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“머신러닝 파워드 애플리케이션”이 출간되었습니다!

드디어 <머신러닝 파워드 애플리케이션>이 출간되었습니다! 이 책은 아마존 베스트셀러인 Building Machine Learning Powered Applications의 번역서입니다.

이 책에는 머신러닝 제품을 만들기 위해 고려해야할 많은 내용이 포함되어 있습니다. 머신러닝 제품을 만들기 위해 필요한 기술에서 알고리즘이 차지하는 부분은 작습니다. 책을 읽으면서 얼마나 많은 것들을 준비하고 생각해야 하는지 새삼 깨달았습니다. 책을 번역하면서 많은 것을 배웠습니다. 다른 분들에게도 도움이 되었으면 좋겠습니다. 감사합니다! 🙂

  • 온라인/오프라인 서점에서 판매중입니다. [Yes24], [교보문고], [알라딘]
  • 304페이지, 풀 컬러: 27,000원 –> 24,300원
  • 이 책에 실린 코드는 깃허브에 있습니다.
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“파이토치로 배우는 자연어 처리”가 출간되었습니다.

<파이토치로 배우는 자연어 처리>는 델립 라오Delip Rao, 브라이언 맥머핸Brian McMahan이 지은 <Natural Language Processing with PyTorch>의 번역서입니다.

저의 첫 번째 파이토치 책이네요. 부족한 점이 많지만 재미있게 봐주세요. 책을 내기까지 도와 주신 모든 분들께 정말 감사드립니다!

  • 온라인/오프라인 서점에서 판매중입니다. [Yes24], [교보문고], [알라딘]
  • 296페이지, 풀 컬러: 26,000원 –> 23,400원, 전자책: 20,800원
  • 이 책에 실린 코드는 깃허브에 있습니다.
  • 이 책의 코드는 사이킷런 0.24, 파이토치 1.8에서 테스트되었고 구글 코랩(Colab)을 사용해 무료로 실행할 수 있습니다.
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“머신 러닝 교과서 3판”이 출간되었습니다.

세바스찬 라시카Sebastian Raschka와 바히드 미자리리Vahid Mirjalili가 쓴 아마존 베스트셀러 <Python Machine Learning 3rd Ed.>의 번역판인 <머신 러닝 교과서 3판>이 출간되었습니다!

3판은 사이킷런과 텐서플로 최신 버전의 변경 사항을 담았으며 코랩에서 실행할 수 있습니다. 특히 딥러닝 파트는 완전히 새롭게 리뉴얼되어 콘텐츠가 크게 보강되었습니다. 무엇보다도 이번에 새롭게 GAN강화 학습이 추가되어 머신러닝의 끝판왕이라고 부를만합니다!

출간에 맞추어 동영상 강의를 제작해 유튜브에 올리고 있습니다. 혼자 공부하시는 분들에게 도움이 되었으면 좋겠습니다. 궁금한 점이 있다면 블로그나 카카오 오픈채팅(http://bit.ly/tensor-chat)으로 알려 주세요!

온라인/오프라인 서점에서 판매 중입니다! 868페이지, 풀 컬러: 39,600원 [Yes24], [교보문고], [알라딘]

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“혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝”이 출간되었습니다!

혹시 머신러닝, 딥러닝을 이제 막 배우려고 마음 먹으셨나요? 또는 어려워서 중간에 포기하신 적이 있나요? 더이상 이 공부를 미룰 수 없는 “혼공족”을 위해 <혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝>이 출간되었습니다! 🙂

머신러닝과 딥러닝의 중요한 개념과 예제를 많은 삽화와 함께 친절히 설명하는 책입니다. <혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝>은 동영상 강의와 함께 합니다.

책의 코드는 구글 코랩(Colab)엘리스 아카데미 강의를 통해 실습할 수 있습니다.

풀 컬러, 580 페이지에 맛깔스런 삽화를 한 가득 준비했습니다. 손계원 님의 책 리뷰도 참고하세요. 지금 온라인/오프라인 서점에서 판매 중입니다! [교보문고] [Yes24] [알라딘] [한빛미디어] [전자책]

책에 넣기 위해 제가 손으로 직접 그린 혼공 머신러닝의 로드맵입니다. 당연히 책에는 풀컬러 그래픽으로 완전 멋지게 들어가 있습니다. ㅎ

감사합니다! 🙂

사이킷런 1.0 RC1이 릴리즈되었습니다.

