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R로 하는 쉬운 딥러닝

R로 하는 쉬운 딥러닝 (Loan 11 times)

Material type
단행본
Personal Author
Lewis, Nigel Da Costa 이원상, 역
Title Statement
R로 하는 쉬운 딥러닝 / 나이젤 루이스 지음 ; 이원상 옮김
Publication, Distribution, etc
서울 :   에이콘,   2017  
Physical Medium
282 p. : 삽화, 도표 ; 23 cm
Series Statement
데이터 과학 = Data science series
Varied Title
aDeep learning made easy with R : a gentle introduction for data science
ISBN
9791161750064 9788960774469 (set)
General Note
색인수록  
Subject Added Entry-Topical Term
R (Computer program language) Artificial intelligence Neural networks (Computer science) Machine learning Mathematical statistics --Data processing
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Holdings Information

No. Location Call Number Accession No. Availability Due Date Make a Reservation Service
No. 1 Location Science & Engineering Library/Sci-Info(Stacks1)/ Call Number 006.31 2017z25 Accession No. 121243043 Availability Available Due Date Make a Reservation Service B M

Contents information

Book Introduction

데이터 과학자, 연구자, 개인적인 관심을 갖고 딥러닝을 배우고 싶은 사람들 모두에게 딥러닝 기법을 소개하는 책이다. 딥러닝 모형이 어떻게 작동하는지를 알려주며, R을 사용해 직접 딥러닝 모델을 쉽고 빠르게 구축할 수 있도록 도와준다. 복잡한 수식을 지양하고, 다양한 사례를 통해 딥러닝의 핵심을 쉽게 이해할 수 있다.

각 예제들을 직접 입력해보며, 예제에 대한 설명을 읽으면 R을 처음 접하는 사람도 이 책을 사전지식 없이 쉽게 읽을 수 있다.

현재 딥러닝은 빅데이터의 폭발적인 증가와 함께 많은 관심을 받고 있다. 여러분이 최고의 데이터 과학자가 되고 싶다면 이 책으로 딥러닝을 이해해보자. 저자는 딥러닝 모형이 어떻게 작동하는지를 알려주며, R을 사용해 직접 딥러닝 모델을 쉽고 빠르게 구축할 수 있도록 도와준다. 복잡한 수식을 지양하고, 다양한 사례를 통해 딥러닝의 핵심을 쉽게 이해할 수 있다.

★ 이 책에서 다루는 내용 ★
■ 순환 신경망(Recurrent Neural Network)의 개발
■ 엘만 신경망(Elman Neural Network) 구축
■ 조단 신경망(Jordan Neural Network) 수행
■ 중첩된 상호 연관 신경망(Cascade Correlation Neural Network) 생성
■ 심층 신경망(Deep Neural Network)의 이해
■ 오토인코더(Autoencoder) 활용
■ 다층 오트인코더(Stacked Autoencoder)의 성능을 높이는 방법
■ 제한된 볼츠마 머신(Restricted Boltzmann Machine) 활용
■ 심층 신뢰망(Deep Belief Network) 학습

★ 이 책의 대상 독자 ★
이 책은 데이터 과학자, 연구자, 개인적인 관심을 갖고 딥러닝을 배우고 싶은 사람들 모두에게 딥러닝 기법을 소개시켜주고자 한다. R을 처음 접하는 사람도 이 책을 사전지식 없이 쉽게 읽을 수 있다. 각 예제들을 직접 입력해보며, 예제에 대한 설명을 읽으면 가능하다.


Information Provided By: : Aladin

Author Introduction

나이젤 루이스(지은이)

끊임없이 R과 파이썬 등을 연구하고 지식을 공유하고자 한다. 지금까지 『Machine Learning Made Easy with R』(2017), 『Deep Learning for Business with R』(2016), 『92 Applied Predictive Modeling Techniques in R』(2015), 『Visualizing Complex Data Using R(2014), 『100 Statistical Tests: in R』(2013) 등을 저술해오고 있다.

이원상(옮긴이)

연세대학교에서 문헌정보학과 컴퓨터?산업공학을 전공했고, 연세대학교 정보산업공학과에서 데이터 마이닝을 공부해 박사 학위를 받았다. 대용량 데이터를 처리/분석하는 다양한 기법과 도구에 관심을 갖고 공부했으며, 국내외 학술지와 국제학회에 관련된 논문들을 발표했다.

Information Provided By: : Aladin

Table of Contents

1장. 소개 
- 딥러닝이란? 
- 딥러닝으로 해결할 수 있는 문제 
- 누가 딥러닝을 사용할까? 
- 신경망 기초 

2장. 심층 신경망 
- 심층 신경망의 놀랍도록 간단한 구조 
- 60초 내에 DNN을 설명하는 방법 
- DNN을 잘 사용하는 세 가지 방법 
- 어떤 함수라도 빠르게 근사시키는 방법 
- 얼마나 많은 뉴런이 필요한가에 대한 답 
- 최적의 계층의 개수를 선택하는 기준 
- DNN 성능을 개선하는 세 가지 아이디어 
- R로 놀랍도록 쉽게 DNN 구축 

3장. 엘만 신경망 
- 엘만 신경망이란? 
- 컨텍스트 계층 뉴런의 역할 
- 정보 흐름 이해 
- 엘만 신경망으로 성능을 높이는 방법 
- 엘만 신경망을 사용하는 네 가지 방법 
- 엘만 신경망을 쉽게 구축하는 방법 
- 최고의 패키지 로드 
- 데이터를 보는 것이 새로운 과학인 이유 
- 데이터 변환의 비밀 
- 흥미로운 모델을 만드는 방법 
- 이상적인 예측 방법 

4장. 조단 신경망 
- 조단 신경망이 해결할 수 있는 세 가지 문제 
- R에서 조단 모델을 효과적으로 사용하기 위한 필수 요소 
- 데이터를 변환하는 좋은 방법 
- 훈련 데이터 선택 
- 모델에 사용할 팁 

5장. 오토인코더의 비밀 
- 제다이 기사의 초능력 
- 밝혀진 비밀 
- 실행할 수 있는 실용적인 정의 
- 브라질 세라도 보호 
- 반드시 알아야 할 내용 
- 희박 오토인코더가 주는 강력한 이점 
- Kullback-Leibler 발산의 이해 
- 희박 오토인코더가 주는 세 가지 교훈 
- 할리우드, 생체 인식, 희박 오토인코더 혼용 
- R에서 오토인코더를 바로 사용하는 방법 
- R을 사용한 데이터 과학 프로젝트를 위한 아이디어 

6장. 다층 오토인코더의 핵심 
- 딥러닝 대가의 학습을 위한 비밀 소스 
- 하루 몇 시간의 수면이 필요할까? 
- 5분 안에 SA 만들기 
- 잡음 제거 오토인코더 
- 랜덤 마스킹 
- DA의 두 가지 필수적인 작업 
- 다층 DA의 이해 
- 깜짝 놀랄 만한 적용 사례 

7장. 제한 볼츠만 머신 
- 지식에 이르는 네 단계 
- 에너지와 확률의 역할 
- 생각하는 훌륭한 방법 
- RBM 학습의 목적 
- 마법 같은 속임수 훈련 
- 딥러닝에 대한 비판 
- 세상을 바꿀 두 아이디어 
- R에서 제한 볼츠만 머신을 사용하는 비법 

8장. 심층 신뢰망 
- DBN 훈련 방법 
- 더 나은 콜센터 경험하는 방법 
- 쉽게 따라할 수 있는 세계 최초의 아이디어 
- R에서 DBN을 만드는 단계

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