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위키북스- 데이터 사이언스 시리즈
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책소개
목차
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1장: AI 세계에 오신 것을 환영합니다
1.1. AI와 데이터 과학 1.1.1 데이터 과학자의 기술 1.1.2 데이터 과학의 업무 1.2. 머신러닝 1.2.1 지도 학습과 예측 1.2.2 비지도 학습과 지식 발견 1.2.3 모델 만들 때의 검증 1.2.4 머신러닝의 툴 1.3. 신경망에서 딥러닝으로 1.3.1 신경망이란? 1.3.2 딥러닝은? 1장 정리 2장: 딥러닝의 기법 2.1. 신경망 2.1.1 신경망의 개요 2.1.2 순전파의 구조 2.1.3 역전파의 시스템 2.2. 딥러닝 2.2.1 오토 인코더 시스템 2.2.2 학습의 테크닉 2.3. 합성곱 신경망 2.3.1 합성곱층의 시스템 2.3.2 풀링층의 시스템 2.3.3 패딩의 시스템 2.4. 재귀형 신경망 2.4.1 순전파와 역전파의 시스템 2.4.2 LSTM의 시스템 2장 정리 3장: 인공지능(AI) 툴과 신경망 콘솔(Neural Network Console) 3.1. 전 세계에 보급된 AI 툴 3.1.1 딥러닝의 주요한 툴 3.2. 신경망 콘솔 3.3. NNC 설치 3.3.1 사전 준비 3.3.2 NNC 내려받기 3.3.3 NNC 설치 3.3.4 NNC 애플리케이션의 폴더 구성 3.3.5 NNC 실행 3.4. NNC 조작 화면 3.4.1 PROJECT(프로젝트) 화면 3.4.2 DATASET(데이터셋) 화면 3.4.3 EDIT(편집) 화면 3.4.4 TRAINING(학습) 화면 3.4.5 EVALUATION(평가) 화면 3.4.6 CONFIG(설정) 화면 3장 정리 4장: 초급 - 샘플 프로젝트를 실행해 보자! 4.1. 신경망을 이용한 이미지 분류(1) 4.1.1 작성된 프로젝트를 연다 4.1.2 사용할 데이터 세트 확인 4.1.3 완성된 네트워크 구조를 확인 4.1.4 학습 조건의 설정 4.1.5 학습의 실행 4.1.6 평가의 실행 4.2. CNN으로 이미지 분류(1) 4.2.1 작성된 프로젝트를 연다 4.2.2 사용할 데이터 세트 확인 4.2.3 완성된 네트워크 구조 확인 4.2.4 학습 조건의 설정 4.2.5 평가의 실행 4.2.6 평가의 실행 4장 정리 5장: 중급 - 신규 프로젝트를 실행해 보자! 5.1. 신경망을 사용한 이미지 분류(2) 5.1.1 새로운 프로젝트 만들기 5.1.2 데이터 세트의 선택 5.1.3 네트워크 만들기: 컴포넌트의 배치 5.1.4 네트워크 만들기: 컴포넌트의 파라미터 설정 5.1.5 학습 조건과 최적화 설정 5.1.6 학습의 실행 5.1.7 평가의 실행 5.2. CNN을 이용한 이미지 분류(2) 5.2.1 새로운 프로젝트 만들기 5.2.2 데이터 세트의 선택 5.2.3 네트워크 만들기: 컴포넌트의 배치 5.2.4 네트워크 만들기: 컴포넌트의 파라미터 설정 5.2.5 학습 조건과 최적화 설정 5.2.6 학습의 실행 5.2.7 평가의 실행 5.3. 네트워크 구조의 최적화 5.3.1 앞에서 만든 프로젝트 복제 5.3.2 네트워크 구조의 최적화 설정 5장 정리 164 6장: 상급 - 원본 이미지로 구현해 보자! 6.1. 데이터 세트 만들기 6.1.1 폴더 만들기 6.1.2 데이터 세트 확인 6.2. 네트워크 만들기 6.2.1 프로젝트 만들기 6.2.2 네트워크의 수정 6.3. 데이터 세트의 선택 6.4. 학습 조건의 설정 6.4.1 Global Config의 설정 6.4.2 Optimizer의 설정 6.5. 학습의 실행 6.6. 평가의 실행 6장 정리 7장: 상급 - 원본 데이터로 구현해 보자! 7.1. 데이터의 전처리 7.1.1 NNC에서의 구조화 데이터의 처리 7.1.2 데이터 분석 소프트웨어 - 래피드마이너 7.1.3 래피드마이너의 설치와 실행 7.1.4 래피드마이너의 화면 구성 7.1.5 구현에 사용할 데이터 세트 7.1.6 래피드마이너를 사용한 데이터의 전처리 - 기본적인 성형 7.1.7 래피드마이너를 사용한 데이터의 전처리 - NNC 입력 형식으로 변환(학습 데이터) 7.1.8 래피드마이너를 사용한 데이터의 전처리 - NNC 입력 형식으로의 변환(평가 데이터) 7.2. 데이터 세트의 등록 7.3. 네트워크 만들기 7.4. 데이터 세트의 선택 7.5. 학습 조건의 설정 7.6. 학습의 실행 7.7. 평가의 실행 7장 정리 부록 A A.1. NNC에 대응하지 않는 OS가 설치된 PC에 NNC 설치하기 A.1.1 VirtualBox의 설치 A.1.2 윈도우 10의 설치 A.1.3 신경망 콘솔(NNC)의 설치 A.1.4 데이터의 전처리 A.2. 머신러닝을 사용해 분류 문제를 해결해 보자! A.2.1 결정 트리 A.2.2 학습의 실행 A.2.3 평가의 실행 책을 마치며 |
저자 소개3
저아다치 하루카
관심작가 알림신청あだち はるか
BULB 주식회사 소속의 데이터 과학자이다. SE나 데이터 IT 벤더 데이터 분석 등을 다양하게 경험하였다. 수많은 데이터 분석 프로젝트 외에도 실무자 교육도 틈틈이 병행하고 있으며, 개인 활동으로 기사와 책 쓰기 세미나 강의도 즐긴다. 저서로는 『텐서플로로 시작하는 딥러닝 입문』, 『초보자를 위한 신경망 딥러닝 입문』이 있다. 감수성이 예민한 시기에 고등 전문 학교에서 5 년을 보내버린 탓인지 주변에서 괴짜라는 평가를 받고 있다.
