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R 딥러닝 쿡북
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R 딥러닝 쿡북 텐서플로, H2O, MxNet으로 구현하는

  • PKS프라카시
  • |
  • 에이콘출판
  • |
  • 2018-06-11 출간
  • |
  • 352페이지
  • |
  • 188 X 235 X 20 mm
  • |
  • ISBN 9791161751689
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북스크린영상으로 만나보는 한 권의 책 이야기

출판사서평




★ 이 책의 대상 독자 ★
데이터 과학 전문가 혹은 분석가를 대상으로 한다. 머신 러닝 과제를 끝내고 이제 딥러닝 구현에 따라오는 불편을 해결하기 위해 접근이 쉬운 참고서를 원하는 사람에게 적합하다. 다른 딥러닝 전문가보다 앞서가고 싶은 사람에게 유용할 것이다.

★ 옮긴이의 말 ★
지난 7년간의 딥러닝 연구 발전 속도는 정말 놀랍습니다. 기계가 사진에서 사람, 동물, 물건을 확인하고 이름을 찾아주며, 일상적인 대화를 이해하고 외국어를 어느 정도 자연스럽게 번역하는 등 이전에는 미처 상상하지 못했던 일들을 해내고 있습니다. 아직은 보편적 인공지능을 달성하려면 갈 길이 까마득하지만 현재 가능한 기술로도 얼마든지 우리의 일상과 업무 환경을 바꿀 수 있습니다. 이 책은 이름에 걸맞게 구현된 코드 예시를 제공해주고 실습 후 코드에 담긴 이론을 설명해줍니다. 또한 책의 간결성 때문에 설명이 부족할 때는 담지 못한 개념을 어느 곳에서 더 알아봐야 할지도 알려줍니다.
이 책은 R 통계 언어를 사용하므로 프로그래밍 언어가 익숙하지 않은 사람도 쉽게 접근할 수 있습니다. 또한 다양한 R 패키지의 설치법과 사용법을 다루므로 딥러닝 패키지에 대한 전반적 지식을 얻게 도와줍니다. 현재 폭넓게 사용하는 CNN, 오토인코더, RNN, 전이 학습 등의 개념을 다루고 있기에 좋은 입문서가 될 것으로 생각합니다. 딥러닝을 만나는 즐거운 첫걸음이 되기를 기대합니다.


목차


1장. 소개
__R과 IDE 설치
__주피터 노트북 애플리케이션 설치
__R 머신 러닝 기초 시작
__R 딥러닝 도구/패키지 설치
__R MXNet 설치
__R 텐서플로 설치
__R의 H2O 설치
__도커로 세 패키지 한 번에 설치

2장. R 딥러닝
__로지스틱 회귀 시작
__준비
__데이터셋 도입
__H2O 로지스틱 회귀
__텐서플로 로지스틱 회귀
__텐서플로 그래프 시각화
__다층 퍼셉트론 시작
__H2O 인공 신경망
__H2O 그리드 서치를 활용한 초매개변수 조정
__MXNet 인공 신경망
__텐서플로 인공 신경망

3장. CNN
__소개
__이미지 데이터셋 다운로드와 설정
__CNN 분류기 구조 이해
__가중치와 편향 초기화 함수 정의
__새 콘볼루션 계층 생성 함수 정의
__콘볼루션 계층 평탄화 함수 정의
__과연결 계층 평탄화 함수 정의
__플레이스홀더 변수 정의
__첫 번째 콘볼루션 계층 생성
__두 번째 콘볼루션 계층 생성
__두 번째 콘볼루션 계층 평탄화
__첫 번째 완전 연결 계층 생성
__첫 번째 완전 연결 계층의 드롭아웃 적용
__드롭아웃을 사용한 두 번째 완전 연결 계층 생성
__소프트맥스 활성화를 사용한 클래스 예측
__최적화를 위한 손실 함수 정의
__경사 하강 손실 최적화
__텐서플로 세션에서의 그래프 실행
__테스트 데이터상 성능 평가

4장. 오토인코더 데이터 표현
__소개
__오토인코더 설정
__데이터 정규화
__표준화 오토인코더 설정
__오토인코더 매개변수 조정
__적층 오토인코더 설정
__노이즈 제거 오토인코더 설정
__확률 인코더와 디코더 생성과 비교
__오토인코더 다양체 학습
__희소 분해 평가

5장. 딥러닝 생성 모델
__RBM과 주성분 분석 비교
__베르누이 분포 입력 값의 RBM 설정
__RBM 훈련
__RBM 역방향 혹은 재구성 단계
__재구성 CD 이해
__새 텐서플로 세션 초기화와 시작
__RBM 결과 평가
__RBM 협동 필터링 설정
__RBM 전체 훈련 수행
__DBN 설정
__피드포워드 역전달 신경망 구현
__DRBM 설정

6장. 순환 신경망
__기본 RNN 설정
__양방향 RNN 모델 설정
__심층 RNN 모델 설정
__LSTM 기반 순차 모델 설정

7장. 강화 학습
__소개
__MDP 설정
__모델 기반 학습 수행
__모델 자유 학습 수행

8장. 텍스트 마이닝 딥러닝 응용
__텍스트 데이터 전처리와 감정 추출
__tf-idf를 사용한 문서 분석
__LSTM 망을 사용한 감정 예측
__text2vec를 사용한 응용

9장. 신호 처리 딥러닝 응용
__음악 MIDI 파일 소개와 전처리
__RBM 모델 개발
__새 악보 생성

10장. 이전 학습
__소개
__사전 학습 모델 사용법 설명
__이전 학습 모델 설정
__이미지 분류 모델 개발
__GPU 딥러닝 모델 학습
__CPU와 GPU 성능 비교
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