콘텐츠 바로가기
본문 바로가기


YES24 카테고리 리스트

YES24 유틸메뉴

Global YES24안내보기

Global YES24는?

K-POP/K-Drama 관련상품(음반,도서,DVD)을
영문/중문 으로 이용하실 수 있습니다.

Korean wave shopping mall, sell the
K-POP/K-Drama (CD,DVD,Blu-ray,Book) We aceept PayPal/UnionPay/Alipay
and support English/Chinese Language service

English

作为出售正规 K-POP/K-Drama 相关(CD,图书,DVD) 韩流商品的网站, 支持 中文/英文 等海外结账方式

中文

검색


어깨배너

아이스 텀블러
롯데카드 청구할인
휴가철 필독서 북크로스백
L포인트 사용 프로모션
1/6

빠른분야찾기


윙배너

마우스를 올려주세요.
바로가기 OFF
 바로가기 OFF으로
접속하셨습니다.

YES24 바로가기 설치시 특가정보 및 할인혜택을 드립니다. 바로가기 설치하기

마케팅 텍스트 배너

웹진채널예스


딥 러닝 제대로 시작하기
미리보기
I♥A.I.-01

딥 러닝 제대로 시작하기

오카타니 타카유키 저 / 심효섭 | 제이펍 | 2016년 10월 10일 첫번째 리뷰어가 되어주세요 | 판매지수 12513 판매지수란? 공유 페이스북 공유하기 트위터 공유하기 상품퍼가기 열기/닫기
상품 가격정보
정가 20,000원
판매가 18,000 (10% 할인)
할인혜택 할인혜택
카드할인 정보
16,200원롯데카드롯데카드 (10% 청구할인,5만원↑, 할인결제 선택시, 한도1만원)
15,000원BC체크카드 BC체크카드 (3,000원 할인,쿠폰, 3만원↑)
17,500원페이코페이코 (500원 할인,3천원↑, 최대3회)
10,800원예스24하나카드예스24하나카드 (40% 할인,월한도1만원)
YES포인트
추가혜택쿠폰 및 사은품(1종)
추가혜택쿠폰 쿠폰받기
  • 주문금액대별 할인쿠폰
구매 시 참고사항
구매 시 참고사항

판매중

수량
배송비 : 무료 배송비 안내
  • 해외배송 가능
  • 최저가 보상

상품정보

출간일 2016년 10월 10일
쪽수,무게,크기 220쪽 | 418g | 170*225mm
ISBN13 9791185890593
ISBN10 1185890599

이 상품과 관련 있는 이벤트 3

사은품 여름을 여름답게! 포켓몬 비치볼+섬머 비치백 증정 새창 국내도서/외국도서/eBook/중고샵 직배송 도서
4만원 이상 구매시 포켓몬 비치볼 증정 (포인트차감, 한정수량)
이벤트 기간 : 2017년 06월 30일 ~ 2017년 07월 31일

선착순 사은품 [대학생취준생] #여름방학 #시험 #취업 #스펙업 새창 이벤트 대상도서 포함 수험서/국어외국어/IT모바일/대학교재 구매 금액별 사은품 증정 이벤트 기간 : 2017년 07월 03일 ~ 2017년 08월 20일

사은품 기획전 제이펍_여름 코딩 이벤트 새창 페이지 공유시 개발자 스티커 증정 이벤트 기간 : 2017년 07월 03일 ~ 2017년 08월 03일

책소개

데이터 과학과 머신 러닝 전문가를 위한 콤팩트한 입문서!
기초부터 고급 이론까지 체계적으로 정리하여 알기 쉬운 딥 러닝 교과서!
딥 러닝의 동작 원리를 이해시키는 핵심 수식과 그림, 간결한 해설이 돋보이는 책!

이 책은 최근 많은 관심을 받고 있는, 머신 러닝의 접근 방법론 중 하나인 딥 러닝을 권위 있는 저자가 알기 쉽게 해설한 책이다. 딥 러닝의 기초부터 확률적 경사 하강법(SGD), 자기부호화기(autoencoder), 합성곱 신경망(CNN), 재귀 신경망(RNN), 제약 볼츠만 머신(RBM)에 이르는 다양한 기법을 명쾌하게 설명하고 있으며, 일본 고단샤 출판사에서 기획한 기계학습 프로페셔널 시리즈(총 29종) 중 가장 인기가 많은 책이기도 하다.


상세이미지

저자 소개

저자 : 오카타니 타카유키

1999년에 도쿄대학 대학원 공학계연구과 계수공학 전공으로 박사과정을 수료하였다. 현재는 도호쿠대학 대학원 정보과학연구과 교수로 재직 중이다.

역자 : 심효섭

연세대학교 문헌정보학과를 졸업했고, 모교 중앙도서관과의 인연으로 도서관 솔루션 업체에서 일하게 되면서 개발을 시작하였다. 네이버에서는 웹 서비스 개발 업무를 맡았으며, 웹 서비스 외에도 머신 러닝에 대한 학습도 꾸준히 하고 있다. 한편, 최근에는 회사에 속하지 않고 지속 가능한 삶에 골똘하고 있다.

