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케라스 2.x 프로젝트 : 실전 딥러닝 모델 구축과 훈련 9가지 프로젝트
에이콘 데이터 과학 시리즈1 ㅣ 주세페 시아부로, 김정중 ㅣ 에이콘출판 ㅣ Keras 2.X Projects
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  • 발행일
2020년 02월 28일
  • 페이지수/크기/무게
464page/186*235*36/1084g
  • ISBN
9791161753966/1161753966
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에이콘 데이터 과학 시리즈(총77건)
고객 리텐션의 전략 : 데이터를 통해 고객 이탈을 막아라     36,000원 (10%↓)
데이터의 미학 : 빅데이터 기술에서 데이터 과학자까지 데이터에 관한 모든 것     31,500원 (10%↓)
The R Book(한국어판) : R로 배우는 데이터 분석 기술     49,500원 (10%↓)
빅데이터에서 천금의 기회를 캐라 : 테라데이타 최고분석책임자가 들려주는 기업 빅데이터 활용 전략     22,500원 (10%↓)
차세대 데이터 플랫폼을 지향하는 아파치 하둡 YARN     32,400원 (10%↓)
  • 상세정보
  • 주위에서 쉽게 접할 수 있는 부동산 모델링, 질병 분류, 품질 예측, 물품 인식, 리뷰 분석, 주식 변동성 전망, 필기 이미지 생성, 로봇 제어, 뉴스 분류와 같은 문제를 해결하는 딥러닝 모델을 케라스로 구축하고 훈련하는 방법을 다룬다. 이를 통해 기본 신경망, 합성곱 신경망, 순환 신경망, 오토 인코더 및 생성적 적대 네트워크의 개념을 익힐 수 있고 실제 문제를 케라스로 해결하는 방법을 익힐 수 있다.
  • ★ 이 책에서 다루는 내용 ★ ■ 데이터에 회귀를 적용하는 방법과 회귀 알고리즘의 작동 방식 ■ 분류 방법에 대한 기본 개념 및 케라스 환경에서 구현하는 방법 ■ 심층 신경망을 이용한 콘크리트 품질 예측 ■ 합성곱 신경망을 이용한 패션 물품 인식 ■ 순환 신경망을 사용한 영화 리뷰 정서 분석 ■ 장단기 메모리를 이용한 주식 변동성 전망 ■ 오토 인코더를 사용한 숫자 필기 이미지의 재구성 ■ 심층 강화학습을 이용한 로봇 제어 ■ 로이터 뉴스와이어 주제 분류 ★ 이 책의 대상 독자 ★ 최소한의 코드로 빠르게 지능적인 프로그램을 작성하기를 원하는 데이터 과학자, 머신러닝 엔지니어, 딥러닝을 배우고 싶어하는 사람, 혹은 AI 엔지니어라면 이 책이 가장 적합할 것이다. ★ 이 책의 구성 ★ 1장, ‘케라스 시작하기’에서는 케라스를 설치하고 구성하는 방법, 케라스 라이브러리를 사용하는 방법을 배우며, 케라스 구조의 기본 개념을 살펴본다. 텐서플로를 케라스의 텐서 조작 라이브러리로 사용하는 방법과 케라스 백엔드를 텐서플로(기본 옵션)에서 테아노 및 CNTK로 전환하는 방법도 확인할 수 있다. 마지막으로 케라스 모델의 여러 유형을 이해하고 순차 레이어에서 사용되는 모델 클래스와, 함수형 API 레이어에서 사용되는 모델 클래스를 알아본다. 2장, ‘회귀분석 모델링을 이용한 부동산 모델링’에서는 다양한 유형의 회귀 분석 기법을 살펴보면서, 회귀 분석법을 데이터에 적용하고 회귀 알고리즘이 어떻게 동작하는지 알아본다. 그리고 케라스 레이어를 사용해 데이터에 수식을 맞추기 위해 여러 선형 회귀 방법을 사용하는 것을 알아본다. 