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실전! Core ML을 활용한 머신러닝 iOS 앱 개발 요약정보 및 구매

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제조사 위키북스
원산지 국내산
브랜드 위키북스
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    실전! Core ML을 활용한 머신러닝 iOS 앱 개발

    9791158391355.jpg

    도서명:실전! Core ML을 활용한 머신러닝 iOS 앱 개발
    저자/출판사:죠슈아,뉴햄/위키북스
    쪽수:356쪽
    출판일:2019-04-25
    ISBN:9791158391355

    목차
    ▣ 01장: 머신러닝 소개
    머신 러닝이란 무엇인가?
    ML 알고리즘 소개
    __넷플릭스 - 추천 생성하기
    __Shadow draw - 프리핸드 드로잉을 위한 실시간 사용자 가이드
    __셔터스톡(Shutterstock) - 구도 기반의 이미지 검색
    __iOS 키보드 예측 - 다음 글자 예측
    일반적인 ML 작업 흐름
    요약

    ▣ 02장: 애플 Core ML 소개
    훈련과 추론의 차이
    에지에서의 추론
    Core ML
    __작업 흐름
    학습 알고리즘
    __스웨덴 자동차 보험
    __지원 학습 알고리즘
    고려사항
    요약

    ▣ 03장: 실세계에서 객체 인식하기
    이미지 이해하기
    객체 인식
    __데이터 캡처
    __데이터 전처리
    추론하기
    요약

    ▣ 04장: CNN을 활용한 감정 탐지
    얼굴 표정
    입력 데이터와 선처리
    종합
    요약

    ▣ 05장: 실세계에서 객체 위치 측정
    객체 위치 측정과 객체 탐지
    케라스 Tiny YOLO를 Core ML로 변환하기
    사진을 쉽게 찾는 방법
    배치로 최적화
    요약

    ▣ 06장: 스타일 전이로 예술 창작하기
    한 이미지에서 다른 이미지로 스타일 옮기기
    스타일 전이를 더 빠르게 하는 방법
    케라스 모델을 Core ML로 변환하기
    스위프트에서 맞춤 계층 구축하기
    __계층 속도 높이기
    __GPU 활용하기
    모델 가중치 줄이기
    요약

    ▣ 07장: CNN으로 드로잉 보조하기
    지능형 인터페이스를 구현해야 하는 이유
    드로잉
    사용자 스케치 인식하기
    __훈련 데이터와 모델 검토
    __스케치 분류하기
    __시각적 유사성을 기준으로 정렬하기
    요약

    ▣ 08장: RNN으로 드로잉 보조하기
    드로잉 보조하기
    드로잉 분류에 사용할 순환 신경망
    입력 데이터와 전처리
    종합
    요약

    ▣ 09장: CNN을 활용한 객체 분할
    픽셀 분류하기
    원하는 효과를 내기 위한 데이터 - 액션 샷
    사진 효과 애플리케이션 구축하기
    확률적 결과 활용하기
    __모델 개선하기
    __제약 조건을 두어 설계하기
    __휴리스틱 포함
    __사후 처리 및 앙상블 기법
    __인적 보조
    요약

    ▣ 10장: Create ML 소개
    전형적인 작업 흐름
    데이터 준비하기
    모델 생성 및 훈련
    __모델 매개변수
    __모델 메타데이터
    __다른 작업 흐름(그래픽 버전)
    마무리
    요약
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