10년이 훌쩍 넘었습니다. 그동안 명실공히 표준 머신러닝 라이브러리로 자리매김한 사이킷런이 드디어 버전 1.0의 RC1을 릴리스했습니다. 이번에도 많은 변화가 있습니다.

  • loss나 criterion 매개변수마다 서로 다르게 지정되던 제곱 오차를 ‘squared_error’로 통일합니다. 마찬가지로 절대값 오차를 ‘absoulte_error’로 통일합니다.
  • 판다스 데이터프레임으로 모델을 훈련할 때 열 이름을 feature_names_in_ 속성에 저장하여 관리됩니다. 훈련된 모델을 열 이름이 다른 데이터프레임에 사용하면 오류가 납니다.
  • 흑인 비율이 특성으로 들어가 있어 말이 많았던 보스턴 데이터셋이 deprecated 됩니다. 1.2 버전에서는 사라진다고 하네요.
  • 보정 곡선을 그려주는 CalibrationDisplay가 추가됩니다.
  • 특성과 타깃 사이의 피어슨 r 값을 계산해 주는 r_regression 함수가 추가됩니다.
  • OneClassSVM의 SGD 버전인 SGDOneClassSVM 클래스가 추가됩니다.
  • Ridge 클래스에 ‘lbfgs’ solver가 추가됩니다. 선형 모델에 있던 normalize 매개변수가 deprecated 됩니다. 1.2 버전에서는 삭제될 예정입니다. 대신 StandardScaler를 사용하세요.
  • StratifiedKFold와 GroupKFold가 합쳐진 StratifiedGroupKFold가 추가됩니다.

이 외에도 많은 기능이 추가되고 개선되었습니다. 배울 게 한층 더 늘었네요. ㅎ 전체 릴리스 노트는 사이킷런 웹사이트를 참고하세요! 🙂

“머신러닝 파워드 애플리케이션”이 곧 출간될 예정입니다!

여름 내 작업했던 <머신러닝 파워드 애플리케이션>이 곧 출간됩니다. 아마도 다음 주 부터 온라인 서점에서 예약 판매가 시작될 예정입니다.

이 책은 아마존 베스트 셀러인 <Building Machine Learning Powered Applications>의 번역서입니다. 많은 머신러닝 책이 알고리즘 설명에 집중하고 있다보니 상대적으로 머신러닝 애플리케이션을 만드는데 도움이 되는 자료는 찾기 힘듭니다. 이 책은 이런 부분의 간극을 채우기 위한 좋은 시도입니다. 문제 정의, 데이터셋 찾기, 모델 구축, 디버깅, 배포에 이르기까지 실전에서 고려해야 할 좋은 가이드와 피해야 할 위험 요소를 잘 설명하고 있습니다. 특히 이 분야 리더들과의 인터뷰를 함께 싣고 있어서 설명이 조금 더 피부에 와 닿는 것 같습니다.

저자 에마뉘엘 아메장이 특별히 한국어판을 위한 서문을 보내 주었습니다. 책에 에마뉘엘의 사진과 함께 실을 예정인데요. 맛보기로 에마뉘엘이 쓴 서문을 공개합니다! ㅎ

많은 관심 부탁드립니다! 😀

[핸즈온 머신러닝 2], [GAN 인 액션], [파이썬을 활용한 머신러닝 쿡북], [케라스 창시자에게 배우는 딥러닝], [파이토치로 배우는 자연어 처리] 텐서플로 2.6과 파이토치 1.9 버전 테스트 완료

[핸즈온 머신러닝 2], [GAN 인 액션], [파이썬을 활용한 머신러닝 쿡북], [케라스 창시자에게 배우는 딥러닝]의 주피터 코드를 텐서플로 2.6, 케라스 2.6 버전에서 테스트하여 깃허브에 반영하였습니다. [파이토치로 배우는 자연어 처리]는 파이토치 1.9 버전에서 테스트하여 깃허브에 반영하였습니다. 책을 보실 때 참고하세요. 감사합니다!

[혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝], [Do It! 딥러닝 입문], [머신 러닝 교과서 3판], [딥러닝 일러스트레이티드] 텐서플로/케라스 2.6 테스트 완료

[혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝], [Do It! 딥러닝 입문], [머신 러닝 교과서 3판], [딥러닝 일러스트레이티드]의 주피터 노트북 코드를 최신 텐서플로 2.6, 케라스 2.6 버전에서 모두 테스트하여 깃허브에 반영하였습니다. 책을 보실 때 참고하세요. 감사합니다!

TensorFlow 2.6.0, Keras 2.6.0 Release

텐서플로 2.6.0과 케라스 2.6.0 버전이 릴리스되었습니다. 앞서 포스팅에서도 소개했듯이 텐서플로 2.6.0 버전부터 케라스가 다시 분할되어 별개 패키지로 관리됩니다. 이로 인해 멀티백엔드 케라스 버전은 사라지고 github.com/kears-team/keras 저장소는 텐서플로 백엔드 케라스를 호스팅합니다. 의도한 것인지는 모르겠지만 텐서플로와 케라스 버전이 모두 2.6.0이라서 혼돈이 줄어들 것 같습니다. 텐서플로 2.6.0에는 케라스 버전 뭐가 맞아요 같은 질문이 없으려면 앞으로도 두 패키지의 버전이 같게 나왔으면 좋겠습니다. 🙂

기존의 tf.keras를 사용하는 코드는 그대로 두어도 괜찮습니다. 자동으로 keras 패키지를 사용합니다. tensorflow.python.kreas는 텐서플로 2.7 버전에서 삭제되므로 이렇게 임포트하는 경우에는 tf.kreas로 바꾸어야 됩니다.

그외 자세한 내용은 텐서플로 2.6.0 릴리스 노트케라스 2.6.0 릴리스 노트를 참고하세요.

TensorFlow 2.6.0 RC0

텐서플로 2.6.0 RC0 버전이 릴리스되었습니다. 예상대로 텐서플로 2.6 버전에서 케라스 코드가 기존 멀티백엔드 케라스 저장소인 keras-team/keras로 이동합니다. 이제 텐서플로의 케라스 tf.keras는 keras 패키지로 리다이렉션하는 역할만 수행합니다.

keras-team/keras에서 tensorflow/tensorflow로 텐서플로 백엔드 케라스가 분기했고 이제 다시 keras-team/keras로 이전합니다. 멀티백엔드 케라스는 이제 정말 안녕이라고 말해야겠군요. 😦

그 외에도 실험적인 케라스 전처리 층이 코어 모듈로 승격되었습니다. 자세한 내용은 텐서플로 2.6.0 RC0 릴리스 노트를 참고하세요.

“혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝”, “머신 러닝 교과서 3판”, “딥러닝 일러스트레이티드” 주피터 노트북 텐서플로 2.5 테스트 완료

<혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝>, <머신 러닝 교과서 3판>, <딥러닝 일러스트레이티드>의 주피터 노트북을 최신 텐서플로 2.5에서 테스트하여 깃허브에 업데이트했습니다! 감사합니다! 🙂

keras-nightly 패키지

약 1년 전 케라스는 내부 구현을 모두 텐서플로로 리다이렉션하는 2.4 버전을 릴리스하면서 멀티 백엔드 케라스 버전의 종료를 알렸습니다. 향후에 keras-team/keras 저장소는 텐서플로 백엔드 전용 케라스가 되고 tf.keras가 keras-team/keras를 사용할 것으로 예상되었습니다.

올해 초부터 keras-team/keras 저장소의 코드가 다시 채워지고 있습니다. 현재는 tf.keras 코드와 싱크를 맞추는 작업(복붙)이 대부분입니다. 또 꾸준히 keras-nightly 패키지를 만들고 있습니다. 며칠 전 릴리스한 텐서플로 2.5.0 버전을 설치하면 keras-nightly 패키지가 같이 설치됩니다. 하지만 아직 keras-nightly 패키지를 사용하는 것 같지는 않습니다. 아마도 텐서플로 2.6이나 2.7 버전에서는 tf.keras가 keras 패키지로 리다이렉션되지 않을까 생각되네요.

이제 다시 from tensorflow import keras에서 import keras로 바꿀 날이 가까워 오나 봅니다. 🙂