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그림으로 배우는 딥러닝 
앤드류 글래스너, 김창엽 ㅣ 에이콘출판
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60,000원
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54,000원 (10% ↓, 6,000원 ↓)
  • 발행일
2022년 05월 31일
  • 페이지수/크기/무게
1012page/187*235*54/1893g
  • ISBN
9791161756448/1161756442
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  • 복잡한 수식과 코드 없이 머신러닝과 딥러닝을 배우는 데 꼭 필요한 이론을 배울 수 있도록 구성했다. 필수로 익혀야 하는 통계 이론과 머신러닝의 기초 지식, 여러 딥러닝 구조와 응용 분야를 최대한 쉽게 풀어냈다. 딥러닝 입문자가 핵심적인 이론을 이해할 수 있도록 그림 설명을 제공하며, 코드를 작성할 준비가 됐을 때 활용할 수 있는 파이썬 예제를 별도로 제공한다.
  • ◈ 이 책에서 다루는 내용 ◈ ◆ 텍스트 생성기로 이야기와 기사를 만드는 방법 ◆ 인간 게임에서 딥러닝 시스템이 승리하도록 학습하는 방법 ◆ 이미지 분류 시스템으로 사진 속 사물이나 사람을 식별하는 방법 ◆ 일상생활에서 확률을 유용하게 활용하는 방법 ◆ 머신러닝 기술로 현대 AI에 기여하는 방법 ◈ 이 책의 대상 독자 ◈ 딥러닝이 어떻게 동작하는지 관심 있는 사람을 위해 이 책을 썼다. 수학이나 프로그래밍 경험은 필요 없다. 컴퓨터 전문가나 기술자일 필요도 전혀 없다. 딥러닝의 알고리듬 대부분이 그리 복잡하거나 이해하기 어렵지 않다는 것에 놀랄지도 모른다. 이들은 대개 단순하고 우아하며 대형 데이터베이스를 통해 수백만 번 반복해 힘을 얻게 된다. 순수하게 지적 호기심을 충족시키고 싶은 사람이나 딥러닝을 다루는 다른 사람과 교류하는 사람이 읽기에도 좋다. AI를 이해하면 좋은 이유 중 하나는 AI를 활용할 수 있다는 것이다. 이 책을 통해 일을 더 잘하고 취미를 더 깊게 즐기고 주변 세상을 더욱 완전하게 이해할 수 있도록 도와주는 인공지능 시스템을 구축할 수 있을 것이다. ◈ 이 책의 구성 ◈ 1장, '머신러닝 개요’에서는 큰 그림을 보면서 머신러닝이 어떻게 동작하는지에 대한 발판을 마련한다. 2장, ‘필수 통계’에서는 데이터에서 패턴을 찾고 설명할 수 있게 해준다. 3장, ‘성능 측정’에서는 측정할 방법을 신중하게 선택해 알고리듬이 “잘못”된 상황은 실제로 무엇을 의미하는지 설명할 수 있다. 4장, ‘베이즈 규칙’에서는 기댓값(expectations)과 지금까지 확인한 결과들을 모두 고려해 알고리듬이 올바른 결과를 제공할 수 있는 우도(likelihood)에 대해 살펴본다. 5장, ‘곡선과 표면’에서는 학습 알고리듬을 다루는 데 도움이 되도록 곡선과 표면이 어떻게 생겼는지 설명한다. 6장, ‘정보 이론'에서는 정보를 표현하고 수정하는 아이디어로 다양한 유형의 정보를 정량화하고 측정할 수 있게 해준다. 7장, ‘분류’에서는 컴퓨터가 데이터 조각에 특정 클래스나 범주를 할당하는 문제를 해결하기 위한 기본 아이디어를 살펴본다. 8장, ‘훈련과 테스팅’에서는 실제로 활용할 수 있는 딥러닝 시스템의 구축을 위해 성능을 테스트한다. 9장, ‘과적합과 과소적합’에서는 훈련 시 사용한 데이터를 외워 처음 본 데이터 처리를 더 못하는 문제가 어디에서 발생하는지, 어떻게 영향을 줄일 수 있는지 알아본다. 10장, ‘데이터 준비’에서는 학습할 많은 데이터를 제공해 딥러닝 시스템을 훈련한다. 가능한 한 효과적으로 학습하고자 이 데이터를 어떻게 준비해야 하는지 알아본다. 11장, ‘분류기’에서는 데이터를 분류하기 위한 구체적인 머신러닝 알고리듬을 알아본다. 이러한 방법들은 딥러닝 시스템을 훈련시키고자 시간과 노력을 투자하기 전에 데이터를 파악하는 좋은 방법이다. 12장, ‘앙상블’에서는 아주 간단한 학습 시스템을 훨씬 더 강력한 복합 시스템으로 결합시키는 방법을 다룬다. 13장, ‘신경망’에서는 인공 뉴런과 이것들을 어떻게 연결해서 네트워크를 만드는지 살펴본다. 이러한 네트워크들은 딥러닝의 기반을 구성한다. 14장, ‘역전파’에서는 신경망을 실용적으로 만드는 핵심 알고리듬은 데이터에서 학습할 수 있게 훈련시키는 방법을 다룬다. 15장, ‘옵티마이저’에서는 심층 네트워크를 훈련하는 두 번째 알고리듬의 성능 향상을 효과적으로 수행하기 위한 다양한 방법을 알아본다. 16장, ‘컨볼루션 신경망’에서는 영상과 같은 공간 데이터를 처리할 수 있는 강력한 알고리듬과 그것들이 어떻게 사용되는지 알아본다. 17장, ‘실제 컨볼루션 신경망’에서는 공간 정보를 다...
