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딥러닝을 위한 최적화와 수치해석
- 글쓴이
- 황윤구 외 1명
- 출판사
- 남가람북스
- 출판일
- 2020년 2월 3일
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저자
황윤구
연세대학교 계산과학공학과에서 강화학습을 통한 수리생물학으로 응용수학 박사학위를 마쳤다. 패스트 캠퍼스에서 ‘딥러닝’ 강의를 했으며, Udacity에서는 Deep Reinforcement Learning 나노디그리의 멘토로 활동하고 있다. 삼성메디슨 연구소에서 영상/신호처리 알고리즘 개발을 했었고, 현재는 LG CNS D&A 연구소에서 AI Professional로 강화학습 파트에서 근무하고 있다.
책 소개
분야IT 모바일
이 책은 텐서플로(Tensorflow)를 사용하여 다양한 딥러닝 모델들을 학습하는 방법과 최적화 이론을 다룬다. 딥러닝에 관련된 많은 수학 이론들이 있지만, 가장 핵심적인 최적화 문제를 중심으로 딥러닝을 학습한다.
현재까지 출판된 딥러닝 관련 도서와 강의들은 최적화 이론에 대해서 다루지 않거나 아주 간단하게 다룬다. 하지만 최적화 이론을 이해하기에는 턱없이 부족한 양이다. 이 책에서는 가장 먼저 최적화 이론을 소개하고, 최적화 문제는 텐서플로를 사용하여 푼다. 이러한 방식은 딥러닝 모델을 텐서플로를 사용하여 학습시키는 경우에도 변하지 않는다. 사실 텐서플로 외에도 파이토치(PyTorch), 케라스(Keras) 등 많은 딥러닝 패키지들이 있다. 이들 모두는 최적화 문제를 푸는 것이 최종 목표이다.
현재까지 출판된 딥러닝 관련 도서와 강의들은 최적화 이론에 대해서 다루지 않거나 아주 간단하게 다룬다. 하지만 최적화 이론을 이해하기에는 턱없이 부족한 양이다. 이 책에서는 가장 먼저 최적화 이론을 소개하고, 최적화 문제는 텐서플로를 사용하여 푼다. 이러한 방식은 딥러닝 모델을 텐서플로를 사용하여 학습시키는 경우에도 변하지 않는다. 사실 텐서플로 외에도 파이토치(PyTorch), 케라스(Keras) 등 많은 딥러닝 패키지들이 있다. 이들 모두는 최적화 문제를 푸는 것이 최종 목표이다.
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