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딥러닝의 통계적 이해
도서+워크북
이긍희
,
김용대
,
김기온
공저
한국방송통신대학교출판문화원
2020.07.25.
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책소개
이 책은 통계학의 기본 모형인 선형 회귀모형, 로지스틱 모형, 확률분포와 연결하여 딥러닝을 이해할 수 있도록 설계되었다. 자연어처리 관련 딥러닝 모형은 복잡한 알고리즘으로 구성되어 있지만 이 책에 포함되었다. 이 책으로 빠르게 발전하고 있는 딥러닝의 모든 것을 알기 어렵지만 딥러닝을 이해하고 활용하는 출발점이 될 수 있다.
이 책은 10개 장으로 구성되어 있다. 제1장에서는 딥러닝의 개요, 제2장에서 제4장까지는 일반적 딥러닝의 작성과 특성을 살펴보았다. 제5장과 제6장에서는 이미지 인식, 객체 검출에 이용되는 합성곱 신경망을, 제7장은 GAN과 오토인코더 등 비지도 학습모형을 학습한다. 제8장에서는 시퀀스 데이터에 이용되는 순환신경망, LSTM 등을, 제9장에서는 자연어처리에서 활용되는 Word2Vec, Transformer, BERT에 대하여 설명하였다. Transformer와 BERT 등은 알고리즘 중심으로 기술되어서 통계학 전공자가 이해하는 데 어려움이 있을 수 있지만 자연어처리에서 실제 이용되는 알고리즘이기 때문에 책에 포함하였다. 제10장에는 딥러닝을 구현하기 위한 Python 코드가 소개되어 있다. 이 책에서 Tensorflow-Keras 기반 기초 코드가 제공되고 있지만 딥러닝 코드 구현이 직접적인 목적은 아니다. 딥러닝을 구현하는 코드는 지속적으로 바뀌어서 공개되므로 관련 사이트를 확인하길 바란다.
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목차
제1장 딥러닝의 개요
제2장 딥러닝과 통계학
제3장 딥러닝 모형의 구조와 학습
제4장 딥러닝의 제 문제와 발전
제5장 합성곱신경망의 기초
제6장 합성곱신경망의 응용
제7장 오토인코더와 GAN
제8장 순환신경망
제9장 딥러닝 모형을 이용한 자연어처리
제10장 딥러닝 실습
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국내도서
대학교재
공학계열
컴퓨터공학
국내도서
대학교재
방송통신대학교
자연과학대학
정보통계학과
4학년
품목정보
발행일
2020년 07월 25일
쪽수, 무게, 크기
384쪽 | 730g | 172*245*30mm
ISBN13
9788920036811
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