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네비게이션 실시간 인기 책
iPhone/Android 애플리케이션 개발자를 위한 머신러닝, 딥러닝 실전입문
- 후루카와 히데카즈 저
- 원인재 역
- 터닝포인트
- 2019년 12월 09일
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ISBN: 9791161340593
584쪽
188 x 240 (㎜)
지금 이책은
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책 소개
저자 소개
후루카와 히데카즈
1975년 출생. 군마현 출신. 아이즈 대학 컴퓨터 공학부 컴퓨터 소프트웨어학과 졸업. 2000 년부터 주식회사 dwango에서 모바일 애플리케이션의 연구 개발에 종사. 2005 년부터 주식회사 UEI에서 스마트폰, 2족 보행 로봇용 앱을 개발. 2013년 하이퍼텍스트 태블릿'enchantMOON'의 개발에 참여. 2017년부터 GHELIA에서 인공 지능, VR, AR의 연구 개발에 종사. 'Unity로 시작하는 기계 학습, 강화 학습Unity ML-Agents 실전 게임 프로그래밍"(본 디지털/2018년 출간) 'Unity 게임 프로그래밍 바이블'(본디지털/2018년 출간), 'Android 프로그래밍 바이블'(Soshimu/2017년 출간) 등 프로그래밍 관련 중심의 저서 다수.
역자 소개
원인재
컴퓨터 공학을 전공하고 캐나다, 일본 IT 업계에서10년 넘게 활약중. 현재 Rakuten 주식회사에서 인공지능을 통한 소프트웨어 품질향상 연구, EC 플랫폼 데이터 분석 업무 등을 담당하고 있다. 여러 개발 언어를 섭렵하고 수년 전부터 파이썬을 이용한 신기술 활용의 매력에 푹 빠져있고 해외IT 전문 서적의 국내 출간에도 꾸준히 참여하고 있다.
책 속에서
목차
머릿말
이 책의 구성
CHAPTER 1_ 머신 러닝과 프레임워크
1-1 머신 러닝의 개요
1-2 Core
1-3 Create ML
1-4 Turi Create
1-5 ML
1-6 Cloud AutoML
1-7 TensorFlow
CHAPTER 2_ Core ML 기본
2-1 화상 분류(이미지)
2-2 화상 분류(카메라 영상)
2-3 유사 화상 검색
2-4 물체
2-5 화풍 변환
2-6 활동 분류
2-7 텍스트 분류
CHAPTER 3_ Core ML - Vision·Natural Language
3-1 얼굴 검출
3-2 바코드 검출
3-3 텍스트 검출
3-4 수평선 검출
3-5 물체 이동 추적
3-6 자연어 처리
CHAPTER 4_ Create ML
4-1 화상 분류
4-2 텍스트 분류
4-2-7 모델 저장
4-3 분류
4-4 회귀
CHAPTER 5_ Turi Create - 작업 기반
5-1 파이썬 개발 환경
5-2 Jupyter Notebook
5-3 화상 분류
5-4 유사 화상 검색.
5-5 물체 검출
5-6 화풍 변환
5-7 활동 분류
5-8 텍스트 분류
5-9 추천
CHAPTER 6_ Turi Create 알고리즘 기반
6-1 분류
6-2 회귀
6-3 클러스터링 모델
6-4 그래프 분석
6-5 텍스트 분석
CHAPTER 7_ ML Kit
7-1 ML Kit 준비
7-2 화상 분류（사진）
7-3 화상 분류（카메라 영상）
7-4 얼굴 검출
7-5 바코드 검출
7-6 랜드마크 인식
7-7 텍스트 인식
7-8 커스텀 모델
CHAPTER 8_ Cloud AutoML
8-1 화상 분류（Vision）
8-2 텍스트 분류（Natural Language）
8-3 번역 (Translation）
8-4 AutoML API
CHAPTER 9_ TensorFlow
9-1 화상 분류
9-2 텍스트 분류
9-3 과대적합(Overfitting)과 과소적합(Underfitting)
9-4 FrozenGraphDef로 변환하기
9-5 mlmodel 파일로 변환하기
9-6 tflite 파일로의 변환
APPENDIX A_ iOS 개발 환경 구성하기
A-1 iOS 개발 환경 세팅준비
A-2 Xcode 설치하기
A-3 Xcode란?
A-4 Xcode 사용하기
APPENDIX B_ Android 개발 환경 구성하기DIX B_ Android 개발 환경 하기
B-1 Android 개발 환경 설치준비
B-2 Android Studio 설치하기
B-3 Android 프로젝트 생성하기
이 책의 구성
CHAPTER 1_ 머신 러닝과 프레임워크
1-1 머신 러닝의 개요
1-2 Core
1-3 Create ML
1-4 Turi Create
1-5 ML
1-6 Cloud AutoML
1-7 TensorFlow
CHAPTER 2_ Core ML 기본
2-1 화상 분류(이미지)
2-2 화상 분류(카메라 영상)
2-3 유사 화상 검색
2-4 물체
2-5 화풍 변환
2-6 활동 분류
2-7 텍스트 분류
CHAPTER 3_ Core ML - Vision·Natural Language
3-1 얼굴 검출
3-2 바코드 검출
3-3 텍스트 검출
3-4 수평선 검출
3-5 물체 이동 추적
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CHAPTER 4_ Create ML
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4-2 텍스트 분류
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4-3 분류
4-4 회귀
CHAPTER 5_ Turi Create - 작업 기반
5-1 파이썬 개발 환경
5-2 Jupyter Notebook
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5-4 유사 화상 검색.
5-5 물체 검출
5-6 화풍 변환
5-7 활동 분류
5-8 텍스트 분류
5-9 추천
CHAPTER 6_ Turi Create 알고리즘 기반
6-1 분류
6-2 회귀
6-3 클러스터링 모델
6-4 그래프 분석
6-5 텍스트 분석
CHAPTER 7_ ML Kit
7-1 ML Kit 준비
7-2 화상 분류（사진）
7-3 화상 분류（카메라 영상）
7-4 얼굴 검출
7-5 바코드 검출
7-6 랜드마크 인식
7-7 텍스트 인식
7-8 커스텀 모델
CHAPTER 8_ Cloud AutoML
8-1 화상 분류（Vision）
8-2 텍스트 분류（Natural Language）
8-3 번역 (Translation）
8-4 AutoML API
CHAPTER 9_ TensorFlow
9-1 화상 분류
9-2 텍스트 분류
9-3 과대적합(Overfitting)과 과소적합(Underfitting)
9-4 FrozenGraphDef로 변환하기
9-5 mlmodel 파일로 변환하기
9-6 tflite 파일로의 변환
APPENDIX A_ iOS 개발 환경 구성하기
A-1 iOS 개발 환경 세팅준비
A-2 Xcode 설치하기
A-3 Xcode란?
A-4 Xcode 사용하기
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B-3 Android 프로젝트 생성하기
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