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(R로 배우는) 딥러닝 (Loan 8 times)

Material type
단행본
Personal Author
박혜정, 저 석경하, 저 심주용, 저 황창하, 저
Title Statement
(R로 배우는) 딥러닝 / 박혜정 [외]지음
Publication, Distribution, etc
서울 :   한빛아카데미,   2018  
Physical Medium
239 p. : 삽화 ; 24 cm
Series Statement
IT cookbook ;239
ISBN
9791156644095
General Note
공저자: 석경하, 심주용, 황창하  
Bibliography, Etc. Note
참고문헌(p. 232-235)과 색인수록
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700 1 ▼a 석경하, ▼e▼0 AUTH(211009)60464
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Holdings Information

No. Location Call Number Accession No. Availability Due Date Make a Reservation Service
No. 1 Location Main Library/Monographs(3F)/ Call Number 006.31 2018z21 Accession No. 111796648 Availability In loan Due Date 2021-06-17 Make a Reservation Available for Reserve R Service M

Contents information

Book Introduction

데이터 과학자 또는 빅데이터 분석가가 기본적으로 알아야 할 딥러닝 관련 지식을 제공한다. 딥러닝에 꼭 필요한 핵심 이론을 익히고, 다루기 쉬운 R로 직접 구현해보면서 이론과 실습을 한번에 학습할 수 있다.

핵심 이론으로 익히고 R로 구현해보는 딥러닝
데이터 과학자 또는 빅데이터 분석가가 기본적으로 알아야 할 딥러닝 관련 지식을 제공합니다. 기초적인 수학 지식이 있는 독자라면 누구든지 딥러닝에 꼭 필요한 핵심 이론을 익히고, 다루기 쉬운 R로 직접 구현해보면서 이론과 실습을 한번에 학습할 수 있습니다.

※ 본 도서는 대학 강의용 교재로 개발되었으므로 연습문제 해답은 제공하지 않습니다


Information Provided By: : Aladin

Author Introduction

심주용(지은이)

P&S빅데이터과학연구소 소장이자 인제대학교 통계학과 겸임교수로 재직 중이며 금융통계, 데이터마이닝, 비모수통계 등을 강의해왔다. 주요 저서로는 『심층 신뢰망 기반 딥러닝과 R』(시공문화사, 2017), 『R을 이용한 Support Vector Machine』(시공문화사, 2016), 『현대보험수리학』(교우사, 2012) 등이 있다.

석경하(지은이)

서울대학교 / 통계학박사 (현재) 인제대학교 통계학과 교수 주요 연구분야: 딥러닝, 머신러닝

박혜정(지은이)

P&S빅데이터과학연구소 이사로 재직 중이며 통계학, 빅데이터 분석, 기계학습 등의 과목을 강의해왔다. 주요 저서로는 『장애인 SW 개발인력 및 IT 전문 인력 양성을 위한 ORACLE, JSP, 자바스크립트 강의』(대구대학교 산학협력단, 2014), 『OA실무』(대구대학교 출판부, 2012) 등이 있다.

황창하(지은이)

단국대학교 응용통계학과 및 데이터사이언스학과 교수로 재직 중이며 기계학습, 딥러닝, 금융통계학, 금융공학 등을 강의해왔다. 『심층 신뢰망 기반 딥러닝과 R』(시공문화사, 2017), 『R을 이용한 Support Vector Machine』(시공문화사, 2016), 『현대보험수리학』(교우사, 2012) 등을 집필했다.

Information Provided By: : Aladin

Table of Contents

Chapter 01 소개 
1.1 개요 
1.2 심층 신경망의 종류 
1.3 딥러닝 소프트웨어 

Chapter 02 신경망 
2.1 개요 
2.2 신경망의 기본개념 
2.3 배치학습과 온라인학습 
2.4 역전파 알고리즘 
2.5 교차엔트로피 기반 델타규칙 
2.6 중요한 고려사항 
2.7 역전파 알고리즘의 변형 
2.8 R 예제 
연습문제 

Chapter 03 심층 신뢰망 및 오토인코더 
3.1 개요 
3.2 제한 볼츠만 기계 
3.3 오토인코더 
3.4 RBM과 오토인코더의 비교 
3.5 심층 신뢰망 
3.6 R 예제 
연습문제 

Chapter 04 딥러닝 기초 
4.1 개요 
4.2 합성곱 신경망의 구조 
4.3 합성곱 신경망의 학습 
4.4 합성곱 신경망의 성능 향상 
4.5 대표적 합성곱 신경망 
4.6 R 예제 
연습문제 

Chapter 05 순환 신경망 
5.1 개요 
5.2 순환 신경망 예제 
5.3 순환 신경망 구조 
5.4 순환 신경망 학습 
5.5 게이트 순환 신경망 
5.6 R 예제 
연습문제

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