CHAPTER 1 머신러닝 소개 1
머신러닝이란? 2
다양한 머신러닝 접근법 3
지도학습 3
비지도학습 6
강화학습 7
머신러닝에 꼭 필요한 것들 8
유명한 기법 / 알고리즘의 간단한 소개 12
실생활에 적용하기 25
유명한 오픈소스 패키지 27
요약 34
CHAPTER 2 뉴럴 네트워크 35
왜 뉴럴 네트워크인가? 36
뉴럴 네트워크의 기본 37
뉴런과 레이어 38
활성화 함수의 종류 43
역전파 알고리즘 48
현업에서의 활용 사례 57
뉴럴 네트워크에 대한 XOR 함수의 사용 예시 58
요약 65
CHAPTER 3 딥러닝 기초 67
딥러닝이란? 68
기본 개념 70
특징 학습 71
딥러닝 알고리즘 80
딥러닝 사용 예시 81
음성 인식 81
객체 인식과 분류 83
GPU vs. CPU 86
인기 많은 오픈소스 라이브러리 ─ 소개 88
테아노 88
텐서플로 88
케라스 89
케라스를 사용한 간단한 딥 뉴럴 네트워크 코드 샘플 90
요약 96
CHAPTER 4 비지도 특징 학습 99
오토인코더 101
네트워크 디자인 105
오토인코더의 정규화 테크닉 108
오토인코더 요약 114
제한적 볼츠만 머신 115
홉필드 네트워크와 볼츠만 머신 117
볼츠만 머신 120
제한적 볼츠만 머신 122
텐서플로로 향상시키기 124
딥 빌리프 네트워크 130
요약 131
CHAPTER 5 이미지 인식 135
인공모델과 생물학적 모델 사이의 유사성 136
직관적 이해와 정의 137
컨볼루션 레이어 139
컨볼루션 레이어에서
컴퓨터 비전, 인공지능, 음성 및 데이터 분석을 위한 차세대 핵심 테크닉!
실제 적용 사례와 간결한 예제로 배우는 딥러닝의 기본!
주요 파이썬 라이브러리를 활용한 딥러닝 실습!
인공지능에 대한 관심이 전 세계적으로 높아지면서 딥러닝 기술이 광범위하게 사용되고 있습니다. 이런 흐름에 발맞추고자 한다면 이 책을 통해 머신러닝의 주요 개념을 학습하고 딥러닝의 모범 사례를 비롯한 실제 사용 사례를 살펴볼 수 있습니다. 더불어서 파이썬 기반의 머신러닝/딥러닝 기법을 한층 더 향상시키는 방법을 배울 수 있으며, Theano, TensorFlow, H2O와 같은 인기 있는 최신 오픈소스 라이브러리로 따라 하기 쉬운 튜토리얼을 실행해 보기도 하고, 실생활 예시에 적용하면서 정보를 인식하고 추출하여 예측 정확도를 높이고 결과를 최적화하는 방법을 배울 수도 있습니다.
딥러닝을 자세히 배우고 싶거나 최대한 활용하려는 분들은 부디 이 책을 통해 보다 정확하게 데이터를 스케일링하고, 다양한 딥러닝 알고리즘 기법을 학습하기 바랍니다.
이 책의 대상 독자
？ 데이터 사이언스 실무자 및 관련 분야 취업 준비생
？ 머신러닝 기본 개념을 알고 있고 파이썬 프로그래밍 경험이 있는 독자
？ 미적분과 통계 등의 수학적 기본 지식을 갖춘 독자
이 책의 주요 내용
？ 딥러닝 알고리즘을 배우기 위한 기본 지식
？ Theano, Caffe, Keras, TensorFlow를 활용한 딥러닝 실습
？ 오토인코더와 제한적 볼츠만 머신
？ 딥 빌리프 넷과 딥 뉴럴 네트워크에 대한 심도 있는 학습
？ 드롭아웃과 컨볼루셔널 뉴럴 네트워크 등의 다양한 머신러닝 알고리즘
？ 딥러닝 알고리즘과 라이브러리를 실생활에 적용하기 위한 전략
