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실전 예제로 배우는 GAN(데이터 사이언스 시리즈 38)

실전 예제로 배우는 GAN(데이터 사이언스 시리즈 38)

파이썬, 텐서플로, 케라스로 다양한 GAN 아키텍처를 구축하고 활용하기

저자 조시 칼린
출판사 위키북스
출간일 2019-07-24
ISBN 9791158391652
사이즈 (187 x 240 mm)
무게 603g
판형
상태 정상
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  • 책소개
파이썬, 텐서플로, 케라스를 사용해 강력한 생성 모델을 구현함으로써 차세대 딥러닝을 간소화한다!
생성적 적대 신경망(GAN) 개발 작업은 복잡할 뿐만 아니라, 이해하기 쉬운 코드를 찾기도 어렵다. 이 책에서는 CycleGAN, simGAN, DCGAN 및 2차원 이미지로 3차원 형상을 생성하는 모델과 같은 여덟 가지 최신 GAN 구현 예제를 소개한다. 각 장마다 파이썬, 텐서플로, 케라스의 공통 아키텍처를 바탕으로 쉽게 구축할 수 있는 GAN 아키텍처를 읽기 쉬운 형태로 탐구해 보는 데 도움이 되는 유용한 방법을 담고 있다.



모델의 작동 방식을 이해할 수 있게 다양한 GAN 아키텍처 유형을 다루는 일부터 DCGAN, Pix2Pix 등과 관련된 사용 사례를 다루는 데 도움이 되는 직관적인 방법들이 들어 있다. 또한 바로 구현해 볼 수 있는 코드 기반 솔루션을 제공하는 덕분에, GAN 모델을 사용하면서 부딪히는 문제를 해결하거나 도전에 대응할 수 있는 실질적인 도움을 얻게 될 것이다.

출판사 리뷰

★ 이 책에서 다루는 내용 ★



◎ 한 가지 GAN 아키텍처의 구조를 의사코드로 배운다

◎ 구축할 각 GAN 모델의 공통 아키텍처를 이해한다

◎ 텐서플로와 케라스를 사용해 다양한 GAN 아키텍처를 구현해 본다

◎ 서로 다른 데이터셋을 사용해 GAN 모델에서 신경망 기능을 활성화해 본다.

◎ 다양한 GAN 모델을 결합하고 해당 모델들을 미세하게 조정하는 방법을 배운다

◎ 2차원 이미지를 가져와서 3차원 형상으로 만들어 내는 모델을 제작해 본다.

◎ Pix2Pix를 사용해 GAN을 개발함으로써 화풍을 모사하게 해 본다.

저자

조시 칼린 로봇공학과 머신러닝을 접목한 분야에 집중하는 물리학자이자 기술자이다. 고급 센서 및 산업용 로봇, 머신러닝, 자율 주행 차량을 연구하는 일에 종사한다. 물리학, 기계공학, 컴퓨터과학 학위를 취득했다. 여가 시간에는 차량을 다루는 일(36대의 소유 차량을 세어 보는 일), 컴퓨터를 조립하는 일, 로봇공학 및 머신러닝 분야의 신기술을 학습하는 일(이 책을 쓰는 일 같은 것)을 즐겨 한다.
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