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R로 하는 쉬운 딥러닝

데이터 과학 시리즈
나이젤 루이스 지음 | 이원상 옮김 | 에이콘출판 | 2017년 06월 16일 출간
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    2017.11.23 ~ 2019.12.31
  • MANNING, O'REILLY, PACKT, WILE..
    2016.03.07 ~ 2020.12.31
상품상세정보
ISBN 9791161750064(1161750061)
쪽수 280쪽
크기 153 * 225 * 21 mm /529g 판형알림
이 책의 원서/번역서 Deep Learning Made Easy with R/Nigel D. Lewis

책소개

이 책이 속한 분야

현재 딥러닝은 빅데이터의 폭발적인 증가와 함께 많은 관심을 받고 있다. 최고의 데이터 과학자가 되고 싶다면 이 책으로 딥러닝을 이해해보는 것은 어떨까. 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 있을 것이다.

저자소개

저자 : 나이젤 루이스

저자 나이젤 루이스(Nigel D. Lewis)는 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.

역자 : 이원상

역자 이원상은 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.

작가의 말

다양한 분야에서 종사하는 분들이 “딥러닝 기법을 얼마나 빨리 이해하고, 내 분야에서 활용할 수 있을까”에 대한 질문을 많이 한다. 일반적으로는 복잡한 수학 교과서를 읽고 C, C++, Java 등으로 수식을 프로그래밍해야 했다. 하지만 지금은 R의 등장과 함께 딥러닝 기법을 사용하기란 전보다 더 쉬워졌다. 이 책은 데이터 분석과 모델링에 관심 있는 사람들을 위해 쓰여, 주로 딥러닝 기법과 아이디어, 업무에서 손쉽고 빠르게 활용할 수 있는 전략을 다룬다.
이 책은 딥러닝을 설명하는 여느 종합적인 논문과는 다르다. 딥러닝 기법을 빠르게 이해할 수 있도록 복잡한 내용은 최소화하고 R을 이용해서 어떤 것이 가능하고, 어떻게 R을 다룰 수 있는지를 설명한다. 실제로 "How"에 초점을 맞춘 내용들이 실용적인 해법과 혁신을 이끌기 때문에 이 책은 "어떻게"에 초점을 맞췄다.
그리고 R을 이용해 여러 종류의 딥러닝 모델을 단계별로 구축하는 방법을 보여준다. 예제를 통해 설명하고, 책의 내용을 R에서 바로 확인할 수 있다. 이 책은 실습하기 위한 것이니 부디 책의 내용을 실제 데이터에 적용해보자.
데이터를 다루는 사람들은 주로 의미 있는 구조와 결과의 발견에 더 많은 관심이 있다. 이론적인 교과서적 내용과 실제로 기법을 적용하는 것은 많은 차이가 있기 때문에 다른 연구자들이 딥러닝 기법들을 연구에 어떻게 적용했는지를 보는 것이 좋다. 그래서 딥러닝을 적용한 많은 사례를 책에서 보여주고자 했다. 실제 사례의 제시를 통해 다양한 분야의 내용이 다뤄지며 R을 이용해 단계별로 모델을 만들어가는 실제 사례 연구를 보완했다.
또한 향후 독자들의 연구를 위해 각 장의 끝, 미주에 상세한 참고 문헌 내용을 달아뒀다. R이 무료로 공개된 것처럼 인용된 논문 대부분 역시 무료로 공개돼 있다.
딥러닝에서 수학적인 정리에 대한 것이 전부는 아니다. 실생활에서 사람들과 함께 머신 러닝 알고리즘을 실제 문제들에 대해 적용하고 유용한 답을 구하는 것이 궁극적인 딥러닝일 것이다. 여러분이 누구든 이 책에서 소개된 아이디어를 적용할 능력은 충분하다. 적절한 소프트웨어를 이용하고, 약간의 인내심과 적절한 가이드만 있다면 딥러닝 기법이 관심을 갖는 누구라도 성공적으로 쓸 것임을 믿는다.

목차

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

출판사 서평

★ 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 ... 더보기

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