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CHAPTER 01 아는 것이 없는 거울 11.1 마법의 거울과 왕비 21.2 머신러닝을 해 보자 6 Column 머신러닝이란? 91.3 데이터를 보고 배우기 10 Column 기계가 스스로 배운다는 것 13CHAPTER 02 미모의 비결 152.1 마법 거울의 대답 16 Column 수학의 필요성 202.2 회귀 문제에 도전하기 21 Column 컴퓨터도 사람과 마찬가지다!? 272.3 미모를 평가하는 함수 28 Column 컴퓨터의 선생님 37CHAPTER 03 최적화 문제 풀어 보기 393.1 왕비의 전력질주 40 Column 알고리즘에서 배울 수 있는 것 493.2 모형의 한계 50 Column 훈련 데이터와 테스트 데이터 543.3 새로운 특징값 만들기 55 Column 함수를 복잡하게 만드는 방법 623.4 신경망 63 Column 뇌가 정보를 처리하는 구조 66CHAPTER 04 딥러닝에 도전하기 674.1 레버가 안 움직여! 68 Column 딥러닝의 융성 764.2 과적합에 주의하자 77 Column 과적합과의 투쟁, 머신러닝 814.3 배치 학습과 온라인 학습 82 Column 돌아온 확률적 경사 하강법 91CHAPTER 05 미래 예측하기 935.1 식별 기능을 가진 거울 945.2 경계선을 찾아라 96 Column 서포트 벡터 머신의 일반화 성능 1025.3 이게 분리할 순 있긴 한 거야? 103 Column 공간 왜곡 능력자, 커널법 1065.4 구멍 뚫린 데이터 채우기 107 Column 데이터의 성질 1135.5 데이터 안에 숨은 본질을 찾아라 114 Column 희소성과 사람의 직감 120CHAPTER 06 더 예뻐 보이게 해 주는 거울 1216.1 소중한 이미지 데이터 122 Column 자석을 이용한 머신러닝? 1246.2 볼츠만 머신을 이용한 이미지 처리 125 Column 머신러닝과 통계역학 1406.3 더 복잡한 특징을 포착하려면? 141 Column 변분 원리 1466.4 비가시변수와 함께 좀 더 다양한 세계로 147 Column 샘플링 전용 머신 1526.5 복잡한 데이터의 정체 153 Column 힌튼의 뚝심 164CHAPTER 07 얼굴만으로도 미모 점수를? 1657.1 모르는 것이 없는 거울 1667.2 거울아, 거울아, 거울아 176 참고문헌: 마법의 거울을 만드는 방법 182 에필로그 188 찾아보기 189
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Masayuki Ohzeki
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쇼에이사 주관 2018 IT 엔지니어가 읽어야 할 기술서 부문 대상 수상!수식 없이 이해하는 머신러닝, 딥러닝!ㆍ인공지능을 배우고자 하는 개발자ㆍ인공지능과 미래 과학에 호기심 많은 일반인ㆍ인공지능 분야를 미래의 직업으로 생각하는 고등학생, 대학생
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