자료유형  

 단행본

ISBN  

9791158391324

DDC  

006.31-23

청구기호  

006.31 베297ㄷ

저자명  

베르니코, 마이크

서명/저자  

딥러닝 모델 설계를 떠받치는 기술 : 딥러닝이 안 풀릴 때 보는 케라스 해법 정리서 / 마이크 베르니코 지음 ; 박진수 옮김

원서명  

[원표제]Deep learning quick reference

발행사항  

서울 : 위키북스, 2019

형태사항  

296 p. : 삽화 ; 24 cm.

총서명  

위키북스 데이터 사이언스 시리즈 ; 28

기타저자  

Bernico, Mike

기타저자  

박진수

가격  

\25000

Control Number  

gtec:401986

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.