서문 _ 딥러닝은 사실 쉽지 않습니다
1부 _ 딥러닝을 써먹는 방법
__질병 패턴의 예측 : 패턴의 생성과 예측
__Word2Vec과 미술관 옆 동물원 : 단어 사이의 거리개념 표현하기
__상담 데이터 분류 ; 분류를 어떻게 접근할까?
__자동응답 챗봇 만들기 : 어떤 대답을 하도록 만들까?
__화재감지 시스템 : 온도를 어떻게 정의하지?
__백화점 매출 예측 : 매출을 꼭 숫자로만 표현해야 하나?
__가요 작곡가의 탄생 : 음표를 자동으로 생성하는 방법은?
__추천 시스템 유사도 함수 : 어떤 고객과 상품들이 서로 가까울까?
__마이너리티 리포트 : 미래를 예언한다는 것
2부 _ 딥러닝 수학 정면돌파
__경사하강법(Gradient Descent
____기울기
____경사하강법
__오류 역전파(Error Back Propagation
____오류 역전파
____행렬 편미분, 텐서, 야코비안
____데이터 구조와 시스템 구현의 문제
__MCMC와 미니배치
____SGD, batch, mini-batch
____MCMC(마르코프 연쇄 몬테카를로
__활성화 함수와 교차 엔트로피
____활성화 함수
____소프트맥스와 교차 엔트로피
__오버피팅 개선
____가중치 감쇠
____드롭아웃
__학습효과 향상
____학습 데이터의 확장
____가중치 초기화
____하이퍼 파라미터 설정
____헤세 테크닉과 모멘텀
____네스테로프 모멘텀과 학습속도 조절
__자기부호화기(Auto Encoder
____자기부호화기와 화장실 거울
____백색화
____사전훈련
____희소 자기부호화기
____디노이징 자기
다들 어려워했던 수식들 하나하나, 딥다(Deep+多 파고들어 설명하는 딥러닝 책
바야흐로 인공지능의 시대, 딥러닝 공부에도 왕도가 있을까? 인간이 편하자고 컴퓨터를 학습시키는 것이 딥러닝인데, 공부하는 사람들은 골머리 앓느라 편하지 않다. 이 책의 저자 역시 많은 책과 논문을 통해 딥러닝에 도전하면서 정작 힘들었던 부분은 그간의 책들에 생략되었던 수학적 지식이었다. 딥러닝 이론 자체가 어려운 게 아니라 그를 위한 수학에 아직 익숙하지 않았던 것뿐이었다.
1부는 딥러닝 실습을 맛보게 해준다. 질병을 예측하고, 자동응답 챗봇, 화재감시 시스템을 만드는가 하면, 가요도 작곡하고 심지어는 간단한 마이너리티 리포트까지 도출해본다. 2부는 딥러닝 관련 수학을 정면 돌파한다. 이론으로 파고들어가기 전에 기반을 다지는 부분이다. 각각 수식들의 전개를 생략 없이 다루며 독자들을 세심하게 안내한다. 3부는 비로소 딥러닝 이론들을 다룬다. 1부의 호기심과 재미, 2부의 수학 지식이라는 기본력을 바탕으로 딥러닝 이론을 다룬다.
딥러닝 하드 트레이닝을 표방하는 이 책은 어려워도 꼭 알아야 할 수학 지식과 딥러닝 핵심 이론들에 더해 재미있는 아이디어가 빛나는 한국형 딥러닝 실습까지 제공하는, 중급자용 딥러닝 종합교재이다. ‘딥다’는 사전에 ‘들입다’의 준말로 나오지만 여기서는 딥러닝을 만나 ‘Deep+多’라는 의미가 추가되었다.
깊고(Deep 다(多양하게 학습해야 할 중급자를 위한 딥러닝 하드 트레이닝
누구나 쉽게 배울 수 있다고 주장하는 책들이 수없이 많지만 이 책 『딥다 딥러닝』의 저자는 딥러닝이 결코 쉽지 않으며, 수학적인 사전 지식이 없이는 도전하기 어렵다는 것을 처음부터 강조한다. 설사 어떻게 기본은 익혔을지라도 딥러닝을 실제로 우리 환경에서 활용할지에 대해서는 더욱 난감해진다고 말한다.
과감한 상상력으로 만들어낸 딥러닝 실습을
