던 많은 피드백을 토대로 만들었습니다. 딥러닝의 원리를 이해할 수 있도록 딥러닝 이론에 대한 설명과 실습 코드를 동시에 제공합니다.
이러한 딥러닝 이론을 바탕으로, 책의 후반부에서는 실무에서 효과적으로 사용할 수 있는 딥러닝 모델을 소개함으로써 이론에만 치우치지 않고, 실무에도 도움이 되도록 내용을 구성했습니다.
또한, 책에 포함된 그래프 결과와 독자분들의 결과가 항상 동일하게 나올 수 있도록 신경 썼습니다.
혹시 질문이나 코드가 잘못된 부분이 있다면 https://github.com/DNRY/dlopt에서 소통할 수 있도록 웹페이지를 개설했습니다.
그리고, 책에서는 그림이 흑백으로 보입니다. 저자 웹페이지에서는 컬러 그림을 볼 수 있습니다.

[이 책의 구성]
이 책은 다음과 같이 총 6가지 PART로 구성되어 있습니다.
* PART 1: 프로그래밍 준비 작업
* PART 2: 딥러닝에 필요한 수치해석 이론
* PART 3: 텐서플로를 사용한 딥러닝의 기본 모델 학습
* PART 4: 학습용/테스트용 데이터와 언더피팅/오버피팅
* PART 5: 딥러닝 모델
* PART 6: 응용 문제

PART 1은 개발환경을 설정하고 텐서플로의 기초를 설명합니다. PART 2에서는 최적화 문제를 설명하고, 최적화 문제를 푸는 알고리즘들을 소개합니다.
PART 3에서는 딥러닝의 가장 기본 모델인 선형회귀/분류 모델과 신경망 모델을 최적화 이론으로 설명하고, 텐서플로로 구현하는 법을 소개합니다.
PART 4에서는 딥러닝 모델에서 피할 수 없는 언더/오버피팅(Under/Over fitting) 문제를 소개합니다.
PART 5와 PART 6에서는 PART 4까지 다룬 내용을 바탕으로 실무에서 사용 가능한 딥러닝 모델들을 소개하고 텐서플로로 구현합니다.

다음과 같이 독자분들의 학습 수준에 따라 다른 학습 패턴으로 진행할 수 있습니다.
* 텐서플로를 처음 접하는 분: PART 1--〉 PART 2 --〉 PART 3 --〉 PART 4 --〉 PART 5 --〉 PART 6
* 텐서플로 경험이 있고 딥러닝 이론이 부족한 분: PART 2 --〉 PART 3 --〉 PART 4 --〉 PART 5 --〉 PART 6
* 텐서플로 경험이 있고 딥러닝 이론이 익숙한 분: PART 2 --〉 PART 4 --〉 PART 5 --〉 PART 6


목차


이 책을 내며...
들어가며...

PART 1 프로그래밍 준비 작업

Chapter 01 개발환경 설정하기
1.1 아나콘다(Anaconda) 설치하기
1.1.1 윈도우(Windows)에서 설치하기
1.1.2 macOS에서 설치하기
1.1.3 터미널(Terminal) 실행 방법
1.1.4 개발환경 생성과 삭제 그리고 패키지 설치
1.1.5 개발환경 활성화와 비활성화
1.1.6 개발환경 내에 패키지 설치하기
1.1.7 개발환경 내보내기와 불러오기

1.2 텐서플로(TensorFlow) 및 관련 패키지 설치하기
1.2.1 yml을 통해 불러오기
1.2.2 yml없이 직접 설정하기

Chapter 02 주피터 노트북과 파이썬 튜토리얼
2.1 주피터 노트북(Jupyter Notebook)
2.1.1 파이썬 코드 실행하기
2.1.2 마크다운(Markdown)
2.1.3 편리한 기능 소개

2.2 파이썬 기초 문법
2.2.1 변수 선언 및 함수 선언, 그리고 익명함수
2.2.2 주요 변수 타입
2.2.3 for문(for loop)
2.2.4 if문(if statement)
2.2.5 제너레이터(Generator)

2.3 자주 사용되는 파이썬 문법 패턴
2.3.1 데이터 타입마다 다른 for loop 스타일
2.3.2 zip가 들어간 for loop
2.3.3 한 줄 for문
2.3.4 파일 읽기/쓰기

2.4 numpy array
2.4.1 n차원 배열(Array)
2.4.2 배열의 모양(Shape)
2.4.3 전치 연산(Transpose)
2.4.4 Reshape
2.4.5 배열 인덱싱

