Description
실전 데이터 분석을 위한 파이썬 딥러닝
딥러닝은 데이터를 행렬로 구성하여 연산 처리한다. 그중 파이썬으로 행렬 연산을 쉽게 할 수 있도록 해주는 라이브러리인 넘파이를 활용하는 이 책은 딥러닝에 필요한 몇 가지 주요한 행렬과 관련된 함수와 미분 방법을 코드와 실습을 통해 익혀볼 수 있다. 머신러닝 및 인공지능을 활용해 볼 수 있는 다양한 예제를 제공하는 사이킷런을 통해 모델을 만들어 보기 때문에 이를 활용하면 실전에서 바로 써먹을 수 있다. 정확한 숫자를 예측하는 회귀 문제와 클래스라고 불리는 라벨을 맞추는 분류 문제를 당뇨병 예측, 체력 검사, 붓꽃, 손글씨 예제를 통해 모델을 구현하고 검증해보는 과정을 보여줌으로써 개념을 확실히 잡아준다. 특히 어려운 수학적 개념을 그림과 수식을 통해 이해를 높였으며 처리 과정을 엑셀로 보여주기 때문에 방향을 잃지 않고 끝까지 잘 따라갈 수 있다. 데이터의 특징을 추출하여 패턴을 파악하는 구조인 CNN과 반복적이고 순서가 있는 데이터 학습에 특화된 RNN으로 마지막을 마무리하면서 신경망에서 학습을 통해 적합한 필터 생성을 보여준다. 이를 모두 학습하여 끊임없이 발전하고 있는 딥러닝 분야에서 자신만의 새로운 방법과 기술을 개발하는 데 활용하면 도움이 될 것이다.
딥러닝은 데이터를 행렬로 구성하여 연산 처리한다. 그중 파이썬으로 행렬 연산을 쉽게 할 수 있도록 해주는 라이브러리인 넘파이를 활용하는 이 책은 딥러닝에 필요한 몇 가지 주요한 행렬과 관련된 함수와 미분 방법을 코드와 실습을 통해 익혀볼 수 있다. 머신러닝 및 인공지능을 활용해 볼 수 있는 다양한 예제를 제공하는 사이킷런을 통해 모델을 만들어 보기 때문에 이를 활용하면 실전에서 바로 써먹을 수 있다. 정확한 숫자를 예측하는 회귀 문제와 클래스라고 불리는 라벨을 맞추는 분류 문제를 당뇨병 예측, 체력 검사, 붓꽃, 손글씨 예제를 통해 모델을 구현하고 검증해보는 과정을 보여줌으로써 개념을 확실히 잡아준다. 특히 어려운 수학적 개념을 그림과 수식을 통해 이해를 높였으며 처리 과정을 엑셀로 보여주기 때문에 방향을 잃지 않고 끝까지 잘 따라갈 수 있다. 데이터의 특징을 추출하여 패턴을 파악하는 구조인 CNN과 반복적이고 순서가 있는 데이터 학습에 특화된 RNN으로 마지막을 마무리하면서 신경망에서 학습을 통해 적합한 필터 생성을 보여준다. 이를 모두 학습하여 끊임없이 발전하고 있는 딥러닝 분야에서 자신만의 새로운 방법과 기술을 개발하는 데 활용하면 도움이 될 것이다.
파이썬과 엑셀로 시작하는 딥러닝 : 딥러닝의 알고리즘 원리부터 파악하기
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