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2021-09-13

입문서에서는 알기 어려웠던 전이학습과 파인튜닝을 활용한 화상 분류, 물체 감지, 시맨틱 분할, 자세 추정, GAN을 활용한 화상 생성 및 이상 탐지, 텍스트 데이터 감정 분석, 동영상 데이터 클래스 분류를 12가지 모델로 구현하며 배울 수 있다.
이 책을 통해 딥러닝 기술의 응용법을 구현하며 학습해볼 수 있다.
딥러닝 구현 패키지는 파이토치를 이용하고 있으며, 아나콘다와 주피터 노트북, AWS를 이용해서 실습을 해볼 수 있다.
화상 분류와 전이학습(VGG), 물체 감지(SSD), 시맨틱 분할(PSPNet), 자세 추정(OpenPose), GAN을 활용한 화상 생성(DCGAN, Self-Attention GAN), GAN을 활용한 이상 화상 탐지(AnoGAN, Efficient GAN), 자연어 처리에 의한 감정 분석(Transformer), 자연어 처리를 활용한 감정 분석(BERT), 동영상 분류(3DCNN, ECO)와 같은 다양한 방법으로 딥러닝을 활용하는 내용을 담고 있다.
아예 딥러닝을 처음 시작하는 사람들보다는, 기초적인 딥러닝을 구현한 경험이 있는 사람이 이 책을 읽으면 좋을 것 같다. 다양한 예제로 실습해보면서 딥러닝 응용에 대한 갈피를 잡을 수 있을 것이라 생각이 든다.
* 한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다.