텐서 플로 로 시작 하 는 딥 러닝 , 나카이 에츠 지 , 주식회사 제 이펍 - 강 컴 닷컴 
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 텐서 플로 로 시작 하 는 딥 러닝 
 [ 합성곱 신경망 중심 의 딥 러닝 알고리즘 ] 
 지은 이 나카이 에츠 지 | 출판사 주식회사 제 이펍 | 발행일 2017 년 07 월 12 일 
 판매 가 24 , 000 원 → 21 , 600 원 10 % 
 마일리지 5 % 1 , 200 원 
 발행일 2017 - 07 - 12 
 ISBN 1185890874 | 9791185890876 
 기타 정보 번 역서 | 256 쪽 | 일반 
 1 . 출판사 서평 
 텐서 플로 를 이용 하 여 ‘ 합성곱 신경망 ( CNN ) ’ 의 구조 를 완벽히 이해 한다 ! 
 이 책 은 머신 러닝 과 데이터 분석 을 제대로 배운 적 이 없 는 개발자 를 대상 으로 한다 . 딥 러닝 의 대표 적 예인 ‘ 합성곱 신경망 ( CNN ) ’ 의 구조 를 근본 부터 이해 하 고 , 텐서 플로 를 이용 해 실제로 동작 하 는 코드 를 작성 하 는 것 이 이 책 의 목표 다 . 그리고 다수 의 뉴런 이 여러 층 결합 된 ‘ 다층 신경망 ’ 내 에서 대체 무슨 일 이 일어나 는지 , 딥 러닝 알고리즘 은 어떤 원리 로 학습 하 는지 를 알려 준다 . 
 딥 러닝 의 밑바닥 에 는 머신 러닝 의 원리 가 있 는데 , 간단 한 행렬 계산 과 기초 적 인 미분 을 알 면 그 구조 를 이해 하 기 가 그리 어렵 지 않 다 . 이 책 은 필기 문자 를 인식 하 도록 처리 하 는 합성곱 신경망 에 대해 , 그리고 이 를 구성 하 는 각 요소 의 역할 을 신중 하 게 설명 한다 . 또한 , 딥 러닝 의 대표 라이브러리 인 텐 서 플로 를 이용 해 실제로 동작 하 는 코드 를 보여줌 으로써 각 요소 의 동작 원리 를 확인 할 수 있 도록 구성 되 어 있 다 . 레고 블록 을 끼워 맞추 듯이 네트워크 구성 요소 를 늘려 감 으로써 인식 정확도 가 향상 되 는 모습 을 관찰 할 수 있 을 것 이 다 . 
 부디 이 책 을 통해 딥 러닝 의 근본 원리 를 이해 하 고 텐서 플로 코드 작성법 을 학습 하 여 다음 단계 로 도약 하 는 계기 가 되 길 바란다 . 
 ● 머신 러닝 , 데이터 분석 전문가 는 아니 지만 AI 기술 에 관심 이 있 는 분 
 ● 딥 러닝 알고리즘 이 어떻게 구성 되 어 있 는지 알 고 싶 은 분 
 ● 텐서 플로 공식 예제 코드 를 제대로 활용 하 기 어려운 분 
 2 . 책 속 으로 
 딥 러닝 이 세상 의 주목 을 받 기 시작 한 것 은 “ 신경망 이 이미지 를 인식 했 다 ” 라고 구글 이 발표 할 무렵 부터 입니다 . 그 후 DQN ( Deep Q - Network ) 이 라는 알고리즘 이 비디오 게임 제어 를 학습 하 고 , 나아가 신경망 을 이용 한 머신 러닝 시스템 이 바둑 세계 챔피언 을 이기 는 등 놀라운 결과 를 만들 어 내 고 있 습니다 . 그리고 이러 한 딥 러닝 의 해설 기사 에 반드시 등장 하 는 것 이 바로 다수 의 뉴런 이 여러 층 결합 된 ‘ 다층 신경망 ’ 을 도식 화 한 그림 입니다 . 이 신경망 내 에서 대체 무슨 일 이 일어나 는 것 인지 , 딥 러닝 알고리즘 은 어떤 원리 로 학습 하 는 것 인지 를 ‘ 어떻 게 해서든 이해 하 고 싶 다 ! ’ 라고 느끼 는 여러분 이 바로 이 책 의 대상 독자 입니다 . 
