빅데이터 분석을 위한 딥러닝의 이해

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Publication Date 2024/03/05
Pages/Weight/Size 148*210*30mm
ISBN 9791141075033
Categories IT 모바일 > OS/데이터베이스
Description
컴퓨터 공학의 발전은 인류의 지식과 기술의 진보에 있어 중요한 역할을 해왔다. 특히, 머신 러닝과 인공지능 분야는 지난 수십 년간 눈부신 발전을 이루며, 우리의 일상생활과 산업 전반에 깊숙이 자리 잡았다. 이 책은 컴퓨터 공학의 한 분야인 머신 러닝에 대한 학술적 탐구와 실증 연구의 집대성을 목표로 한다. 특히, 데이터의 표현 방식이 머신 러닝 알고리즘의 효율성에 미치는 영향에 대한 깊이 있는 분석을 제공한다.
Contents
들어가며 6

제1장 소개 9
 
제2장 딥러닝의 역사적 배경 78

제3장 딥러닝 네트워크의 세 가지 클래스 126
 
제4장 딥 오토인코더 비지도 학습 166
 
제5장 사전 훈련된 딥 뉴럴 네트워크의 하이브리드 184
 
제6장 딥 스태킹 네트워크와 변형 지도 학습 201
 
제7장 음성 및 오디오 처리의 선별된 애플리케이션 225
 
제8장 멀티모달 및 멀티태스크 학습 286
 
맺음말 307
Author
변해원
아주대학교 예방의학교실에서 치매 고위험군 예측을 주제로 이학박사를 취득하였고, 현재 인제대학교 메디컬 빅데이터학과 및 BK21 대학원 디지털항노화헬스케어학과 교수로 재직하고 있다. 2010년부터 현재까지 국내외 저명 학술지에 프로시딩 포함 310여 편의 논문을 발표하였고, 파킨슨 치매 중등도 예측 장치 등 20여 건의 지식재산(특허)을 발명하였다. 또한, 스위스 뇌과학회 등 다수의 국내외 학술상을 수상하였고, 현재 SCIE급 저널인 세계정신과학에서 편집위원으로 활동하고 있다. 저서로는 『노년기 건강 습관과 치매』가 있다.
아주대학교 예방의학교실에서 치매 고위험군 예측을 주제로 이학박사를 취득하였고, 현재 인제대학교 메디컬 빅데이터학과 및 BK21 대학원 디지털항노화헬스케어학과 교수로 재직하고 있다. 2010년부터 현재까지 국내외 저명 학술지에 프로시딩 포함 310여 편의 논문을 발표하였고, 파킨슨 치매 중등도 예측 장치 등 20여 건의 지식재산(특허)을 발명하였다. 또한, 스위스 뇌과학회 등 다수의 국내외 학술상을 수상하였고, 현재 SCIE급 저널인 세계정신과학에서 편집위원으로 활동하고 있다. 저서로는 『노년기 건강 습관과 치매』가 있다.