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파이썬으로 구현하는 고급 머신 러닝 : 딥러닝을 포함한 최신 고급 머신 러닝 기술과 파이썬 활용
파이썬으로 구현하는 고급 머신 러닝  : 딥러닝을 포함한 최신 고급 머신 러닝 기술과 파이썬 활...
파이썬으로 구현하는 고급 머신 러닝 : 딥러닝을 포함한 최신 고급 머신 러닝 기술과 파이썬 활용

상세정보

Material Type  
 단행본
 
180514104749
Date and Time of Latest Transaction  
20180514104556
ISBN  
9791161750354 94000 : \33000
ISBN  
9788960772106(세트)
Language Code  
본문언어 - kor, 원저작언어 - eng
KDC  
004.73-5
Callnumber  
004.73 H436ㅍ
Author  
Hearty, John
Title/Author  
파이썬으로 구현하는 고급 머신 러닝 : 딥러닝을 포함한 최신 고급 머신 러닝 기술과 파이썬 활용 / 존 하티 지음 ; 남궁영환 옮김
Publish Info  
서울 : 에이콘, 2017
Material Info  
374 p ; 24 cm
Added Entry-Title  
acorn+PACKT Technical book
서지주기  
색인: p. 361-374
원저자/원서명  
Advanced machine learning with Python
Abstracts/Etc  
요약과거 오랜 기간 어려움을 겪었던 문제의 해결 방안이 등장하면서 최근 몇 년 사이 머신 러닝 분야는 발전 속도는 가히 폭발적이다. 특히 신경망 기반 접근 방법은 딥러닝이라는 기술로 큰 도약을 이뤘다 하겠다. 이 책에서는 이러한 머신 러닝에서 폭넓게 사용되는 핵심 알고리즘을 비롯해 최근 각광받고 있는 다양한 딥러닝 관련 대표 알고리즘들을 친절하고 자세하게 설명한다. 이미지 분류 등에서 높은 성능 향상을 보인 컨볼루션 신경망(CNN) 외에도 제한된 볼츠만 머신(RBM), 심층 신뢰망(DBN), SdA 등을 예제 데이터와 파이썬 코드를 이용해 직접 익힐 수 있게 한다. 뿐만 아니라 캐글(Kaggle)에서 높은 성능을 보인 기법도 쉽게 참고할 수 있게 한 점이 돋보인다. 참고 문헌으로 제공하는 풍부한 연구 지식을 통해서도 실력을 향상시킬 수 있을 것으로 기대한다.
Index Term-Uncontrolled  
파이썬 머신 러닝 딥러닝
Added Entry-Personal Name  
남궁영환
기타서명  
딥러닝을 포함한 최신 고급 머신 러닝 기술과 파이썬 활용
기타저자  
하티, 존
총서명  
에이콘 플러스 팩츠 테크니컬 북
Price Info  
\33,000
Control Number  
kpcl:221815
책소개  
과거 오랜 기간 어려움을 겪었던 문제의 해결 방안이 등장하면서 최근 몇 년 사이 머신 러닝 분야는 발전 속도는 가히 폭발적이다. 특히 신경망 기반 접근 방법은 딥러닝이라는 기술로 큰 도약을 이뤘다 하겠다. 이 책에서는 이러한 머신 러닝에서 폭넓게 사용되는 핵심 알고리즘을 비롯해 최근 각광받고 있는 다양한 딥러닝 관련 대표 알고리즘들을 친절하고 자세하게 설명한다. 이미지 분류 등에서 높은 성능 향상을 보인 컨볼루션 신경망(CNN) 외에도 제한된 볼츠만 머신(RBM), 심층 신뢰망(DBN), SdA 등을 예제 데이터와 파이썬 코드를 이용해 직접 익힐 수 있게 한다. 뿐만 아니라 캐글(Kaggle)에서 높은 성능을 보인 기법도 쉽게 참고할 수 있게 한 점이 돋보인다. 참고 문헌으로 제공하는 풍부한 연구 지식을 통해서도 실력을 향상시킬 수 있을 것으로 기대한다.

MARC

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■520    ▼a과거  오랜  기간  어려움을  겪었던  문제의  해결  방안이  등장하면서  최근  몇  년  사이  머신  러닝  분야는  발전  속도는  가히  폭발적이다.  특히  신경망  기반  접근  방법은  딥러닝이라는  기술로  큰  도약을  이뤘다  하겠다.  이  책에서는  이러한  머신  러닝에서  폭넓게  사용되는  핵심  알고리즘을  비롯해  최근  각광받고  있는  다양한  딥러닝  관련  대표  알고리즘들을  친절하고  자세하게  설명한다.  이미지  분류  등에서  높은  성능  향상을  보인  컨볼루션  신경망(CNN)  외에도  제한된  볼츠만  머신(RBM),  심층  신뢰망(DBN),  SdA  등을  예제  데이터와  파이썬  코드를  이용해  직접  익힐  수  있게  한다.  뿐만  아니라  캐글(Kaggle)에서  높은  성능을  보인  기법도  쉽게  참고할  수  있게  한  점이  돋보인다.  참고  문헌으로  제공하는  풍부한  연구  지식을  통해서도  실력을  향상시킬  수  있을  것으로  기대한다.  
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