2.5 시각화 패키지(matplotlib) 튜토리얼
2.5.1 분포도(Scatter Plot) 그리기
2.5.2 페어플랏(Pair Plot) 그리기
2.5.3 단일변수 함수 그래프 그리기
2.5.4 여러 그래프를 한 눈에 보기
2.5.5 그래프 스타일링
2.5.6 다변수 함수 그래프 그리기

Chapter 03 텐서플로 튜토리얼
3.1 텐서플로 설치

3.2 텐서플로 구조 이해하기
3.2.1 그래프(Graph)
3.2.2 텐서(Tensor)
3.2.3 연산(Operation)

3.3 연산의 시작 시점

3.4 주요 타입 3가지
3.4.1 Constant
3.4.2 Placeholder
3.4.3 Variable(변수)

3.5 기초 수학 연산
3.5.1 스칼라 덧셈
3.5.2 텐서플로에서 제공하는 다양한 함수
3.5.3 리덕션(Reduction)

PART 2 딥러닝에 필요한 수치해석 이론

Chapter 04 최적화 이론에 필요한 선형대수와 미분
4.1 선형대수
4.1.1 교육과정에 따른 선형대수의 방향성
4.1.2 정의 및 표기법
4.1.3 벡터/벡터 연산
4.1.4 행렬/벡터 연산
4.1.5 행렬/행렬 연산
4.1.6 선형시스템의 풀이

4.2 딥러닝에서 자주 사용되는 선형대수 표기법

4.3 미분과 그래디언트(Gradient)

Chapter 05 딥러닝에 필요한 최적화 이론
5.1 딥러닝에 나타나는 최적화 문제

5.2 최적화 문제의 출발

5.3 최적화 문제 표현의 독해법
5.3.1 제곱값의 합을 이용한 선형회귀
5.3.2 절댓값의 합을 사용한 선형회귀

5.4 다양한 딥러닝 모델과 최적화 문제 미리보기

Chapter 06 고전 수치최적화 알고리즘
6.1 수치최적화 알고리즘이 필요한 이유

6.2 수치최적화 알고리즘의 패턴

6.3 그래디언트 디센트(Gradient Descent)
6.3.1 예제로 배우는 그래디언트 디센트
6.3.2 그래디언트 디센트 방법의 한계점

6.4 그래디언트 디센트를 사용한 선형회귀 모델 학습
6.4.1 선형회귀 문제 수식 소개
6.4.2 그래디언트 디센트 방법 적용
6.4.3 한계점

Chapter 07 딥러닝을 위한 수치최적화 알고리즘
7.1 스토캐스틱 방법(Stochastic method)

7.2 스토캐스틱 방법의 코드 구현 패턴

7.3 탐색 방향 기반 알고리즘
7.3.1 스토캐스틱 그래디언트 디센트 방법
7.3.2 모멘텀/네스테로프 방법

7.4 학습률 기반 알고리즘
7.4.1 적응형 학습률 방법의 필요성
7.4.2 Adagrad
7.4.3 RMSProp(Root Mean Square Propagation)
7.4.4 Adam

PART 3 텐서플로를 사용한 딥러닝의 기본 모델 학습

Chapter 08 선형회귀 모델
8.1 예측 모델과 손실함수

8.2 결정론적 방법과 스토캐스틱 방법
8.2.1 결정론적 방법
8.2.2 스토캐스틱 방법

8.3 비선형회귀 모델
8.3.1 이차 곡선 데이터
8.3.2 삼차 곡선 데이터
8.3.3 삼각함수 곡선 데이터

8.4 비선형 특성값 추정 방법과 신경망 모델

Chapter 09 선형 분류 모델
9.1 이항 분류 모델
9.1.1 연속 확률 모델
9.1.2 최대우도법과 크로스 엔트로피
9.1.3 미니 배치 방법을 통한 모델 학습
9.1.4 특성값을 이용한 비선형 분류 모델

9.2 다중 분류 모델
9.2.1 소프트맥스(Softmax)
9.2.2 원-핫(One-hot) 인코딩
9.2.3 다중 분류 모델의 크로스 엔트로피
9.2.4 미니 배치 방법을 통한 모델 학습
9.2.5 MNIST

Chapter 10 신경망 회귀 모델
10.1 신경망 모델의 필요성

10.2 신경망 모델 용어 소개

10.3 신경망 모델 구현

10.4 신경망 모델의 다양한 표현

10.5 특성값 자동 추출의 원리

10.6 신경망 모델의 단점

Chapter 11 신경망 분류 모델
11.1 신경망 분류 모델의 필요성

11.2 다양한 데이터 분포와 신경망 분류 모델
11.2.1 신경망 분류 모델 학습
11.2.2 체커보드 예제
11.2.3 불규칙한 데이터 분포 예제

