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케라스로 구현하는 딥러닝과 강화학습
소득공제

케라스로 구현하는 딥러닝과 강화학습

신경망 기초부터 CNN, RNN, GAN, 단어 임베딩, 강화학습 배우기

안토니오 걸리, 수짓 팔 저/김창엽 | 에이콘출판사 | 2017년 11월 23일 | 원제 : Deep Learning with Keras 첫번째 리뷰어가 되어주세요 | 판매지수 4518 판매지수란? 공유 페이스북 공유하기 트위터 공유하기 상품퍼가기 열기/닫기
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상품정보

출간일 2017년 11월 23일
쪽수,무게,크기 380쪽 | 188*235*30mm
ISBN13 9791161750743
ISBN10 1161750746

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책소개

케라스로 다양한 문제를 해결하면서 케라스와 딥러닝 기초를 쉽게 배울 수 있는 책이다. 신경망 기초와 케라스 설치 방법을 제공해 입문자도 쉽게 접근할 수 있으며, 단계적으로 모델을 개선 시킬 수 있는 방법을 쉽게 설명한다. 널리 활용되는 합성곱 신경망과 순환 신경망에 대해 배우며, 최근 관심 뜨거운 연구 분야인 GAN과 알파고로 화제가 되었던 강화학습에 대한 실습 내용도 담고 있다. 다양한 실습을 진행하면서 실무 환경에서는 어떻게 케라스를 활용할 수 있을지에 대한 통찰력을 얻을 수 있을 것이다.

상세이미지

저자 소개

작가파일보기 관심작가알림 신청 저 : 안토니오 걸리

Antonio Gulli 글로벌 기술 인재, 혁신, 실행을 계획하고 관리하는 데 열정을 가진 소프트웨어 임원이자 비즈니스 리더다. 검색 엔진, 온라인 서비스, 머신 러닝, 정보 검색, 애널리틱스와 클라우드 컴퓨팅 분야의 전문가다. 지금까지 운이 좋게도 유럽의 4개국에서 전문적인 경험을 쌓고, 유럽과 미국의 6개국에서 사람들을 관리했다. 출판사(Elsevier)에서 소비자 인터넷(Ask.com 및 Tiscali), 하이테크 R&D(Microsoft 및 Google)에 이르기까지 여러 분야에서 CEO, GM, CTO, 부사장, 디렉터, 현장 리더로 재직했다.

작가파일보기 관심작가알림 신청 저 : 수짓 팔

Sujit Pal 엘스비어 랩(Elsevier Labs)의 기술 리서치 디렉터로, 연구 내용과 메타데이터를 중심으로 지능형 시스템을 구축하고 있다. 주요 관심사는 정보 검색, 온톨로지, 자연어 처리, 머신 러닝, 분산 처리다. 현재 딥러닝 모델을 사용해 이미지 분류와 유사성을 연구하고 있다. 이전에는 소비자 건강관리 업계에서 일하면서 온톨로지 기반의 의미론적 검색, 콘텐츠 기반 광고, EMR 데이터 처리 플랫폼을 구축하는 데 도움을 받았다.

작가파일보기 관심작가알림 신청 역 : 김창엽

현재 데이터 분석과 머신 러닝에 관심이 많아 회사를 그만 두고 고려대학교 산업경영공학과 데이터 사이언스 및 비즈니스 어낼리틱스(DSBA) 연구실에서 박사 과정 재학 중이다. 이전에는 안랩에서 9년간 근무하며 악성코드 대응 및 침해사고 분석 업무를 수행했다. 옮긴 책으로는 에이콘출판사에서 출간한 『텐서플로 入門』(2016), 『리눅스 바이너리 분석』(2016), 『모의 해킹을 위한 메타스플로잇』(2014) 등이 있다.

