자료유형  

 동서단행본

ISBN  

9791158391454 93000 : \30000

언어부호  

본문언어 - kor, 원저작언어 - eng

DDC  

006.31-23

청구기호  

006.31 S245hㅅ

저자명  

사르카르, 디파니안

서명/저자  

(파이썬을 활용한) 딥러닝 전이학습 : Transfer Learning으로 빠르고 손쉽게 구축하는 고급 딥러닝 모델 / 디파니안 사르카르 ; 러그허브 발리 ; 타모그나 고시 지음 ; 송영숙 ; 심상진 ; 한수미 ; 고재선 옮김

원서명  

[원표제]Hands-on transfer learning with Python : implement advanced deep learning and neural network models using TensorFlow and Keras

발행사항  

파주 : 위키북스, 2019

형태사항  

xxiv, 388 p. : 천연색삽화, 도표 ; 24 cm

총서명  

DS 데이터 사이언스 시리즈 ; 042

주기사항  

원저자명: Dipanjan Sarkar

주기사항  

원저자명: Raghav Bali

주기사항  

원저자명: Tamoghna Ghosh

주기사항  

색인: p. 384-388

주기사항  

영어 원작을 한국어로 번역

일반주제명  

기계학습

일반주제명  

딥러닝

일반주제명  

파이썬

키워드  

파이썬 딥러닝 전이학습 기계학습

기타저자  

발리, 러그허브

기타저자  

고시, 타모그나

기타저자  

송영숙

기타저자  

심상진

기타저자  

한수미

기타저자  

고재선

통일총서명  

DS 데이터 사이언스 시리즈 ; 042

기타저자  

Sarkar, Dipanjan

기타저자  

Bali, Raghav

기타저자  

Ghosh, Tamoghna

가격  

\30000

Control Number  

bwcl:114466

책소개  

이 책의 목적은 두 가지다. 첫째, 딥러닝과 전이학습에 관한 자세한 내용을 집중적으로 다루고 이해하기 쉬운 개념과 예제로 이 둘을 비교 및 대조한다. 둘째, 텐서플로, 케라스, 파이썬 등의 기존 생태계를 활용해 실제 사례와 연구 문제 등을 실습 예제로 다룬다.

이 책은 머신러닝과 딥러닝의 핵심 개념으로 시작해, 중요한 딥러닝 아키텍처인 CNN, DNN, RNN, LSTM, 캡슐 네트워크 등을 다룬다. 그다음, 전이학습의 개념에 초점을 맞춰 모델 동결, 미세 튜닝, VGG, Inception, ResNet을 포함한 사전 훈련된 최신 네트워크를 다룬다. 그리고 이러한 네트워크를 활용해 딥러닝 모델의 성능을 어떻게 향상시킬 수 있는지를 설명한다. 마지막으로 컴퓨터 비전, 오디오 분석, 자연어 처리(NLP) 같은 분야에서 다양한 실제 사례 연구와 문제를 다룬다.

이 책을 다 읽을 때쯤이면 각자의 시스템에서 딥러닝과 전이학습 이론을 구현할 만반의 준비가 돼 있을 것이다.