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책 정보
· 분류 : 국내도서 > 컴퓨터/모바일 > 컴퓨터 공학 > 데이터베이스 개론
· ISBN : 9791162241073
· 쪽수 : 312쪽
책 소개
목차
PART 1 머신러닝의 비밀병기
CHAPTER 1 머신러닝으로의 여행
__1.1 머신러닝 기초
__1.2 데이터의 표현형과 피처
__1.3 거리 지표
__1.4 학습의 종류
__1.5 텐서플로
__1.6 앞으로 배울 내용
__1.7 요약
CHAPTER 2 텐서플로 기초학습
__2.1 텐서플로 동작시키기
__2.2 텐서의 표현
__2.3 연산자 생성하기
__2.4 세션을 이용하여 연산자 실행하기
__2.5 주피터 노트북에서 코드 작성하기
__2.6 변수 사용하기
__2.7 변수를 저장하고 불러오기
__2.8 텐서보드를 이용한 데이터의 시각화
__2.9 요약
PART 2 핵심 학습 알고리즘
CHAPTER 3 선형 회귀
__3.1 공식 표기법
__3.2 선형 회귀
__3.3 다항 모델
__3.4 정규화
__3.5 선형 회귀의 응용
__3.6 요약
CHAPTER 4 데이터의 분류
__4.1 공식 표기법
__4.2 성능 측정하기
__4.3 분류를 위한 선형 회귀
__4.4 로지스틱 회귀 사용하기
__4.5 다항 분류자
__4.6 분류의 응용
__4.7 요약
CHAPTER 5 자동화된 데이터 군집
__5.1 텐서플로에서의 파일 탐색
__5.2 오디오로부터의 피처 추출
__5.3 K-means 군집
__5.4 오디오 세그먼테이션
__5.5 자기조직화 지도를 이용한 군집
__5.6 군집의 응용
__5.7 요약
CHAPTER 6 은닉 마르코프 모델
__6.1 해석하기 어려운 모델의 예
__6.2 마르코프 모델
__6.3 은닉 마르코프 모델
__6.4 포워드 알고리즘
__6.5 비터비 디코딩
__6.6 은닉 마르코프 모델의 사용
__6.7 은닉 마르코프 모델의 응용
__6.8 요약
PART 3 신경망 패러다임
CHAPTER 7 오토인코더 살펴보기
__7.1 신경망
__7.2 오토인코더
__7.3 배치 학습
__7.4 이미지 처리
__7.5 오토인코더의 응용
__7.6 요약
CHAPTER 8 강화학습
__8.1 공식 표기법
__8.2 강화학습 적용하기
__8.3 강화학습 구현하기
__8.4 강화학습 응용 사례
__8.5 요약
CHAPTER 9 합성곱 신경망
__9.1 신경망의 문제점
__9.2 합성곱 신경망
__9.3 이미지 준비하기
__9.4 텐서플로에서 합성곱 신경망 실행하기
__9.5 성능 개선을 위한 몇 가지 팁
__9.6 합성곱 신경망의 응용
__9.7 요약
CHAPTER 10 순환 신경망
__10.1 맥락 정보
__10.2 순환 신경망 소개
__10.3 순환 신경망의 구현
__10.4 시계열 데이터 예측 모델
__10.5 순환 신경망의 응용
__10.6 요약
CHAPTER 11 챗봇을 위한 시퀀스2시퀀스 모델
__11.1 분류와 RNN 기반에서 구축하기
__11.2 Seq2seq 아키텍처
__11.3 벡터를 이용한 기호의 표기
__11.4 종합하기
__11.5 대화 데이터 수집
__11.6 요약
CHAPTER 12 유틸리티
__12.1 선호 모델
__12.2 이미지 임베딩
__12.3 이미지 랭킹
__12.4 요약
__12.5 향후 학습에 대한 제언
APPENDIX 설치 가이드
__A.1 도커를 이용해 텐서플로 설치하기
__A.2 맷플롯립 설치하기
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