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R로 하는 쉬운 딥러닝
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R로 하는 쉬운 딥러닝

  • 나이젤 루이스
  • |
  • 에이콘출판
  • |
  • 2017-06-16 출간
  • |
  • 280페이지
  • |
  • 152 X 224 X 17 mm
  • |
  • ISBN 9791161750064
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북스크린영상으로 만나보는 한 권의 책 이야기

출판사서평

★ 이 책에서 다루는 내용 ★
■ 순환 신경망(Recurrent Neural Network)의 개발
■ 엘만 신경망(Elman Neural Network) 구축
■ 조단 신경망(Jordan Neural Network) 수행
■ 중첩된 상호 연관 신경망(Cascade Correlation Neural Network) 생성
■ 심층 신경망(Deep Neural Network)의 이해
■ 오토인코더(Autoencoder) 활용
■ 다층 오트인코더(Stacked Autoencoder)의 성능을 높이는 방법
■ 제한된 볼츠마 머신(Restricted Boltzmann Machine) 활용
■ 심층 신뢰망(Deep Belief Network) 학습

★ 이 책의 대상 독자 ★
이 책은 데이터 과학자, 연구자, 개인적인 관심을 갖고 딥러닝을 배우고 싶은 사람들 모두에게 딥러닝 기법을 소개시켜주고자 한다. R을 처음 접하는 사람도 이 책을 사전지식 없이 쉽게 읽을 수 있다. 각 예제들을 직접 입력해보며, 예제에 대한 설명을 읽으면 가능하다.

★ 옮긴이의 말★
요즘은 그 어느 때보다 많은 매체에서 '딥러닝'이란 용어가 회자되고 있으며, 이미 우리의 일상 속에서도 어렵지 않게 접할 수 있다. 과연 ‘딥러닝’이란 무엇일까? 우리는 ‘딥러닝’에 대한 이해 없이 이 상황을 맞이해도 괜찮을까? ‘딥러닝’을 이해하면 이를 어떻게 활용할 수 있을까? 딥러닝에 대한 적절한 이해가 중요한 시점이다.
최근 딥러닝 입문서가 적지 않다. 그중에서도 이 책은 상대적으로 적은 분량과 저자의 도발적인 표현(본인이 ‘최고’요, 이 책도 ‘최고’요)때문에 눈길을 끌게 되었다. “정말로 그럴까?”라는 의문과 꽤 얇은 책의 두께 때문에 이 책을 알아가게 됐다. 결론적으로 이 책은 딥러닝의 ‘큰 그림’을 소개하고 쉽고 빠르게 활용 방법을 알려줘 의문에 대한 답을 제시한다.
특히 수식에 대한 자세한 설명을 지양하고 사례를 통해 딥러닝을 소개하는 것은 이 책의 가장 큰 장점이다. (물론 독자들이 직접 실습을 할 수 있게 딥러닝을 위한 R 코드도 같이 제공해 활용 방법도 제시한다.) 사례를 참고해 최대한 쉽게 직접 적용할 수 있으면서 가끔은 저자의 사례도 소개해 꽤 재미있게 책장을 넘길 수도 있다. 반면 딥러닝에 관한 복잡한 수식이나 수준 깊은 기술인 내용은 설명하지 않으니 참고하길 바란다.
딥러닝을 쉽고 빠르게 이해하고 싶은 독자들에게 이 책을 권한다. 책에서는 인공 신경망부터 심층 신경망의 개요 등, 다양한 종류의 심층 신경망을 소개한다. 이 과정에서 다양한 분야에서의 딥러닝 적용 사례를 소개하며, 직접 실습할 수 있게 간결한 R 코드를 함께 제공한다. 이 대목에서 독자들에게 한 가지 부탁이 있다. 각 장의 내용을 읽은 후, 책에서 제공되는 R 코드를 꼭 실행해보길 바란다. 그리고 가능하다면 독자들이 다루는 데이터에 대해서도 책에서 나오는 R 코드를 적용해보기를 바란다. 이 과정으로 딥러닝 내용을 한층 더 잘 이해할 수 있는 계기가 되었으면 한다.

저자소개

저자 나이젤 루이스(Nigel D. Lewise)는 끊임없이 R과 파이썬 등을 연구하고 지식을 공유하고자 한다. 지금까지 『Machine Learning Made Easy with R』(2017), 『Deep Learning for Business with R』(2016), 『92 Applied Predictive Modeling Techniques in R』(2015), 『Visualizing Complex Data Using R(2014), 『100 Statistical Tests: in R』(2013) 등을 저술해오고 있다.

도서소개

현재 딥러닝은 빅데이터의 폭발적인 증가와 함께 많은 관심을 받고 있다. 최고의 데이터 과학자가 되고 싶다면 이 책으로 딥러닝을 이해해보는 것은 어떨까. 저자는 딥러닝 모형이 어떻게 작동하는지를 알려주며, R을 사용해 직접 딥러닝 모델을 쉽고 빠르게 구축할 수 있도록 도와준다. 복잡한 수식을 지양하고, 다양한 사례를 통해 딥러닝의 핵심을 쉽게 이해할 수 있을 것이다.
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