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이 책은 머신러닝 또는 텐서플로의 입문서로 최적이다. 

이 책은 총 3부로 나뉘어 있는데, 1부에서 3부까지 단계적으로 텐서플로와 머신러닝에 대한 설명이 이어진다.

1부에서는 머신러닝의 개념과 텐서플로의 주요 역할을 다루고 있다.

1장에서는 머신러닝의 용어와 이론을 소개하고 있고, 2장에서는 텐서플로의 다양한 요소를 사용하는 방법들(텐서플로를 실행하고, 구현하고, 텐서보드로 데이터 시각화 하는 법 등)을 다루고 있다. 책에서는 머신러닝과 텐서플로에 익숙하지 않은 사람들은 1,2장을 꼭 읽어보도록 권장한다.

2부에서는 핵심 학습 알고리즘을 다루고 있다.

3장부터 6장까지 선형 회귀, 데이터 분류, 자동화된 데이터 군집, 은닉 마르코프 모델을 학습한다.각 장별로 공식표기법, 각각의 알고리즘을 확인하는 코드로 구성된다. 후반부에는 각 알고리즘이 어떤 분야, 연구에서 응용되었는지 소개하고, 간략한 요약으로 마무리한다.

3부에서는 신경망에 대한 학습을 다루고 있다.

7장부터 12장까지 오토인코더, 강화학습, 합성곱 신경망, 순환 신경망, 시퀀스2시퀀스모델, 유틸리티를 학습한다. 신경망의 기초부터 시작해 신경망 구조를 실세계에 실용적으로 적용하는 방법을 설명하고 있다.

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텐서플로 라이브러리는 C++로 구현되어 있고, 파이썬과 C++ API를 제공한다.

www.tensorflow.org/api_docs

​책의 소스코드는 파이썬으로 작성되었고, 소스코드는 다음의 url에서 확인할 수 있다.

매닝출판사: https://www.manning.com/books/machine-learning-with-tensorflow

공식 깃허브 저장소: https://github.com/BinRoot/TensorFlow-Book

한빛출판네트워크: http://www.hanbit.co.kr/src/10107

​책 전반적으로 설명이 쉽게 되어있어, 텐서플로와 함께 머신러닝을 처음 접하는 사람들이 이해하는데 좋다. 특히 이 책의 원서를 번역한 송교석 역자님에게 큰 점수를 주고 싶다. 역자님은 인공지능 분야에서 직접 일하시고 있는 분이기도 하고,관련 도서를 3권이나 번역한 점이 있어서 그런지 책 내용을 이해하기 쉽게 번역해 주신 것 같다.

​머신러닝을 처음 배우는 사람들 또는 데이터 과학 분야에서 중급 단계로 넘어가려는 분들에게 정말 적합한 책인 것 같다.

한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다.

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