목차

1장. 신경망 기초
__퍼셉트론
____첫 케라스 코드 예제
__다층 퍼셉트론 : 첫 번째 네트워크
____퍼셉트론 학습에서의 문제와 해결책
____활성화 함수 : 시그모이드
____활성화 함수 : ReLU
____활성화 함수
__실전 예제 손글씨 숫자 인식
____원핫 인코딩(OHE)
____케라스로 간단한 신경망 정의
____단순 신경망 실행과 기준선 설정
____단순 신경망에 은닉 계층 추가
____단순 신경망에 드롭아웃 추가
____기타 옵티마이저 테스트
____에폭 수 증가
____옵티마이저 학습률 조정
____은닉 계층의 뉴런 수 증가
____배치 크기 증가
____손글씨 인식을 위한 실험 요약
____과적합을 피하기 위한 일반화 적용
____하이퍼파라미터 튜닝
____예측
__역전파의 개요
__딥러닝 접근
__요약


2장. 케라스 설치와 API
__케라스 설치
____1단계 : 유용한 의존성 패키지 설치
____2단계 : 떼아노 설치
____3단계 : 텐서플로 설치
____4단계 : 케라스 설치
____5단계 : 떼아노, 텐서플로, 케라스 테스트
__케라스 설정
__도커에 케라스 설치
__구글 클라우드 ML에 케라스 설치
__아마존 AWS에 케라스 설치
... 펼처보기

출판사 리뷰

이 책에서 다루는 내용

* 역전파 알고리즘을 활용한 신경망의 단계별 함수 최적화
* 결과 개선을 위한 신경망 미세조정
* 영상과 음성 처리에 심층 학습 활용
* 재귀 신경 텐서 네트워크(RNTN)를 사용한 단어 임베딩 개선
* 순환 신경망(RNN) 구조 탐색
* 오토인코더 구현 과정
* 강화학습을 통한 심층 신경망 발전

이 책의 대상 독자

이 책은 파이썬 지식이 필요하며, 머신 러닝 경험이 있는 데이터 과학자이거나 신경망을 아는 AI 프로그래머라면 케라스로 딥러닝을 배우기에 좋은 시작점으로 활용할 수 있다.

이 책의 구성

1장, '신경망 기초'에서는 신경망의 기초를 배운다.
2장, '케라스 설치와 API'에서는 AWS, 마이크로소프트 애저, 구글 클라우드, 사용자 컴퓨터에 케라스를 설치하는 방법을 다룬다. 그 외에도 케라스 API에 대해 소개한다.
3장, '합성곱 신경망을 활용한 딥러닝'에서는 합성곱 신경망 개념을 소개한다. 합성곱 신경망은 텍스트에서 비디오, 음성에 이르기까지 여러 영역에서 성공을 거두고 원래의 이미지 처리 영역을 뛰어넘는, 딥러닝에서의 근본적인 혁신을 가져왔다.
4장, '적대적 생성 네트워크와 웨이브넷'에서는 사람이 만든 데이터와 유사한 합성 데이터를 재생산하는 데 사용하는 적대적 생성 네트워크를 소개한다. 사람의 목소리와 악기를 아주 잘 재현하는 데 사용하는 심층 신경망인 웨이브넷도 소개한다.
5장, '단어 임베딩'에서는 단어 임베딩에 대해 설명하고, 단어 간의 관계를 탐지하고 유사한 단어를 그룹화하는 딥러닝 방법론에 관해 설명한다.
6장, '순환 신경망'에서는 텍스트와 같이 시퀀스 데이터를 처리하기에 적합한 네트워크 종류인 순환 신경망을 다룬다.
7장, '기타 딥러닝 모델'에서는 케라스 함수 API, 회귀 네트워크, 오토 인코더에 대해 간단히 살펴본다.
8장, 'AI 게임 플레이'에서는 강화학습을 가르치고 보상 피드백을 기반으로 아케이드 게임을 하는 방법을 배우는 딥러닝 네트워크를 케라스로 어떻게 작성하는지 설명한다.
부록, '결론'에서는 이 책에서 다루는 주제를 요약하고 케라스 2.0을 독자에게 소개한다.

지은이의 말

이 책은 구글의 텐서플로나 리사 연구소(Lisa Lab)의 떼아노(Theano) 백엔드 위에서 실행하는 모듈형 신경망 라이브러리인 케라스를 사용해 파이썬으로 작성한 20개 이상의 심층 신경망을 다룬다.
독자는 간단
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