목차

1장 시작하며 _ 1
1.1 신경망 연구의 역사 3
1.1.1 다층 신경망에 대한 기대와 실망 3
1.1.2 다층 신경망의 사전훈련 4
1.1.3 자질에 대한 학습 6
1.1.4 딥 러닝의 융성 7
1.2 이 책의 구성 9

2장 앞먹임 신경망 _ 11
2.1 유닛의 출력 13
2.2 활성화 함수 15
2.3 다층 신경망 18
2.4 출력층의 설계와 오차함수 21
2.4.1 학습의 얼개 21
2.4.2 회귀 22
2.4.3 이진 분류 23
2.4.4 다클래스 분류 25

3장 확률적 경사 하강법 _ 29
3.1 경사 하강법 31
3.2 확률적 경사 하강법 33
3.3 ‘미니배치’의 이용 35
3.4 일반화 성능과 과적합 36
3.5 과적합을 완화시키는 방법 38
3.5.1 규제화 38
3.5.2 가중치 감쇠 39
3.5.3 드롭아웃 40
3.6 학습을 위한 트릭 43
3.6.1 데이터 정규화 43
3.6.2 데이터 확장 45
3.6.3 여러 신경망의 평균 45
3.6.4 학습률의 결정 방법 46
3.6.5 모멘텀 48
3.6.6 가중치의 초기화 49
3.6.7 샘플의 순서 50

4장 역전파법 _ 53
4.1 기울기 계산의 어려움 55
4.2 2층으로 구성된 신경망의 계산 57
4.3 다층 신경망으로 일반화 60
4.4
... 펼처보기

책속으로

앞먹임 신경망(feedforward neural network)*은 층 모양으로 늘어선 유닛이 인접한 층(layer)들과만 결합하는 구조를 가지며, 정보가 입력 측으로부터 출력 측으로 한 방향으로만 흐르는 신경망이다. 문헌에 따라서는 다층 퍼셉트론(multi-layer perceptron)이라 부르기도 한다.
_13쪽

앞먹임 신경망의 지도 학습법을 딥 러닝에서 특히 자주 쓰이는 방법인 확률적 경사 하강법에 초점을 맞추어 설명하겠다. 기본적인 알고리즘에 대하여 다루고, 딥 뉴럴넷을 학습시키는 데 가장 큰 걸림돌이 되는 과적합(overfitting)을 설명하고, 이를 완화시키는 방법을 알아보자. 더불어, 학습을 더 잘 진행시킬 수 있도록 하는 노하우를 몇 가지 소개한다.
_29쪽

이 문제를 기울기 소실 문제(vanishing gradient problem)라 부른다. 2층 정도의 얕은 신경망에서는 이 델타의 발산이나 소실이 큰 문제가 되지 않지만, 그보다 많은 층을 갖는 신경망에서는 심각한 문제라서 학습을 진행하는 데 가장 큰 장애가 된다. 3.6절에서 설명한 트릭 중 몇 가지는 이 문제에 어느 정도 유효하게 작용하지만, 충분한 해결책이 되지는 못한다.
_69쪽

앞서 말한 바와 같이, CNN에서도 일반적
... 펼처보기 ---p.161

반품/교환 안내

※ 상품 설명에 반품/교환과 관련한 안내가 있는경우 아래 내용보다 우선합니다. (업체 사정에 따라 달라질 수 있습니다)

반품/교환 방법 마이페이지 > 반품/교환 신청 및 조회, 1:1 문의, 고객만족센터(1544-3800)
반품/교환 가능기간 출고 완료후 10일 이내의 주문 상품
디지털 콘텐츠인 eBook의 경우 구매 후 7일 이내의 상품
반품/교환 비용 고객의 단순변심 및 착오구매일 경우 상품 반송비용은 고객 부담임
직수입양서/직수입일서중 일부는 변심 또는 착오로 취소시 해외주문취소수수료 20%를 부과할수 있음
반품/교환 불가사유 소비자의 책임 있는 사유로 상품 등이 손실 또는 훼손된 경우
소비자의 사용, 포장 개봉에 의해 상품 등의 가치가 현저히 감소한 경우 : 예) 화장품, 식품, 가전제품, 전자책 단말기 등
복제가 가능한 상품 등의 포장을 훼손한 경우 : 예) CD/LP, DVD/Blu-ray, 소프트웨어, 만화책, 잡지, 영상 화보집
소비자의 요청에 따라 개별적으로 주문 제작되는 상품의 경우
디지털 컨텐츠인 eBook, 오디오북 등을 1회 이상 다운로드를 받았을 경우
eBook 대여 상품은 대여 기간 종료, 2회 이상 대여 했을 경우 취소 불가
시간의 경과에 의해 재판매가 곤란한 정도로 가치가 현저히 감소한 경우
전자상거래 등에서의 소비자보호에 관한 법률이 정하는 소비자 청약철회 제한 내용에 해당되는 경우
소비자 피해보상 상품의 불량에 의한 반품, 교환, A/S, 환불, 품질보증 및 피해보상 등에 관한 사항은 소비자분쟁해결기준(공정거래위원회 고시)에 준하여 처리됨
환불 지연에 따른 배상 대금 환불 및 환불 지연에 따른 배상금 지급 조건, 절차 등은 전자상거래 등에서의 소비자 보호에 관한 법률에 따라 처리
예스이십사(주)
서울시 영등포구 은행로 11, 5층~6층(여의도동,일신빌딩) 대표 : 김기호, 김석환   개인정보보호책임자 : 한광일 privacy@yes24.com 사업자등록번호 : 229-81-37000   통신판매업신고 : 제 2005-02682호 사업자 정보확인
고객만족센터 T.1544-3800
상담 전화번호
  • 중고샵 문의 1566-4295
  • 영화예매 문의 1544-7758
  • 공연예매 문의 1544-6399
1:1 친절상담 자주 묻는 질문 상담시간 안내
YES24 수상내역 정보보호 관리체계 ISMS인증획득 개인정보보호 우수사이트
소비자피해보상보험 서울보증보험
고객님은 안전거래를 위해 현금 등으로 결제 시 저희 쇼핑몰에서 가입한 구매안전서비스를 이용하실 수 있습니다. 서비스가입사실 확인
EQUUS10