케라스 창시자의 딥러닝 with R

케라스 창시자의 딥러닝 with R

$31.74
Description
R과 케라스 예제로 배우는 딥러닝 핵심 원리!
머신러닝은 최근 몇 년 동안 주목할 만한 발전을 이루었다. 딥러닝 시스템을 통해 이전에는 불가능했던 스마트 애플리케이션을 사용할 수 있게 되었으며, 이미지 인식 및 자연어 처리, 데이터의 복잡한 패턴 식별 등도 가능해졌다. 케라스 딥러닝 라이브러리는 R 기반의 데이터 과학자 및 개발자에게 딥러닝 과제를 해결하기 위한 최첨단 도구 모음을 제공한다. 이 책은 강력한 케라스 라이브러리와 R 언어 인터페이스를 사용해 딥러닝의 세계를 소개한다. 《Deep Learning with Python》이라는 이름으로 케라스 제작자이자 구글 인공지능 연구원인 프랑소와 숄레가 저술한 책을 바탕으로 알스튜디오(RStudio) 창립자인 J. J. 알래어(J. J. Allaire)가 R에 맞게 수정하였으며, 직관적인 설명과 실제적인 예를 통해 딥러닝을 이해할 수 있게 만들어 준다. 독자들은 이 책을 통해 컴퓨터 비전, 자연어 처리 및 생성 모델에서 R 기반 애플리케이션을 사용해 새로운 기술을 연습할 수 있을 것이다. 또한 머신러닝이나 딥러닝을 경험한 적은 없지만, R 프로그래밍 기술은 중급 이상이어야 더욱 도움이 될 것이다.
저자

프랑소와숄레

캘리포니아마운틴뷰의구글에서딥러닝과관련된일을한다.케라스딥러닝라이브러리의창시자이고텐서플로머신러닝프레임워크의기여자다.컴퓨터비전과형식추론을위한머신러닝애플리케이션에초점을맞춰딥러닝을연구한다.

목차

옮긴이머리말
머리말
이책의내용
베타리더후기

PARTI딥러닝기초1

CHAPTER1딥러닝이란무엇인가?3
1.1인공지능,머신러닝,딥러닝4
1.2딥러닝을하기전에:머신러닝의간략한역사17
1.3왜딥러닝인가?왜지금인가?24

CHAPTER2시작하기전에:신경망의수학적빌딩블록30
2.1신경망둘러보기31
2.2신경망에대한데이터표현36
2.3신경망의장비:텐서연산44
2.4신경망의엔진:경사기반최적화52
2.5첫번째예제되돌아보기60
2.6요약63

CHAPTER3신경망입문64
3.1신경망해부학65
3.2케라스소개69
3.3딥러닝워크스테이션설정73
3.4영화감상평분류:이항분류예제76
3.5뉴스분류:다중클래스분류예제89
3.6주택가격예측:회귀예제97
3.7요약105

CHAPTER4머신러닝의기본106
4.1네가지머신러닝106
4.2머신러닝모델평가110
4.3데이터전처리,특징공학및특징학습115
4.4과적합및과소적합119
4.5머신러닝의보편적인작업흐름128
4.6요약134

PARTII딥러닝실습135

CHAPTER5컴퓨터비전처리를위한딥러닝137
5.1합성망소개137
5.2소규모데이터셋을이용해합성망을처음부터훈련하기148
5.3사전훈련합성망사용하기162
5.4합성망이학습한내용시각화하기178
5.5요약197

CHAPTER6텍스트와시퀀스에대한딥러닝198
6.1텍스트데이터로작업하기199
6.2재귀신경망의이해216
6.3재귀신경망의고급사용228
6.4합성망을사용한시퀀스처리249
6.5요약257

CHAPTER7고급딥러닝모범사례259
7.1순차모델을넘어:케라스함수형API259
7.2케라스콜백과텐서보드로딥러닝모델을검사하고관찰하기277
7.3모델을최대한활용하기287
7.4요약297

CHAPTER8생성적딥러닝298
8.1LSTM을사용한문장생성300
8.2딥드림310
8.3신경망이용화풍모사317
8.4가변오토인코더로이미지생성하기327
8.5생성적적대망소개337
8.6요약347

CHAPTER9결론348
9.1핵심개념검토349
9.2딥러닝의한계360
9.3딥러닝의미래366
9.4빠르게변화하는현장따라잡기373
9.5맺는말375

APPENDIXA우분투에서케라스와필요한것들을설치하기376
A.1설치과정개요376
A.2시스템필수구성요소설치377
A.3GPU지원설정377
A.4케라스및텐서플로설치380

APPENDIXBEC2GPU인스턴스에서RStudioServer실행하기382
B.1딥러닝용AWS를사용해야하는이유는무엇인가?382
B.2딥러닝용AWS를사용하지않는이유는무엇인가?383
B.3AWSGPU인스턴스설정383
B.4RStudioServer에액세스하기387
B.5케라스설치389

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출판사 서평

이책의주요내용
■근본가설들로부터의딥러닝
■자신만의딥러닝환경설정하기
■이미지분류및생성하기
■텍스트및시퀀스에대한딥러닝