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들어가며 6

제1장 소개 9

제2장 딥러닝의 역사적 배경 78

제3장 딥러닝 네트워크의 세 가지 클래스 126

제4장 딥 오토인코더 비지도 학습 166

제5장 사전 훈련된 딥 뉴럴 네트워크의 하이브리드 184

제6장 딥 스태킹 네트워크와 변형 지도 학습 201

제7장 음성 및 오디오 처리의 선별된 애플리케이션 225

제8장 멀티모달 및 멀티태스크 학습 286

맺음말 307

컴퓨터 공학의 발전은 인류의 지식과 기술의 진보에 있어 중요한 역할을 해왔습니다. 특히, 머신 러닝과 인공지능 분야는 지난 수십 년간 눈부신 발전을 이루며, 우리의 일상생활과 산업 전반에 깊숙이 자리 잡았습니다. 이 책은 컴퓨터 공학의 한 분야인 머신 러닝에 대한 학술적 탐구와 실증 연구의 집대성을 목표로 합니다. 특히, 데이터의 표현 방식이 머신 러닝 알고리즘의 효율성에 미치는 영향에 대한 깊이 있는 분석을 제공합니다.