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딥러닝 모델 설계를 떠받치는 기술
딥러닝 모델 설계를 떠받치는 기술
상세정보
- 자료유형
-
단행본
- ISBN
- 9791158391324 93000
- 언어부호
- 본문언어 - kor, 원저작언어 - eng
- KDC
- 004.73-6
- 청구기호
- 004.73 B528dKㅂ
- 서명/저자
- 딥러닝 모델 설계를 떠받치는 기술 / 마이크 베르니코 지음 ; 박진수 옮김
- 원서명
- [표제관련정보] 딥러닝이 안 풀릴 때 보는 케라스 해법 정리서
- 원서명
- [원표제]Deep learning quick reference : useful hacks for training and optimizing deep neural networks with TensorFlow and Keras
- 발행사항
- 파주 : 위키북스, 2019
- 형태사항
- 276 p. : 삽화, 도표 ; 24 cm
- 총서명
- 데이터 사이언스 시리즈 ; 028
- 주기사항
- 색인: p. 259-276
- 기타저자
- Bernico, Mike
- 기타저자
- 박진수
- 기타저자
- 베르니코, 마이크
- 가격
- \25,000
- Control Number
- hycl:115021
- 책소개
-
신경망의 깊숙한 데까지 파고들어 모델을 훈련하고 최적화하자!
인공지능의 세계로 들어가는 데는 딥러닝이 핵심적인 필요조건이다. 이 책을 통해 실무 문제에 직면한 데이터 과학자는 딥러닝 기술에 더 다가설 수 있고 딥러닝을 더 실용적으로 만들 수 있으며 딥러닝과 더 깊은 관계를 맺을 수 있다. 이 책에서는 실용적인 예제를 제시함으로써 딥러닝을 학문의 세계에서 실무의 세계로 옮긴다.
이 책을 통해 심층 신경망 훈련을 지켜보는 일과 딥러닝을 사용해 이진 분류 문제를 해결하는 데 텐서보드를 사용하는 법을 배울 수 있다. 또한 딥러닝 모델에서 하이퍼파라미터를 최적화하는 방법을 배울 수 있다. 워드 임베딩 및 seq2seq 모델과 더불어 CNN, RNN, LSTM을 처음부터 실용적으로 구현하며 실습할 수 있다. 더 나아가 이 책으로 자율 에이전트 문제를 해결하기 위해 심층 Q 신경망과 같은 발전된 주제를 탐구할 수 있고, 두 가지 상호 적대적인 신경망을 사용해 진짜처럼 보이는 가짜 그림을 생성하는 방법을 알 수 있다. 이러한 구현에 필요하고 인기도 있는, 파이썬 기반 딥러닝 프레임워크인 케라스와 텐서플로도 살펴본다. 각 장에서 딥러닝 신경망을 배우는 동안 여러분이 올바른 결정을 내리는 데 도움이 될 모범 사례와 안전한 선택지도 알 수 있다.
이 책의 내용을 배우고 나면 현업 문제를 딥러닝 신경망을 사용해 신속하게 해결할 수 있을 것이다.
MARC
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