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㈜아이티에스 대표이사 / 데이터 사이언티스트. 데이터과학자로서 빅데이터 분석 및 AI 모델링 사업을 하고 있다. 주요 저서로는 『김쌤의 일대일 코딩 클래스』, 『초보자를 위한 C 언어 300제』, 『예제가 가득한 C 언어 길라잡이』, 『윈도우 프로그래밍 플러스』가 있고, 역서로는 『구글 코랩으로 배우는 인공지능 기술』, 『파이썬 플라스크 웹 앱 입문』, 『엑셀X파이썬 코드 레시피 125』, 『데이터 분석을 위한 머신러닝 입문』, 『초보자를 위한 신경망 딥러닝 입문』, 『딥러닝 워크북』, 『유니티 게임 프로그래밍 바이블』, 『게임으로 배우는 파이썬』, 『스위프트로 만드는 실전 강좌
㈜아이티에스 대표이사 / 데이터 사이언티스트. 데이터과학자로서 빅데이터 분석 및 AI 모델링 사업을 하고 있다. 주요 저서로는 『김쌤의 일대일 코딩 클래스』, 『초보자를 위한 C 언어 300제』, 『예제가 가득한 C 언어 길라잡이』, 『윈도우 프로그래밍 플러스』가 있고, 역서로는 『구글 코랩으로 배우는 인공지능 기술』, 『파이썬 플라스크 웹 앱 입문』, 『엑셀X파이썬 코드 레시피 125』, 『데이터 분석을 위한 머신러닝 입문』, 『초보자를 위한 신경망 딥러닝 입문』, 『딥러닝 워크북』, 『유니티 게임 프로그래밍 바이블』, 『게임으로 배우는 파이썬』, 『스위프트로 만드는 실전 강좌! 아이폰 앱 프로그래밍』, 『예제로 배우는 핵심 패턴 안드로이드 프로그래밍』, 『유니티를 이용한 VR 앱 개발』, 『그림으로 배우는 웹 구조』, 『그림으로 배우는 파이썬』, 『그림으로 배우는 C#』, 『그림으로 배우는 SQL』, 『모두의 알고리즘』, 『PHP 예비학교』 등 30여 권의 번역서가 있다.
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현재 일본 전문 번역가로 활동하고 있으며, 역서로는 『모두의 알고리즘』, 『PHP 예비학교』, 『데이터 분석을 위한 머신러닝 입문』, 『초보자를 위한 신경망 딥러닝 입문』, 『딥러닝 워크북』, 『유니티 게임 프로그래밍 바이블』, 『게임으로 배우는 파이썬』, 『스위프트로 만드는 실전강좌! 아이폰 앱 프로그래밍』, 『예제로 배우는 핵심 패턴 안드로이드 프로그래밍』, 『유니티를 이용한 VR 앱 개발』, 『유니티를 몰라도 만들 수 있는 유니티 2D 게임 제작』, 『유니티 교과서』, 『구글 코랩으로 배우는 인공지능 기술』, 『파이썬 플라스크 웹 앱 입문』, 『엑셀X파이썬 코드 레시피 12
현재 일본 전문 번역가로 활동하고 있으며, 역서로는 『모두의 알고리즘』, 『PHP 예비학교』, 『데이터 분석을 위한 머신러닝 입문』, 『초보자를 위한 신경망 딥러닝 입문』, 『딥러닝 워크북』, 『유니티 게임 프로그래밍 바이블』, 『게임으로 배우는 파이썬』, 『스위프트로 만드는 실전강좌! 아이폰 앱 프로그래밍』, 『예제로 배우는 핵심 패턴 안드로이드 프로그래밍』, 『유니티를 이용한 VR 앱 개발』, 『유니티를 몰라도 만들 수 있는 유니티 2D 게임 제작』, 『유니티 교과서』, 『구글 코랩으로 배우는 인공지능 기술』, 『파이썬 플라스크 웹 앱 입문』, 『엑셀X파이썬 코드 레시피 125』, 『처음 만나는 AI 수학 with 파이썬』, 『그림으로 배우는 웹 구조』, 『그림으로 배우는 파이썬』, 『그림으로 배우는 C#』, 『그림으로 배우는 SQL』 등 30여 권의 번역서가 있다.
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품목정보
- 발행일
- 2018년 09월 07일
- 쪽수, 무게, 크기
- 308쪽 | 175*235*17mm
- ISBN13
- 9791158391164
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