 _ viii 쪽 
 딥 러닝 은 ‘ 심층 학습 ’ 이라고 도 하 며 , 용어 만 보 면 뭔가 심오 한 이론 인 것 처럼 느껴진다 . 그러나 기본 적 으로 는 앞서 그림 1 - 11 과 같 은 다층 신경망 을 이용 한 머신 러닝 에 지나 지 않 는다 . 다만 , 단순히 계층 을 증가 시켜 복잡 화 하 는 것 이 아니 라 해결 해야 할 문제 에 맞 게 각각 의 노드 에 특별 한 역할 을 부여 하 거나 노드 간 의 연결 방식 을 다양 하 게 연구 한 것 이 다 . 무조건 노드 를 증가 시켜 복잡 화 하 는 것 이 아니 라 각 노드 의 역할 을 생각 하 면서 특정 의도 를 갖 고 구성 한 신경망 이 라고 생각 할 수 있 다 . 
 _ 13 쪽 
 그렇 다면 미니 배치 혹은 확률 적 경사 하강법 을 이용 하 는 이유 는 무엇 일까 ? 여기 에 는 크 게 두 가지 이유 가 있 다 . 첫 번 째 이유 는 트레이닝 세트 데이터 가 대량 으로 있 을 경우 에 1 회 당 계산 량 을 줄일 수 있 다는 점 이 다 . 일반 적 으로 특정 함수 의 기울기 벡터 를 구할 때 는 계산 처리 량 이 많 아 진다 . 텐서 플로 에서 는 기울기 벡터 계산 이 자동 화 되 어 있 어서 이용자 가 계산 내용 을 의식 하 지 는 않 지만 , 그렇 더라도 계산 처리 량 에 는 주의 가 필요 하 다 . 트레이닝 세트 에서 대량 의 데이터 를 투입 하 면 트레이닝 알고리즘 의 계산 이 상당히 느려 지 거나 대량 의 메모리 를 소비 하 므로 실용 성 이 떨어지 게 된다 . 
 _ 92 쪽 
 특히 , 복잡 한 신경망 을 이용 할 경우 텐서 보드 로 오차 함수 의 변화 를 살펴보 면 그림 3 - 25 와 같이 오차 함수 의 값 이 계단 모양 으로 변화 하 는 경우 가 있 다 . 이것 이 바로 극솟값 주위 를 얼마간 돌아다닌 후 에 갑자기 최솟값 방향 으로 향하 는 움직임 에 해당 한다 . 극솟값 을 갖 는 위치 가 여러 개 있 을 경우 에 는 몇 단계 에 걸쳐 오 차 함수 의 값 이 변화 하 는 경우 도 있 다 . 
 _ 135 쪽 
 이번 장 에서 는 합성곱 필터 와 풀 링 계층 을 2 단 으로 쌓 은 CNN 을 실제로 구성 하 고 , 텐서 플로 를 이용 해 최적 화 해서 어떤 결과 가 나오 는지 를 확인 해 보 겠 다 . 여기 서 는 이 를 위한 준비 과정 으로 2 단계 필터 가 이미지 데이터 에 대해 어떻게 작용 하 는지 를 정리 한다 . 또한 , 파라미터 최적화 를 효율 적 으로 실시 하 는 데 필요 한 CNN 특유 의 테크닉 에 관해 추가 설명 한다 . 구체 적 인 설명 을 위해 첫 번 째 와 두 번 째 단계 의 합성곱 필터 의 개수 를 각각 32 개 와 64 개 로 가정 한다 . 
