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이 책은, 현재 일본에서 딥러닝이 기업에서 어떻게 이용되고 있으며,

향후 어떻게 이용할 수 있는지를 취재하여 엮은 책이다.

그리고 앞부분에서는, 딥러닝 자체에 대해서도 소개하면서,

구글이 제공하는 여러가지 딥러닝 관련 API를 소개한다.

딥러닝에 대하여, 상당히 실용적인 내용이 담겨 있는 책이다.

 

사실, 딥러닝은 2016년 이세돌과 AI와의 바둑 대결을 통해 유명해졌고,

그 이후로 실생활에 점점 그 자리를 넓혀가고 있다.

하지만 아직 사람들에게는 막연한 개념이기도 하다.

앞으로 무궁무진하게 활용되리라는 것은 알지만,

현재, 그리고 지금 당장 어떻게 활용할 수 있는지는 잘 알지 못한다.

그치만 실제로는, 딥러닝은 이미 대중화될 준비가 되어 있으며,

그 선봉에는 구글이 있다.

이러한 구글의 노력이 집대성되어 있는 곳이 바로 GCP(Google Cloud Platform)이다.

구글이 제공하는 AI 관련 서비스는 크게 두가지 방향으로 갈라진다.

하나는 TensorFlow라는 라이브러리를 통해

딥러닝 및 머신러닝 자체를 직접 구현할 수 있도록 도와 준다.

또다른 하나는, Google Cloud API로써,

이미 머신러닝이 완료된 기능을 직접 이용할 수 있도록 제공된다.

Google Cloud API는 Vision, Speech, Natural Language, Translation 및 Dialogflow로 나누어진다.

이 책에서는 GCP 및 TensorFlow에 대해 설명하고,

일본 기업에서의 실제 적용사례를 소개하며,

적용할 마음은 있지만 아직 시작하지 않은 사람들을 위해

어떻게 접근하면 좋을지에 대한 방법론을 소개한다.

접근방법론을 요약하면, 쉬운 것부터, 비용과 관련된 것부터,

그리고 효과를 측정할 수 있는 것부터 시작하라는 것이다.

 

다분히 기업들을 위한 내용이지만,

관심 있는 개인들에게도 좋은 인사이트를 제공해 준다.

두껍지 않고 어렵지 않고 부담없이 읽을 수 있는 내용이면서도

아주 알찬 내용이 담겨 있다.

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Tensorflow — Neural Network Playground

Tinker with a real neural network right here in your browser.

playground.tensorflow.org

 

 

AI Experiments | Experiments with Google

Celebrating Creativity and AI

experiments.withgoogle.com

 

 

Deep Dream Generator

 

deepdreamgenerator.com

 

 

Magenta

A research project exploring the role of machine learning in the process of creating art and music.

magenta.tensorflow.org

 

 

Inbox by Gmail - Wikipedia

Inbox by Gmail was an email service developed by Google. Announced in limited invitation-only basis on October 22, 2014, it was officially released to the public on May 28, 2015. Inbox was shut down by Google on April 2, 2019. Available on the web, and thr

en.wikipedia.org

 

 

Google Cloud Search: Gmail, 드라이브 등의 검색 | G Suite

적시에 관련 지원을 제공하여 이메일, 파일, 회의 등을 쉽게 정리하고 계획적으로 관리할 수 있도록 도와줍니다. Google의 강력한 기능을 사용하여 전체 G Suite를 검색할 수 있습니다.

gsuite.google.co.kr

 

ibab/tensorflow-wavenet

A TensorFlow implementation of DeepMind's WaveNet paper - ibab/tensorflow-wavenet

github.com

 

 

WaveNet: A Generative Model for Raw Audio

This post presents WaveNet, a deep generative model of raw audio waveforms. We show that WaveNets are able to generate speech which mimics any human voice and which sounds more natural than the best existing Text-to-Speech systems, reducing the gap with hu

deepmind.com

 

제품 및 서비스  |  Google Cloud

Google Cloud Platform, G Suite, 지도 플랫폼, ID를 비롯한 Google Cloud의 제품 및 서비스는 비즈니스 성장에 필요한 기술을 제공합니다.

cloud.google.com

 

 

BigQuery - 분석 데이터 웨어하우스  |  BigQuery  |  Google Cloud

BigQuery는 빠른 속도, 높은 확장성, 비용 효율성을 두루 갖춘 완전 관리형 기업용 데이터 웨어하우스로서, 기본 SQL 사용자라면 누구든 대규모 분석에 활용할 수 있습니다.

cloud.google.com

 

 

ImageNet

Check out the ImageNet Challenge on Kaggle!

image-net.org

 

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머신러닝을 학습할 때 자주 등장하는 예제는 MNIST 분류일 것이다.

MNIST란, 숫자 필기 데이터 모음이며, 

머신러닝 기법간 정확도 비교를 위해 자주 사용된다.

자세한 정의는 다음 링크에 나와 있다.

MNIST database


또한, 딥러닝에 필요한 기능들을 구현해 둔 Library들이 있는데,

내가 찾아본 것은 다음의 몇가지들이다.


위에 열거한 Library들에 대한 Tutorial을 보면,

공통적으로 MNIST 데이터를 사용하는 예제들이 나온다.


Theano

TensorFlow



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