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PyTorch를 활용한 머신러닝, 딥러닝 철저 입문 파이토치를 활용한 머신러닝, 딥러닝 알고리즘의 원리와 구현

위키북스 데이터 사이언스 시리즈 22
코이즈미 사토시 지음 | 심효섭 옮김 | 위키북스 | 2018년 11월 07일 출간
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    2016.08.11 ~ 2021.12.31
  • MANNING, O'REILLY, PACKT, WILE..
    2016.03.07 ~ 2021.12.31
상품상세정보
ISBN 9791158391225(1158391226)
쪽수 256쪽
크기 186 * 240 * 21 mm /584g 판형알림
이 책의 원서/번역서 PYTORCHで始める深層學習 數式なしで基礎から實裝まで / 小泉訓

책소개

이 책이 속한 분야

이 책은 파이토치(PyTorch)를 사용한다. 파이토치는 딥러닝 라이브러리 중에서도 세계적으로 널리 쓰이는 Torch를 파이썬으로 포팅한 것으로, 페이스북이 자사 서비스에 활용하면서 주목받고 있다. 이 책은 초심자를 대상으로 이 라이브러리를 사용해 이상탐지나 이미지 인식 등을 구현하는 과정을 경험해 볼 수 있도록 구성했다.

목차

[1부] 우리 일상 속의 AI
▣ 01장: AI 동향 알아보기
1-1 AI 기술의 보급
1-2 시민 데이터 과학자의 등장
1-3 딥러닝 라이브러리

▣ 02장: 파이토치 라이브러리
2-1 파이토치란?
2-2 파이토치의 특징
___Define by Run 설계 사상을 채택함
___“파이썬스러운” 구현이 가능함
___자동미분 기능
2-3 파이토치의 구성 요소

▣ 03장: 파이토치 개발 환경 갖추기
3-1 윈도우에서 설치
___아나콘다 설치
___파이썬 환경 설치
___파이토치 설치
___관련 라이브러리 설치
3-2 macOS에서 설치
___아나콘다 설치
___파이썬 환경 설치
___파이토치 설치
___관련 라이브러리 설치
3-3 리눅스에서 설치
___아나콘다 설치
___파이썬 환경 설치
___파이토치 설치
___관련 라이브러리 설치

[02부] 머신러닝 입문
▣ 04장: 머신러닝이란 무엇인가?
4-1 머신러닝의 개요
4-2 지도 학습
4-3 비지도 학습
4-4 강화학습

▣ 05장: 신경망 실전 활용
5-1 퍼셉트론 알고리즘
5-2 퍼셉트론 모형 학습
5-3 신경망의 알고리즘
5-4 신경망 모형 학습
5-5 예제: 와인 분류하기
___주피터 환경 설정
___학습 데이터 준비
___텐서 생성
___신경망 구성
___모형 학습

[03부] 딥러닝 입문
▣ 06장: 다층 퍼셉트론 실전 활용
6-1 알고리즘과 모형 학습
___자기부호화기
___최적화 기법
___과적합
6-2 예제: 와인 분류하기 2
___주피터 환경 설정
___학습 데이터 준비
___텐서 생성
___신경망 구성
___모형 학습
6-3 손글씨 이미지 분류
___주피터 환경 설정
___학습 데이터 준비
___텐서 생성
___신경망 구성
___모형 학습
6-4 뉴스 기사 분류
___주피터 환경 설정
___학습 데이터 준비
___텐서 생성
___신경망 구성
___모형 학습
6-5 시계열 데이터에서 이상탐지하기
___주피터 환경 실행
___학습 데이터 준비
___신경망 구성
___모형 학습
___이상 점수 계산

▣ 07장: 합성곱신경망 실전 활용
7-1 알고리즘 및 모형 학습
7-2 손글씨 이미지 분류하기 2
___주피터 환경 설정
___학습 데이터 준비
___텐서 생성
___신경망 구성
___모형 학습
7-3 옷 이미지 분류
___주피터 환경 설정
___학습 데이터 준비
___텐서 생성
___신경망 구성
___모형 학습
7-4 이미지 분류
___주피터 환경 설정
___학습 데이터 준비
___텐서 생성
___신경망 구성
___모형 학습

▣ 08장: Q러닝 실전 활용
8-1 Open AI
8.2 Q러닝 구현
8.3 Deep Q Network 구현

▣ 부록A: 주피터 노트북 사용법
1. 주피터 노트북 실행
2. 홈 화면의 조작 방법
3. 노트북 화면의 조작
4. 주피터 노트북 종료

▣ 부록B: 파이썬 기본 문법
1. 변수와 연산
2. 데이터 구조 다루기
3. 제어문 활용
4. 컴프리헨션 문법 활용
5. 함수 활용
6. 클래스 활용
7. 파일 다루기

▣ 부록C: 파이썬 라이브러리
1. NumPy 라이브러리
2. pandas 라이브러리
3. Matplotlib 라이브러리
4. Pillow 라이브러리
5. KoNLPy 라이브러리
6. 서로 다른 포맷으로 데이터 변환

▣ 부록D: 서포트 벡터 머신 구현
1. 주피터 환경 설정
2. 학습 데이터 준비
3. 모형 학습

▣ 부록E: PyTorch 래퍼인 Skorch 사용하기
1. 주피터 환경 설정
2. 학습 데이터 준비
3. 신경망 구성
4. 모형 학습

출판사 서평

★ 이 책의 내용 ★
◎ 1부: AI 기술의 최신 동향과 파이토치 라이브러리 소개, 구현 환경 구축
◎ 2부: 머신러닝의 개요, 신경망 알고리즘으로 사용한 학습 구현
◎ 3부: 딥러닝 알고리즘(DNN, CNN, DQN)을 이용한 학습 구현

★ 이 책의 대상 독자 ★
◎ 머신러닝 및 딥러닝에 입문하는 IT 엔지니어
◎ 수식 없이 알고리즘을 이해하고 싶은 사람
◎ 직접 구현해보며 이해하고 싶은 사람

★ 이 책의 특징 ★
◎ 수식 없이 머신러닝 및 딥러닝 알고리즘을 이해할 수 있다.
◎ 간결한 파이썬 코드로 구현... 더보기

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