8월 마지막 주, 이 주의 신간과 베스트셀러를 소개합니다. [편집자 주]

스파크를 이용한 자연어 처리
"대규모 텍스트를 다루는 가장 효율적인 딥러닝을 만나다"

아파치 스파크(Spark) 위에 구축된 자연어 처리 라이브러리인 스파크 NLP는 정확성과 빠른 속도, 넓은 확장성을 지원한다. 이 책은 스파크 NLP로 효율적인 애플리케이션을 설계하고 제작하는 방법을 소개한다. 기본적인 언어학과 문자 체계부터 감성 분석, 검색 엔진 구축까지 스파크 NLP를 사용하는 데 필요한 핵심을 담았다. NLP 애플리케이션 개발 시 매우 중요한 성능 문제도 살펴보며 실무에 응용하기 전 꼭 알아야 할 내용을 담았다. 구체적인 예제를 따라 하며 딥러닝과 스파크 NLP 라이브러리로 자신만의 확장 가능한 NLP 애플리케이션을 만들 수 있게 구성한 것이 특징이다.
앨릭스 토머스 지음|이창현 옮김|한빛미디어|440쪽


fastai와 파이토치가 만나 꽃피운 딥러닝
"박사 학위 없이 AI를 폼나게 구현하는 법"

저자 제러미 하워드와 실뱅 거거는 "fastai 라이브러리는 딥러닝 응용에 일관된 인터페이스를 최초로 제공해 ‘모두를 위한 딥러닝’을 가능하게 하며 이제 더 이상 딥러닝은 구글, 페이스북, 마이크로소프트 등 거대 기술 기업의 전유물이 아니다"라고 말한다.
이 책은 파이썬에 친숙한 프로그래머라면 약간의 수학적 배경지식, 소규모 데이터, 짧은 코드만으로도 딥러닝을 구현할 수 있게 가이드한다. 또한 fastai와 파이토치로 다양한 작업에 대한 모델을 학습시키는 방법과 내부적인 알고리즘을 완전히 이해하는 데 필요한 딥러닝 이론도 설명한다.
제러미 하워드·실뱅 거거 지음 |박찬성·김지은 옮김 |한빛미디어 |720쪽


클라우드 네이티브를 위한 데이터 센터 네트워크 구축
"데이터 센터 네트워킹을 위한 아키텍처, 프로토콜, 도구"

이 책은 모던 클라우드 네이티브 데이터 센터 네트워크에 대해 학습하고 구축 및 검증하는 방법을 다룬다. 클라우드 네이티브 운영 환경에서 견고하고 확장 가능한 데이터 센터 네트워크 설계 방법을 소개한다. 네트워크 인프라를 구축하고 운영하는 데 필요한 아키텍처와 프로토콜에 관한 이론부터 앤서블 등 다양한 오픈소스 소프트웨어를 활용한 실용적인 예제까지 살펴본다. 개방형 네트워킹에 관심이 많거나 데이터 센터의 이론이 데이터 센터 디자인에 어떻게 적용되는지 궁금한 이들에게 안내서가 되어줄 것이다.
디네시 G. 더트 지음|정기훈 옮김 |한빛미디어|564쪽