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R로 하는 쉬운 딥러닝



도서명:R로 하는 쉬운 딥러닝
저자/출판사:나이젤,루이스/에이콘출판
쪽수:280쪽
출판일:2017-06-16
ISBN:9791161750064

목차
1장. 소개
- 딥러닝이란?
- 딥러닝으로 해결할 수 있는 문제
- 누가 딥러닝을 사용할까?
- 신경망 기초

2장. 심층 신경망
- 심층 신경망의 놀랍도록 간단한 구조
- 60초 내에 DNN을 설명하는 방법
- DNN을 잘 사용하는 세 가지 방법
- 어떤 함수라도 빠르게 근사시키는 방법
- 얼마나 많은 뉴런이 필요한가에 대한 답
- 최적의 계층의 개수를 선택하는 기준
- DNN 성능을 개선하는 세 가지 아이디어
- R로 놀랍도록 쉽게 DNN 구축

3장. 엘만 신경망
- 엘만 신경망이란?
- 컨텍스트 계층 뉴런의 역할
- 정보 흐름 이해
- 엘만 신경망으로 성능을 높이는 방법
- 엘만 신경망을 사용하는 네 가지 방법
- 엘만 신경망을 쉽게 구축하는 방법
- 최고의 패키지 로드
- 데이터를 보는 것이 새로운 과학인 이유
- 데이터 변환의 비밀
- 흥미로운 모델을 만드는 방법
- 이상적인 예측 방법

4장. 조단 신경망
- 조단 신경망이 해결할 수 있는 세 가지 문제
- R에서 조단 모델을 효과적으로 사용하기 위한 필수 요소
- 데이터를 변환하는 좋은 방법
- 훈련 데이터 선택
- 모델에 사용할 팁

5장. 오토인코더의 비밀
- 제다이 기사의 초능력
- 밝혀진 비밀
- 실행할 수 있는 실용적인 정의
- 브라질 세라도 보호
- 반드시 알아야 할 내용
- 희박 오토인코더가 주는 강력한 이점
- Kullback-Leibler 발산의 이해
- 희박 오토인코더가 주는 세 가지 교훈
- 할리우드, 생체 인식, 희박 오토인코더 혼용
- R에서 오토인코더를 바로 사용하는 방법
- R을 사용한 데이터 과학 프로젝트를 위한 아이디어

6장. 다층 오토인코더의 핵심
- 딥러닝 대가의 학습을 위한 비밀 소스
- 하루 몇 시간의 수면이 필요할까?
- 5분 안에 SA 만들기
- 잡음 제거 오토인코더
- 랜덤 마스킹
- DA의 두 가지 필수적인 작업
- 다층 DA의 이해
- 깜짝 놀랄 만한 적용 사례

7장. 제한 볼츠만 머신
- 지식에 이르는 네 단계
- 에너지와 확률의 역할
- 생각하는 훌륭한 방법
- RBM 학습의 목적
- 마법 같은 속임수 훈련
- 딥러닝에 대한 비판
- 세상을 바꿀 두 아이디어
- R에서 제한 볼츠만 머신을 사용하는 비법

8장. 심층 신뢰망
- DBN 훈련 방법
- 더 나은 콜센터 경험하는 방법
- 쉽게 따라할 수 있는 세계 최초의 아이디어
- R에서 DBN을 만드는 단계