Description
이 책에서는 R에서 사용 가능한 딥러닝 패키지 MXNet, 텐서플로, H2O를 소개하고, 이를 사용해 딥러닝 모델을 구현해본다. 주피터와 도커를 이용해 R 딥러닝 패키지를 설정하고 로지스틱 회귀, MLP 등 기초 개념을 이해한다. 데이터를 다운로드한 후 CNN, 오토인코더, 생성 모델, RNN, 강화 학습을 실제 예를 들어 설명하고, 직접 실습한다. 또한 사례연구로 텍스트 마이닝과 신호 처리에 적용해본다. 마지막으로 이전 학습 방법과 GPU 사용법도 다룬다.
★ 이 책에서 다루는 내용 ★
■ 텐서플로, H2O, MXNet을 사용한 다양한 응용 분야의 딥러닝 모델 개발
■ 심층 볼츠만 머신 분석
■ DBN 설정과 분석
■ 다양한 머신 러닝 알고리즘을 사용한 지도 학습 모델 개발
■ 다양한 종류의 기본 콘볼루션 함수 설정
■ 오토인코더를 사용한 특징 표현 이해
■ 딥러닝에서 가능한 생성 모델을 탐색
■ RNN을 사용한 순차 모델링 발견
■ 강화 학습 기초 이해
■ 텍스트 마이닝에 딥러닝을 적용하는 데 필요한 과정 학습
■ 신호 처리에 딥러닝을 적용하는 방법
■ 이전 학습을 사용한 딥러닝 모델 개발
■ GPU를 사용한 딥러닝 모델 훈련
★ 이 책에서 다루는 내용 ★
■ 텐서플로, H2O, MXNet을 사용한 다양한 응용 분야의 딥러닝 모델 개발
■ 심층 볼츠만 머신 분석
■ DBN 설정과 분석
■ 다양한 머신 러닝 알고리즘을 사용한 지도 학습 모델 개발
■ 다양한 종류의 기본 콘볼루션 함수 설정
■ 오토인코더를 사용한 특징 표현 이해
■ 딥러닝에서 가능한 생성 모델을 탐색
■ RNN을 사용한 순차 모델링 발견
■ 강화 학습 기초 이해
■ 텍스트 마이닝에 딥러닝을 적용하는 데 필요한 과정 학습
■ 신호 처리에 딥러닝을 적용하는 방법
■ 이전 학습을 사용한 딥러닝 모델 개발
■ GPU를 사용한 딥러닝 모델 훈련
R 딥러닝 쿡북 (텐서플로, H2O, MxNet으로 구현하는)
$30.67