또한 모델의 성능을 평가하는 방법을 배우고, 성능을 향상시키기 위해 모델을 조정하는 방법을 알아본다. 3장, ‘신경망을 이용한 심장 질환 분류’에서는 분류 문제의 기본 개념을 다룬다. 케라스를 사용한 심장 질환 분류의 실제 사례를 살펴보며, 분류 방법의 기본 개념과 케라스 환경에서 분류 방법을 구현하는 방법을 다룬다. 분류 방법의 기본 개념을 이해하고, 케라스 환경에서 이를 구현하는 방법도 배운다. 신경망 분류 분석을 위해 데이터를 가져오고 구성하는 방법과 실제 사례를 이용해 케라스 분류 모델을 구현하는 방법을 알아본다. 4장. ‘심층 신경망을 이용한 이용한 콘크리트 품질 예측’에서는 다층 신경망(Multilayer Neural Network, MNN)의 기본 개념과 케라스 환경에서 이를 구현하는 방법을 다룬다. CNN, RNN, DBN 및 제한된 볼츠만 기계(RBM)와 같은 다양한 다층 신경망의 예를 살펴볼 것이다. 콘크리트 혼합물에 사용된 성분에 따라 압축 강도를 계산할 수 있는 모델을 구현하는 방법을 배운다. 마지막으로 모델의 성능을 향상시키기 위해 이상치를 제거하는 방법을 살펴본다. 5장, ‘합성곱 신경망을 이용한 패션 물품 인식’에서는 뇌의 시각 피질의 구조에서 영감을 받은 CNN의 뉴런 사이의 연결 패턴을 다룬다. 뇌의 이 부분(시각 피질)에 존재하는 뉴런이 수용 영역라고 불리는 좁은 관찰영역에서 자극에 어떻게 반응하는지 볼 것이다. 서로 다른 뉴런들의 수용 영역은 시야 전체를 덮기 위해 부분적으로 겹쳐져 있다. 수용 영역에서 일어나는 자극에 대한 단일 뉴런의 반응은 합성곱 연산에 의해 수학적으로 근사화될 수 있다. 이 장에서 CNN은 패턴 인식 문제를 해결하기 위해 훈련된다. 6장, ‘순환 신경망을 사용한 영화 리뷰 정서 분석’에서는 정보의 양방향 흐름이 존재하는 신경 모델인 RNN을 다룬다. 즉, 피드포워드 네트워크에서의 신호 전파는 입력에서 출력까지 한 방향으로만 연속적으로 이뤄지는 반면에, 순환...
  • 1장. 케라스 시작하기 __케라스 개요 __케라스 백엔드 옵션 ____텐서플로 ____테아노 ____CNTK __설치 ____선택가능한 패키지들 ____백엔드 엔진 설치 ____케라스 설치와 설정 __케라스로 모델 피팅하기 ____케라스 순차 모델 구조 ____케라스 함수형 API 모델 구조 __요약 2장. 회귀분석 모델링을 이용한 부동산 모델링 __회귀 문제 정의 ____회귀의 기본 개념 ____회귀의 여러 유형 __선형 회귀 모델 만들기 __다중 선형 회귀 개념 __케라스를 이용한 회귀 분석을 위한 신경망 ____탐색 분석 ____데이터 분할 ____신경망 케라스 모델 ____다중 선형 회귀 모델 __요약 3장. 신경망을 이용한 심장 질환 분류 __분류 문제의 기초 __다양한 분류의 종류 ____분류 알고리즘 ______나이브 알고리즘 ______가우스 혼합 모델 ______판별 분석 ______K 최근접 이웃 방법 ______서포트 벡터 머신 ____베이지안 결정 이론 ______베이즈 정리 __케라스 신경망을 이용한 패턴 인식 ____탐색 분석 ______파이썬에서 누락된 데이터 처리하기 ______데이터 크기 조절 ____데이터 시각화 ____케라스 이진 분류기 __요약 4장. 심층 신경망...
  • 주세페 시아부로 [저]
  • 김정중 [저]
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