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    9788965402237.jpg

    도서명:머신러닝 딥러닝 바로가기
    저자/출판사:요시카와,하야토/프리렉
    쪽수:376쪽
    출판일:2018-07-24
    ISBN:9788965402237

    목차
    역자 서문
    서문
    이 책을 읽는 방법
    인공지능, 머신러닝, 딥러닝이란?

    Part 1 GCP와 머신러닝
    Chapter 1 GCP 사용해 보기
    1 GCP 개요
    2 계정과 프로젝트 만들기
    3 Cloud Shell
    4 Google Compute Engine
    5 Google Cloud Storage
    6 BigQuery
    [Column] BigQuery를 사용할 때 주의할 점

    Chapter 2 Datalab 사용해 보기
    1 Datalab 퀵투어
    2 NumPy와 pandas
    3 Datalab과 BigQuery 연동하기
    4 Datalab으로 다양한 그래프 그리기

    Chapter 3 GCP로 간단하게 머신러닝 해보기
    1 GCP의 머신러닝 관련 서비스
    2 Cloud Vision API
    3 Cloud Translation API
    4 Cloud Natural Language API
    [Column] Dataflow와 ML Engine

    Part 2 식별의 기초
    Chapter 4 2-클래스 식별하기
    1 단순한 식별
    2 머신러닝 사용하기
    3 퍼셉트론
    [Column] 퍼셉트론 학습 규칙 추가 설명
    4 손실 함수
    5 로지스틱스 회귀

    Chapter 5 N-클래스 식별과 다양한 식별기
    1 scikit-learn 간단하게 살펴보기
    2 N-클래스의 로지스틱 회귀
    3 서포트 벡터 머신
    4 랜덤 포레스트

    Chapter 6 데이터 평가 방법과 튜닝
    1 기본적인 학습 흐름
    2 학습과 테스트
    3 데이터 평가하기
    4 매개변수 튜닝하기

    Part 3 딥러닝 입문
    Chapter 7 딥러닝 기초
    1 이미지 식별하기
    2 신경망
    3 활성화 함수
    4 N-클래스 대응하기
    5 다양한 경사 하강법
    6 TensorFlow 준비하기
    7 신경망 구현하기
    8 DNNClassifier로 간단하게 학습하기
    9 TensorBoard
    [Column] 드롭아웃층

    Chapter 8 CNN(합성곱 신경망)
    1 지금까지 살펴봤던 이미지 식별의 문제점
    2 합성곱층
    3 합성곱 계산의 종류와 풀링
    4 TensorFlow로 2층 CNN 구현하기
    [Column] 더 깊은 네트워크
    [Column] Cloud ML Engine

    Appendix 부록
    1 Python2의 기본적인 사용 방법
    2 Jupyter 설치하기

    찾아보기
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