 _ 179 쪽 
 CHAPTER 1 텐서 플로 입문 1 
 1 . 1 딥 러닝 과 텐서 플로 4 
 1 . 1 . 1 머신 러닝 의 개념 4 
 1 . 1 . 2 신경망 의 필요 성 7 
 1 . 1 . 3 딥 러닝 의 특징 13 
 1 . 1 . 4 텐서 플로 를 이용 한 파라미터 최적화 16 
 1 . 2 환경 준비 24 
 1 . 2 . 1 CentOS 7 에서 의 준비 과정 25 
 1 . 2 . 2 주피터 사용법 28 
 1 . 3 텐서 플 로 훑어보 기 33 
 1 . 3 . 1 다 차원 배열 을 이용 한 모델 표현 33 
 1 . 3 . 2 텐서 플로 코드 를 이용 한 표현 35 
 1 . 3 . 3 세션 을 이용 한 트레이닝 실행 39 
 CHAPTER 2 분류 알고리즘 의 기초 47 
 2 . 1 로지스틱 회귀 를 이용 한 이항 분류기 49 
 2 . 1 . 1 확률 을 이용 한 오 차 평가 49 
 2 . 1 . 2 텐서 플로 를 이용한 최우 추정 실행 54 
 2 . 1 . 3 테스트 세트 를 이용 한 검증 65 
 2 . 2 소프트 맥스 함수 와 다항 분류기 69 
 2 . 2 . 1 선형 다항 분류기 의 구조 69 
 2 . 2 . 2 소프트 맥스 함수 를 이용 한 확률 로 의 변환 73 
 2 . 3 다항 분류기 를 이용 한 필기 문자 분류 76 
 2 . 3 . 1 MNIST 데이터 세트 이용 방법 76 
 2 . 3 . 2 이미지 데이터 의 분류 알고리즘 79 
 2 . 3 . 3 텐서 플로 를 이용 한 트레이닝 실행 84 
 2 . 3 . 4 미니 배치 와 확률 적 경사 하강법 90 
 CHAPTER 3 신경망 을 이용 한 분류 95 
 3 . 1 단층 신경망 의 구조 97 
 3 . 1 . 1 단층 신경망 을 이용 한 이항 분류기 97 
 3 . 1 . 2 은닉 계층 의 역할 100 
 3 . 1 . 3 노드 개수 와 활성 화 함수 변경 에 따른 효과 110 
 3 . 2 단층 신경망 을 이용 한 필기 문자 분류 113 
 3 . 2 . 1 단층 신경망 을 이용 한 다항 분류기 113 
 3 . 2 . 2 텐서 보드 를 이용 한 네트워크 그래프 확인 116 
 3 . 3 다층 신경망 으로 의 확장 124 
 3 . 3 . 1 다층 신경망 의 효과 124 
 3 . 3 . 2 특징 변수 에 기반 한 분류 로직 128 
 3 . 3 . 3 보충 : 파라미터 가 극솟값 으로 수렴 하 는 예 133 
 CHAPTER 4 합성곱 필터 를 통한 이미지 특징 추출 137 
 4 . 1 합성곱 필터 의 기능 139 
 4 . 1 . 1 합성곱 필터 의 예 139 
 4 . 1 . 2 텐서 플로 를 이용한 합성곱 필터 적용 142 
 4 . 1 . 3 풀 링 계층 을 이용 한 이미지 축소 150 
 4 . 2 합성곱 필터 를 이용 한 이미지 분류 153 
 4 . 2 . 1 특징 변수 를 이용 한 이미지 분류 153 
 4 . 2 . 2 합성곱 필터 의 동적 인 학습 159 
 4 . 3 합성곱 필터 를 이용 한 필기 문자 분류 163 
 4 . 3 . 1 세션 정보 의 저장 기능 163 
 4 . 3 . 2 단층 CNN 을 이용 한 필기 문자 분류 165 
 4 . 3 . 3 동적 으로 학습 된 필터 확인 171 
 CHAPTER 5 합성곱 필터 의 다층 화 를 통한 성능 향상 177 
 5 . 1 합성곱 신경망 의 완성 179 
 5 . 1 . 1 다층 형 합성곱 필터 를 이용 한 특징 추출 179 
 5 . 1 . 2 텐서 플로 를 이용 한 다층 CNN 구현 184 
 5 . 1 . 3 필기 문자 의 자동 인식 애플리케이션 189 
 5 . 2 그 밖 의 주제 195 
 5 . 2 . 1 CIFAR - 10 ( 컬러 사진 이미지 ) 분류 를 위한 확장 195 
 5 . 2 . 2 ‘ A Neural Network Playground ’ 를 이용 한 직감 적 이해 199 
 5 . 2 . 3 보충 : 오 차 역전 파법 을 이용 한 기울기 벡터 계산 204 
 APPENDIX 부록 213 
 A 맥 OS 와 윈도우 에서 의 환경 준비 방법 214 
 A . 1 맥 OS 의 환경 준비 과정 214 
 A . 2 윈도우 10 의 환경 준비 과정 218 
 B 파이썬 2 의 기본 문법 225 
 B . 1 Hello , World ! 와 자료 형 , 연산 225 
 B . 2 문자열 226 
 B . 3 리스트 와 딕셔너리 228 
 B . 4 제어 구문 230 
 B . 5 함수 와 모듈 233 
 C 수학 공식 235 
 찾아보기 237 
 나카이 에츠 지 ( 中 井 悦 司 ) 
 1971 년 4 월 오사카 에서 태어났 다 . 노벨 물리학상 을 타 고 싶 어서 이론 물리학 연구 에 몰두 하 며 학창 시절 을 보냈 다 . 그리고 대학 입시 학원 강사 등 여러 직업 을 거쳐 외국 계 기업 의 리눅스 엔지니어 로서 유닉스 / 리눅스 서버 와 인생 을 함께 하 게 되 었 다 . 리눅스 에반 젤 리스트 를 거쳐 현재 는 대형 검색 시스템 기업 에서 클라우드 및 솔루션 아키 텍 터로 일 하 고 있 다 . 
