Description
이 책은 코딩에 의존하지 않고, 딥러닝 학습에 필요한 기초 수학, 통계이론 그리고 최적화 개념의 설명과 함께 딥러닝 모델의 어떤 부분에서 적용되는지 소개함으로써 딥러닝에 대한 흥미를 높였습니다.
이것을 바탕으로 딥러닝 구조를 해부하듯이 설명함으로써 그 작동 원리를 쉽게 이해할 수 있도록 노력했습니다. 따라서 이 책은 딥러닝 모델 학습(Training) 과정에서 문제에 부딪혔을 때 그 문제의 원인과 해결 방안을 찾을 수 있도록 도움을 주는 가이드 역할을 하는 책입니다.
또한, 이렇게 딥러닝 모델에 대한 기본기를 다진 후 공개된 데이터 세트가 아닌 세상에 없는 학습 데이터 세트를 어떻게 준비하고 처리해야 하는지 방법을 제시함으로써 실제적인 프로젝트 수행 시 도움이 되도록 한 책입니다.
딥러닝 모델 학습이 끝났다고 해도 실제 적용할 경우 또다시 직면하고 있는 문제가 남아 있습니다. 바로 딥러닝 모델 처리 속도 문제인 데, 이 책은 그 해결 방법까지도 제시하고 있습니다.
[이 책의 대상 독자]
이 책은 다음과 같은 독자를 대상으로 합니다.
1. 딥러닝 핵심 이론에 대한 이해가 필요한 독자
2. 딥러닝 기술을 한 단계 Jump-up 시키고 싶은 독자
3. 딥러닝 학습 과정에서 일어나는 문제 원인과 해결 방안을 체계적으로 알고 싶은 독자
4. 실무에서 딥러닝 프로젝트를 수행할 때 전반적인 Guidance를 필요로 하는 독자
[Q&A]
이 책으로 공부하다가 이해하기 어려운 부분이나 궁금한 사항이 생기면 저자 블로그를 통해서 검색하거나 질문하여 해결하기 바랍니다.
* 저자 블로그: https://blog.naver.com/dancewithdl
이것을 바탕으로 딥러닝 구조를 해부하듯이 설명함으로써 그 작동 원리를 쉽게 이해할 수 있도록 노력했습니다. 따라서 이 책은 딥러닝 모델 학습(Training) 과정에서 문제에 부딪혔을 때 그 문제의 원인과 해결 방안을 찾을 수 있도록 도움을 주는 가이드 역할을 하는 책입니다.
또한, 이렇게 딥러닝 모델에 대한 기본기를 다진 후 공개된 데이터 세트가 아닌 세상에 없는 학습 데이터 세트를 어떻게 준비하고 처리해야 하는지 방법을 제시함으로써 실제적인 프로젝트 수행 시 도움이 되도록 한 책입니다.
딥러닝 모델 학습이 끝났다고 해도 실제 적용할 경우 또다시 직면하고 있는 문제가 남아 있습니다. 바로 딥러닝 모델 처리 속도 문제인 데, 이 책은 그 해결 방법까지도 제시하고 있습니다.
[이 책의 대상 독자]
이 책은 다음과 같은 독자를 대상으로 합니다.
1. 딥러닝 핵심 이론에 대한 이해가 필요한 독자
2. 딥러닝 기술을 한 단계 Jump-up 시키고 싶은 독자
3. 딥러닝 학습 과정에서 일어나는 문제 원인과 해결 방안을 체계적으로 알고 싶은 독자
4. 실무에서 딥러닝 프로젝트를 수행할 때 전반적인 Guidance를 필요로 하는 독자
[Q&A]
이 책으로 공부하다가 이해하기 어려운 부분이나 궁금한 사항이 생기면 저자 블로그를 통해서 검색하거나 질문하여 해결하기 바랍니다.
* 저자 블로그: https://blog.naver.com/dancewithdl
첫 딥러닝 실무 (딥러닝을 위한 데이터 전처리부터 모델 가속화까지)
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