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> 월간 개발자 : 4월의 개발자 박해선 님 (2020.03.30 ~ 2200.12.31)
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책 쓰고 번역하는 개발자를 소개합니다

안녕하세요. 책 쓰고 번역하는 박해선 입니다.

현재 ML GDE(Machine Learning Google Developer Expert)이며
기계공학을 전공했지만 졸업 후엔 줄곧 코드를 읽고 쓰는 일을 했습니다.
블로그에 글을 쓰고 텐서플로 문서 번역에 기여하면서 소프트웨어와 과학의 경계를 흥미롭게 탐험하고 있습니다.

무료로 공개된 책을 번역하여 블로그에 올린 덕분에 IT 번역에 발을 들이게 되었습니다. 기술 번역은 정보를 올바르게 전달하는 것이 가장 중요하다고 생각하고 있으며 번역할 때 적어도 원서에 있는 기술적인 오류가 그대로
옮겨오지 않도록 노력하고 있습니다.

책을 읽고 나서 취업을 했다는 이야기를 듣거나 재미있게 읽고 있다는
인사를 받을 때 정말 큰 보람을 느끼며, 번역이 아닌 집필 작업을 통해 배운 것을 표현하면서 다시 또 채울 수도 있다는 매력에 빠져있습니다.
텐서플로우 블로그(Tensor이모티콘 이미지Blog)를 통해 독자들과 직접 마주하는 공간을 운영하고 있습니다.

개발자 대표 도서

미술관에 GAN 딥러닝 실전 프로젝트

미술관에 GAN 딥러닝 실전 프로젝트

데이비드 포스터 저ㅣ박해선 역 한빛미디어

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딥러닝을 사용해 창의성을 나타낼 수 있을까요?
이 책으로 창조성의 메카니즘을 탐험해 보세요.

딥러닝에 관한 책이 많이 있지만 특정 주제를 깊이 다룬 경우는 드뭅니다. 이 책은 생성 모델링을 깊게 다루고 있어서 출간되기 전부터 번역해보겠다고 마음먹었습니다. 알고리즘 소개가 딱딱하고 어려울 수 있는데 재미난 비유를 통해 전체적인 개념을 이해시키고 상세 구현과 이론을 소개하는 것이 매우 좋았습니다. 딥러닝을 생성 모델링에 사용하면 그림을 그리거나, 글을 쓰고, 작곡하고, 게임을 할 수 있는 모델을 개발할 수 있습니다.
원서의 제목을 그대로 번역할 수도 있었습니다만 서현 편집자의 탁월한 능력 덕택에 독특하고 창의적인 제목을 가지게 되었습니다. 기억하기 쉬운 제목처럼 독자들의 서가에 오래 남는 책이 되었으면 좋겠습니다.

Do it! 딥러닝 입문

Do it! 딥러닝 입문

박해선 저 이지스퍼블리싱

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어려운 딥러닝을 개념, 수식, 코딩으로 밑바닥부터 정면 돌파!

딥러닝의 개념을 쉽게 전달하면서도 어려운 부분도 간결하고 명확하게 설명하는 책입니다. 많은 책들이 역전파를 유도하는 과정을 어렵게 소개하고 있고, 특히 순환 신경망의 경우 더 그렇습니다. 책에서는 오차가 어떻게 네트워크를 거슬러 전파되는지 단계마다 그림과 수식으로 차근차근 안내합니다. 또 전개된 수식을 사용해 선형 회귀에서 로지스틱 회귀를 거쳐 여러 종류의 경사 하강법을 사용한 신경망까지 간단한 파이썬 클래스를 모두 직접 구현해 볼 수 있습니다.
파이썬을 조금 다룰 줄 안다면 누구나 이 책을 통해 완전 연결 신경망, 합성곱 신경망, 순환 신경망의 원리를 터득할 수 있을 것 입니다.

핸즈온 머신러닝

핸즈온 머신러닝

오렐리앙 제롱 저ㅣ박해선 역 한빛미디어

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머신러닝 전문가로 이끄는 최고의 실전 지침서

핸즈온 머신러닝은 명실공히 머신러닝 분야의 글로벌 베스트 셀러입니다. 머신러닝에 대한 개괄적인 소개와 예시 프로젝트로 전체 머신러닝 프로세스의 흐름을 익힐 수 있습니다. 또한 거의 모든 머신러닝 알고리즘을 다루면서 다양한 딥러닝 구성 요소와 개념도 설명하고 있습니다. 오토인코더와 강화학습까지 다루고 있어서 마치 머신러닝의 종합 선물 세트와도 같습니다.
저자는 연습문제를 통해 독자들이 더 공부할 수 있도록 안내하고 부록에 깊이 있는 주제를 따로 포함시켰습니다. 깃허브 주피터 노트북은 모든 예제 코드를 포함하고 있어서 꼭 따라 해 보시길 권합니다. 머신러닝을 공부한다면 누구나 한 번은 읽어야 할 책으로 강력히 추천합니다.

머신 러닝 교과서 with 파이썬, 사이킷런, 텐서플로

머신 러닝 교과서 with 파이썬, 사이킷런, 텐서플로

세바스찬 라시카, 바히드 미자리리 저ㅣ박해선 역 길벗

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사이킷런과 텐서플로 2.x 버전을 사용해 머신러닝과 딥러닝의 핵심 알고리즘을 배우자!

이 책은 머신러닝 분야의 또 하나의 글로벌 베스트 셀러입니다. 두 권을 모두 번역할 수 있어서 정말 행운입니다. 전반부는 머신러닝 알고리즘을, 후반부는 딥러닝을 다룹니다.
이 책의 장점은 데이터 전처리와 차원 축소를 포함한 비지도 학습 알고리즘을 자세히 다루고 있다는 것입니다. 후반부에서 신경망을 역전파부터 직접 파이썬으로 구현해 봅니다. 이 과정을 통해 딥러닝의 작동 원리를 이해하고 텐서플로를 사용한 고급 신경망으로 넘어갈 수 있습니다. 사이킷런을 사용한 머신러닝과 텐서플로와 케라스를 사용한 딥러닝을 마스터하고 싶다면 이 책을 추천합니다.

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