  • 1부. 기본 개념 1장. 머신러닝 개요 전문가 시스템 지도학습 비지도학습 강화학습 딥러닝 요약 2장. 필수 통계 무작위성 설명 확률 변수와 확률 분포 몇 가지 일반적인 분포 __연속 분포 __이산 분포 확률 변수의 집합 __기댓값 __의존성 __독립 항등 분포된 변수 추출과 복원 __복원 추출 __비복원 추출 부트스트랩 공분산과 상관관계 __공분산 __상관관계 통계가 모든 것을 말해주지는 않는다 고차원 공간 요약 3장. 성능 측정 확률의 여러 유형 __다트 던지기 __단순 확률 __조건부 확률 __결합 확률 __주변 확률 정확도 측정 __샘플 분류 __혼동 행렬 __잘못된 예측값 특성화 __옳고 그름의 측정 __정확도 __정밀도 __재현율 __정밀도-재현율 트레이드오프 __오해의 소지가 있는 측정지표 __f1 점수 __용어 __기타 측정지표 혼동 행렬을 올바르게 구성하기 요약 4장. 베이즈 규칙 빈도주의와 베이지안 확률 __빈도주의적 접근 __베이지안 접근법 __빈도주의자 대 베이지안 주의자 빈도주의자의 동전 던지기 베이지안의 동전 던지기 __동기 부여 예제 __동전 확률 그리기 __동전 던지기를 확률로 표현하기 __베이즈 규칙 __베이즈 규칙에 대한 논의 베이즈 규칙과 혼동...
  • 앤드류 글래스너 [저]
  • 웨타 디지털(Weta Digital)의 선임 연구 과학자다. 예술가가 딥러닝으로 영화와 텔레비전에서 시각 효과를 낼 수 있게 돕고 있다. SIGGRAPH ’94의 기술 논문 좌장, 「Journal of Computer Graphics Tools」의 창립 편집자, 「ACM Transactions on Graphics」의 편집장을 역임했다. 저서로는 『Graphics Gems』(Academic Press) 시리즈와 『Principles of Digital Image Synthesis』(Morgan Kaufmann, 1995)가 있다. UNC-Chapel Hill에서 박사 학위를 취득했다. 여가에는 그림을 그리고 재즈 피아노를 연주하고 소설을 쓴다. 웹 사이트는 www.glassner.com이며, 트위터에서 @AndrewGlassner로 찾아볼 수 있다.
  • 김창엽 [저]
  • 크라우드웍스 ML 팀에서 머신러닝 엔지니어로 일하고 있다. 데이터 분석과 머신러닝에 관심이 많아 고려대학교 산업경영공학과 데이터 사이언스 및 비즈니스 애널리틱스(DSBA) 연구실에서 박사 과정을 수료했다. 이전에는 KT와 안랩에서 12년간 근무하며 악성코드 대응 및 침해사고 분석 업무, 머신러닝을 활용한 네트워크 장애 진단 과제를 수행했다. 번역서로는 에이콘출판사에서 출간한 『텐서플로 入門』(2016), 『케라스로 구현하는 딥러닝과 강화학습』(2017), 『딥러닝 데이터 전처리 입문』(2018), 『머신러닝을 활용한 컴퓨터 보안』(2019), 『예제로 배우는 자연어 처리 기초』(2020) 등이 있다.
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