지금까지의 머신러닝 책들은 어려운 수학식들이 많았는데... 파이썬 개발자가 AI 알고리즘을 사용해서 실제 어플리케이션을 개발할 수 있도록 만든 책이어서인지 어려운 수학식들보다는 파이썬의 머신러닝 라이브러리 함수를 주로 사용하다보니 개발자가 읽기에 좋은 책이다. 지도 학습, 앙상블 학습, 비지도 학습 휴리스틱 검색, 유전 알고리즘, 음성 인식, 자연어, 이미지 처리에 영혼까지 끌어 모아놓은 것 처럼 머신러닝/딥러닝과 관련된 여러 신경망들까지 복잡한 개념들을 광범위하게 다뤄서인지 깊은 내용까지는 다루지 않는다. (그러면 어려운 수학식이 나와야 하는건가? ^^;) 그래도 다양한 이미지, 텍스트, 음성데이터를 처리하는 파이썬 예제 코드를 통해서 머신러닝과 딥러닝을 쉽게 이해할 수 있게해주고 AI 알고리즘을 적용..

20년 이상의 경력을 가진 전문 해커가 쓴 책이니 말해뭐해. 해커가 되려는 사람들이 꼭 읽어야 할 필독서가 아닐까 생각된다. 악성 해커들로부터 시스템을 지켜낼 수 있도록 해킹 활동을 직접 체험해 보도록 구성되어있고 리눅스와 유닉스, 메일 서버 해킹을 위한 Virtual Machine Image들을 제공하고 있어 다양하고 안전하게 해킹을 해볼 수 있다. 실제 해킹 훈련과정을 바탕으로 책이 써져서인지 훈련과정에 쓰인 기법들과 도구들을 실제적인 기술에 초점을 둔 예제들로 구성해서 해킹에 필요한 모든 것을 알려주는 책이다. 가상 해킹 환경을 구축하고 DNS, email, VPN, 파일공유서버등 다양한 측면의 취약점들을 통한 해킹 기술들과 해킹 도구들을 알려주고 큰 관심사인 패스워드에 대해 자세히 알아보고 패스워..

쉽게 배워 바로 써먹는 디자인 패턴 객체 지향 프로그래밍, OOP를 알았다면 다음에 알아야 할 것은 바로 디자인 패턴이다. 하지만, 알아야 한다는 건 알겠는데 왜 알아야 하고, 어떻게 써 먹어야 하는지를 모를 수 있다. 정말 쉽게 배워서 바로 써먹을 수 있도록 도와주는 책이다. 객체지향 프로그래밍을 하면서 생길 수 있는 문제들의 여러 유형들을 해결하기 위해 오랜시간 정리된 솔루션인 디자인 패턴. 내가 만든 구조가 쵝오라고 생각할 수 있다. 물론 디자인 패턴의 구조가 정답이라고는 할 수 없다. 문제는 해결하지만, 성능은 보장하지 못하는 경우도 있으니... 하지만, 대부분의 문제들, 24가지 패턴들이 사용되는 구조에서 발생할 수 있는 오류들 - 객체를 생성하면서 생기는 문제들 - 객체를 확장시키면서 생기는 ..

대부분의 서비스는 서버로 데이터를 전달해서 처리결과를 전달받아 화면에 보여주는 형태이고 딥러닝을 구동하기 위한 환경은 x86 CPU와 Linux에 그래픽 카드를 장착한 데스크탑 환경이 기본이다. Cloud기반의 서버들을 사용한다고해도 사용량에 따른 요금 부담은 다소 부담스럽기도 하다. 하지만, 최근의 트렌드와 니즈가 실시간으로 서비스를 처리하면서 개인정보도 보호해야하고, 오프라인에서 동작하는 서비스를 필요로 하고 있다. 서버 없이 기기 자체에서 딥러닝 모델을 활용하는 On-Device AI가 필요해진 것이다. "텐서플로 라이트를 활용한 안드로이드 딥러닝"은 이를 위해 안드로이드 기기의 제한된 자원을 사용하여 딥러닝 모델을 활용하는 방법을 알려준다. 안드로이드 기기에서 딥러닝 모델을 활용하는 앱을 만드는 ..

대표적인 클라우드 컴퓨팅 서비스인 AWS의 Amplify 서비스등 여러 서비스들과 리액트를 이용해서 서버리스 애플리케이션을 쉽고 빠르게 만들 수 있는 방법을 알려주는 책이다. 애플리케이션을 움직이게 하기 위한 인프라 즉, 서버 개발보다는 비즈니스 로직을 만드는 것에 더 큰 가치를 두고 최소의 자원으로 최대의 개발 속도와 효율을 내면서 원하는 애플리케이션을 만들기 위한 책이다. 서버를 개발하지 않고, 서버에서 처리할 인증, 스토리지, 관리를 위한 기능들을 대체하는 서비스들을 사용하므로 빠른 프로토타입 제작과 테스트에 이상적인 방법이다. 때문에 서버에 대한 지식이 많지 않아도 책의 내용을 하나 하나 따라하다보면 원하는 동작을 처리하는 애플리케이션을 만들 수 있다. 프론트 개발자이고 리액트에 대한 이해가 있다..

머신러닝으로 데이터를 가지고 좀 놀아봤다면? 이제 넓은 세상에 나가 그 실력을 발휘할 때지. 어디서? 데이터 분석 경진 대회들! 그런 예측모델 분석 대회 플랫폼인 캐글! Kaggle! www.kaggle.com! 그런데, 그냥 가면되나? 무작정? 그게 그렇지가 않다는군. 가벼운 마음으로 나갔다가 경진 대회에서 마음만 받을께~ 라는 당황스러운 마음의 스크레치를 선물로 받을 수 있다. 하지만 캐글에서의 경험을 바탕으로 주옥같은 노하우들을 집대성해놓은 이 책이 더해진다면 이미 기본적인 준비는 되었다고 봐도 과언이 아닐 듯 싶다. 실제 데이터들을 이용하고, 이론서들에서 찾아보기 어려운 기법들과 데이터셋들마다 다양한 테크닉이 필요한 경진 대회에서 상위 순위권에 진입하기 위해서는 문제를 정확히 이해하고 풀어내는 능..