11.3 신경망 분류 모델의 다양한 표현

11.4 MNIST 분류 문제

PART 4 학습용/테스트용 데이터와 언더피팅/오버피팅

Chapter 12 언더피팅/오버피팅 소개
12.1 딥러닝 모델과 함수

12.2 학습용 데이터와 정답함수

12.3 정답함수와 테스트용 데이터

12.4 언더피팅/오버피팅의 2가지 요인

Chapter 13 언더피팅의 진단과 해결책
13.1 학습 반복 횟수 재설정

13.2 학습률 재설정

13.3 모델 복잡도 증가

13.4 언더피팅된 신경망 분류 모델

13.5 언더피팅 요약

Chapter 14 오버피팅의 진단과 해결책
14.1 학습 반복 횟수 줄이기

14.2 Regularization 함수 추가
14.2.1 L2 Regularization
14.2.2 L1 Regularization

14.3 드롭아웃(Dropout)

14.4 분류 문제

14.5 교차검증 데이터의 등장

Chapter 15 텐서보드(TensorBoard) 활용
15.1 그래프 그리기

15.2 히스토그램 그리기

15.3 이미지 그리기

15.4 신경망 모델 학습 과정에 텐서보드 적용하기

Chapter 16 모델 저장하기와 불러오기
16.1 저장하기

16.2 불러오기

16.3 오버피팅 현상 해결 응용 예제

Chapter 17 딥러닝 가이드라인
17.1 딥러닝 프로젝트 진행 순서
17.1.1 모델과 손실함수 선택
17.1.2 모델 학습 진행
17.1.3 언더피팅 확인
17.1.4 오버피팅 확인
17.1.5 최종 성능 확인

17.2 딥러닝 학습의 근본적 한계
17.2.1 손실함수에는 학습용 데이터뿐이다.
17.2.2 데이터 전처리는 매우 중요하다.
17.2.3 손실함수와 정확도는 다르다.
17.2.4 테스트 데이터의 분포는 완전히 알 수 없다.

PART 5 딥러닝 모델

Chapter 18 CNN 모델
18.1 딥러닝(Deep Learning) 이란

18.2 CNN 모델 소개

18.3 콘볼루션(Convolution)
18.3.1 커널(Kernel)/Filter
18.3.2 Strides
18.3.3 Padding

18.4 Max-Pooling

18.5 Dropout

18.6 ReLU 활성 함수
18.6.1 사라지는 그래디언트 문제
18.6.2 문제의 이해
18.6.3 문제의 원인
18.6.4 해결

18.7 자동 특성(Feature) 추출

18.8 MNIST 숫자 분류 문제
18.8.1 데이터 훑어보기
18.8.2 One-Hot 인코딩
18.8.3 CNN 모델 구축하기
18.8.4 최적화 문제 설정
18.8.5 하이퍼 파라미터 설정
18.8.6 학습 시작
18.8.7 정확도 확인
18.8.8 전체 코드

Chapter 19 GAN(Generative Adversarial Networks) 모델
19.1 min-max 최적화 문제 소개

19.2 Generator(생성기)
19.2.1 Variable Scope(변수 범위)
19.2.2 Leaky ReLU(누설 ReLU)
19.2.3 Tanh Output

19.3 Discriminator(판별기)

19.4 GAN 네트워크 만들기
19.4.1 Hyper parameters

19.5 손실함수

19.6 Training(학습)
19.6.1 Training(학습)의 세부 조건 설정
19.6.2 Training loss(학습 손실)
19.6.3 생성기로 만든 샘플 영상
19.6.4 생성기로 새로운 영상 만들기

19.7 유용한 링크 및 전체 코드
19.7.1 유용한 링크
19.7.2 전체 코드

PART 6 응용 문제

Chapter 20 영상
20.1 Transfer Learning 소개

20.2 꽃 사진 분류
20.2.1 필요한 사전 지식
20.2.2 환경 준비
20.2.3 문제 소개
20.2.4 VGG16 모델
20.2.5 데이터 훑어보기
20.2.6 모델 만들기
20.2.7 최적화 문제 설정
20.2.8 하이퍼 파라미터 설정
20.2.9 학습
20.2.10 정확도

20.3 Bottleneck 특성 추출 방법

20.4 Transfer Learning 전체 코드

Chapter 21 문자열 분석 word2vec
21.1 Word Embeddings

21.2 One-hot encoding

21.3 Word2Vec 모델
21.3.1 환경 준비
21.3.2 전처리(preprocessing)
21.3.3 SubSampling
21.3.4 배치 만들기
21.3.5 그래프 만들기
21.3.6 Embedding(임베딩)
21.3.7 Negative sampling
21.3.8 Validation
21.3.9 Training 학습

21.4 T-SNE를 이용한 시각화

21.5 전체 코드

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