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TensorFlow Machine Learning Cookbook > 컴퓨터공학

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TensorFlow Machine Learning Cookbook

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제조사 에이콘출판
원산지 국내산
브랜드 에이콘출판
시중가격 36,000원
판매가격 32,400원
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    TensorFlow Machine Learning Cookbook

    9791161750453.jpg

    도서명:TensorFlow Machine Learning Cookbook
    저자/출판사:닉,맥클루어/에이콘출판
    쪽수:528쪽
    출판일:2017-08-31
    ISBN:9791161750453

    목차
    1장. 텐서플로 시작
    __소개
    __텐서플로 동작 방식
    __텐서 정의
    __플레이스홀더 및 변수 사용
    __행렬 다루기
    __연산 정의
    __활성화 함수 구현
    __데이터 출처 사용
    __추가 자료

    2장. 텐서플로 동작 방식
    __소개
    __계산 그래프의 연산
    __다중 연산 중첩
    __다층 처리
    __비용 함수(손실 함수) 구현
    __역전파 구현
    __일괄 학습과 확률적 학습
    __모든 요소 조합
    __모델 평가

    3장. 선형 회귀
    __소개
    __역행렬 기법 사용
    __행렬 분해 기법 구현
    __텐서플로의 선형 회귀 방식
    __선형 회귀의 비용 함수
    __데밍 회귀 구현
    __라소 회귀 및 리지 회귀 구현
    __일래스틱 넷 회귀 구현
    __로지스틱 회귀 구현

    4장. 서포트 벡터 머신
    __소개
    __선형 SVM 구현
    __선형 회귀로 축소
    __텐서플로의 커널 함수
    __비선형 SVM 구현
    __다중 분류 SVM 구현

    5장. 최근접 이웃 알고리즘
    __소개
    __최근접 이웃 알고리즘
    __문자 기반 거리
    __혼합 거리 함수 계산
    __주소 매칭 사례
    __최근접 이웃 알고리즘을 이용한 이미지 인식

    6장. 신경망
    __소개
    __연산 게이트 구현
    __게이트와 활성화 함수
    __단층 신경망 구현
    __다양한 계층 구현
    __다층 신경망 사용
    __선형 모델 예측 개선
    __틱택토 게임 방법 학습

    7장. 자연어 처리
    __소개
    __단어 꾸러미 기법
    __TF-IDF 구현
    __스킵-그램 임베딩
    __CBOW 임베딩
    __Word2vec을 이용한 예측
    __Doc2vec을 이용한 감정 분석

    8장. 합성곱 신경망
    __소개
    __단순 CNN 구현
    __고급 CNN 구현
    __기존 CNN 모델 재학습
    __스타일넷/뉴럴-스타일 적용
    __딥드림 구현

    9장. 순환 신경망
    __소개
    __스팸 예측을 위한 RNN 구현
    __LSTM 모델 구현
    __다층 LSTM
    __시퀀스-투-시퀀스 모델
    __샴 유사도 측정

    10장. 텐서플로 실무 적용
    __소개
    __단위 테스트
    __다중 실행자
    __텐서플로 병렬화
    __텐서플로 실무 적용
    __텐서플로 실무 적용 사례

    11장. 텐서플로 추가 학습
    __소개
    __텐서보드를 이용한 그래프 시각화
    __유전 알고리즘
    __K-평균 군집화
    __상미분방정식(ODE) 풀이
    delivery.jpg
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