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[책] 딥러닝의 정석 2판(니틴 부두마, 조 파파)

# (책) 읽게 된 이유 최근 ETRI 인턴을 갔다오면서 웬만한 모델을 가져다 쓰는 것은 잘하는 듯하나, 해당 모델에 대한 기반 지식이 부족한 것을 느껴 관련 책을 찾아 보게 되었다. 그 중 기초적인 지식과 전체적인 딥러닝의 개념을 다질 수 있는 책인 '딥러닝의 정석'을 찾게 되어 읽게 되었다. # 목차 CHAPTER 1 딥러닝을 위한 선형대수학 기초 CHAPTER 2 확률 기초 CHAPTER 3 신경망 CHAPTER 4 순방향 신경망 훈련 CHAPTER 5 PyTorch 기반 신경망 구현 CHAPTER 6 경사하강법 CHAPTER 7 합성곱 신경망 CHAPTER 8 임베딩과 표현 학습 CHAPTER 9 시퀀스 분석 모델 CHAPTER 10 생성 모델 CHAPTER 11 해석 가능성 방법론 CHAPTER..

[책] MLOps 실전 가이드: Practical MLOps(이장후, 이일섭, 서기원)

# (책) 읽게 된 이유 머신러닝을 공부하다보니 이를 관리하고 자동화하는 과정에 대한 의문이 생겼다. 과정에서 MLOps에 관심을 갖게 되었고, 관련 책을 찾아보니 'MLOps 실전 가이드'를 찾게되어 읽게 되었다. # 목차 Chapter 1 Mlops 세상으로 초대 Chapter 2 Mlops를 시작하기 위한 기본 개념 Chapter 3 컨테이너와 엣지 디바이스를 위한 Mlops Chapter 4 머신러닝 애플리케이션에 지속적 배포를 적용하기 Chapter 5 Automl과 Kaizenml Chapter 6 모니터링과 로깅 Chapter 7 Aws를 이용한 Mlops Chapter 8 애저 환경과 Mlops Chapter 9 구글 클라우드 플랫폼과 쿠버네티스 Chapter 10 머신러닝 상호운용성 Ch..