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기본설명

TensorFlow Machine Learning Cookbook



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

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