 휴일 에 는 사랑 스러운 초등학생 딸 과 스포츠 센터 에 수영 하 러 다니 는 ‘ 좋 은 아빠 ’ 로 동네 에서 유명 하 다 . ‘ 세계 평화 ’ 를 위해 일찍 집 에 들어가 려고 애쓰 면서 도 가끔 은 각별히 사랑 하 는 변두리 선술집 에 자신 도 모르 게 들르 기 도 한다 . 요즘 에 는 머신 러닝 이론 을 비롯 한 데이터 활용 기술 에 관한 기초 지식 을 세상 에 널리 알리 기 위해 강연 활동 및 잡지 기고 나 서적 집필 에 도 주력 하 고 있 다 . 
 1 . 역자 소개 
 진명 조 
 현재 씨 디 네트 웍스 에 근무 하 고 있 으며 , 《 서버 / 인프라 엔지니어 를 위한 DevOps 》, 《 서버 / 인프라 를 지탱 하 는 기술 》, 《 파이썬 더 쉽 게 , 더 깊 게 》, 《 대 규모 서비스 를 지탱 하 는 기술 》, 《 클라우드 의 충격 》, 《 인프라 엔지니어 의 교과서 : 시스템 구축 과 관리 편 》 을 포함 하 여 13 종 의 기술 서적 을 번역 하 였 다 . IT 산업 의 미시 적 인 영역 과 거시 적 인 영역 을 아우르 는 통찰력 을 갖 게 되 기 를 꿈꾸 고 있 으며 , 최근 에 는 머신 러닝 을 비롯 한 인공지능 ( AI ) 의 대중 화 에 주목 하 고 있 다 . 
 쉽 게 배우 는 소프트웨어 공학 . .. 
 김치수 
 제대로 알 고 쓰 는 R 통계 분석 . .. 
 쉽 게 배우 는 알고리즘 . .. 
 문병로 
 『 실전 윈도우 디바이 . .. 
 이봉석 
 보안 인텔리 전 스 
 큉 리 
 로호 의 배경 일러스트 . .. 
 이것 이 Fedora 리눅스 . .. 
 우재남 
 나카이 에츠 지 의 최근 저서 
 프로그래머 를 위한 기초 해석학 
 머신 러닝 이론 입문 
 주식회사 제 이펍 출판사 의 신간 
 빅 너 드 랜치 의 코틀린 프로그래밍 
 조시 스킨 , 데이비드 그린 핼 프 저 
 기초 부터 제대로 배우 는 리 액트 인 액션 
 마크 티 에 렌스 토마스 저 
 4 차 산업 혁명 현장 전문가 가 알려 주 는 빅 데이터 분석 과 활용 
 박인근 , 홍지 후 , 강남규 , 김성호 , 정구범 저 
 인스파이어 드 ( 제 2 판 ) 감동 을 전하 는 IT 제품 은 어떻게 만들 어 지 는가 ? 
 마티 케이건 저 
 친절 한 설명 과 다양 한 예제 로 배우 는 파이썬 쉽 게 , 더 쉽 게 
 츠지 신고 저