본문내용 바로가기

KYOBO 교보문고

교보문고 39주년
2020다이어리
매일 선착순 2,000원
ebook전종 30%할인
  • 수요낭독공감 11월 행사
  • 제5회 교보손글쓰기대회 수상작 전시
  • 북모닝 책강
심층 학습(제이펍의 인공지능 시리즈 13)
* 중고장터 판매상품은 판매자가 직접 등록/판매하는 상품으로 판매자가 해당상품과 내용에 모든 책임을 집니다. 우측의 제품상태와 하단의 상품상세를 꼭 확인하신 후 구입해주시기 바랍니다.
908쪽 | | 187*244*44mm
ISBN-10 : 1188621424
ISBN-13 : 9791188621422
심층 학습(제이펍의 인공지능 시리즈 13) 중고
저자 이안 굿펠로 | 역자 류광 | 출판사 제이펍
정가
42,000원 신간
판매가
35,280원 [16%↓, 6,720원 할인]
배송비
2,500원 (판매자 직접배송)
지금 주문하시면 2일 이내 출고 가능합니다.
토/일, 공휴일을 제외한 영업일 기준으로 배송이 진행됩니다.
2018년 10월 31일 출간
제품상태
상태 최상 외형 최상 내형 최상
이 상품 최저가
35,000원 다른가격더보기
새 상품
37,800원 [10%↓, 4,200원 할인] 새상품 바로가기
수량추가 수량빼기
안내 :

중고장터에 등록된 판매 상품과 제품의 상태는 개별 오픈마켓 판매자들이 등록, 판매하는 것으로 중개 시스템만을 제공하는
인터넷 교보문고에서는 해당 상품과 내용에 대해 일체 책임을 지지 않습니다.

교보문고 결제시스템을 이용하지 않은 직거래로 인한 피해 발생시, 교보문고는 일체의 책임을 지지 않습니다.

중고책 추천 (판매자 다른 상품)

더보기

판매자 상품 소개

※ 해당 상품은 교보문고에서 제공하는 정보를 활용하여 안내하는 상품으로제품 상태를 반드시 확인하신 후 구입하여주시기 바랍니다.

판매자 배송 정책

  • 토/일, 공휴일을 제외한 영업일 기준으로 배송이 진행됩니다.

더보기

구매후기 목록
NO 구매후기 구매만족도 ID 등록일
27 중고상품이어서 사용한 흔적이 있는지 알았는데 그냥 완전 새책이네요? 서점은 전부 재고가 없었는데 배송도 이틀만에 도착해서 완전 좋습니다! 5점 만점에 5점 eved*** 2019.11.19
26 거의 새책급이네요. 5점 만점에 5점 dmswo0*** 2019.11.14
25 좋습니다 책상태도 좋아요 5점 만점에 5점 77ka*** 2019.11.12
24 감솨합니다^^ 고맙습니다~!! 5점 만점에 5점 cmw1*** 2019.11.09
23 `1234567890 5점 만점에 5점 p3*** 2019.11.08

이 책의 시리즈

책 소개

상품구성 목록
상품구성 목록

심층 학습의 다양한 주제를 소개하는 『심층 학습』. 심층 학습에서는 컴퓨터가 경험에서 지식을 수집하므로, 컴퓨터에 필요한 모든 지식을 사람(컴퓨터 운영자)이 일일이 지정할 필요가 없다. 그리고 개념들의 계통구조 덕분에 컴퓨터는 간단한 개념들을 조합해서 좀 더 복잡한 개념을 배우게 된다. 그러한 계통구조의 그래프는 다수의 층으로 이루어진 ‘심층’ 구조를 가질 수 있다.

이 책은 우선 심층 학습과 관련된 선형대수, 확률론, 정보 이론, 수치 계산, 기계 학습의 여러 주요 개념을 소개한다. 그런 다음에는 심층 순방향 신경망, 정칙화, 최적화 알고리즘, 합성곱 신경망, 순차열 모형화 등등 업계 실무자들이 사용하는 여러 심층 학습 기법들을 설명하고, 현실적인 심층 학습 실천 방법론도 소개한다.

또한 자연어 처리, 음성 인식, 컴퓨터 시각, 온라인 추천 시스템, 생물정보학, 비디오 게임을 위해 심층 학습을 응용하는 방법들도 개괄한다. 마지막으로는 연구의 관점에서 심층 학습을 살펴보는데, 이를테면 선형 인자 모형, 자동부호기, 표현 학습, 구조적 확률 모형, 몬테카를로 방법 같은 이론 연구 주제들을 소개한다.

저자소개

저자 : 이안 굿펠로
저자 이안 굿펠로
구글의 연구 과학자이다.

저자 : 요슈아 벤지오
저자 요슈아 벤지오
몬트리올 대학교의 컴퓨터 과학 교수이다.

저자 : 에런 쿠빌
저자 에런 쿠빌
몬트리올 대학교의 컴퓨터 과학 조교수이다.

역자 : 류광
20년 이상의 번역 경력을 가진 전문 번역가로, 인공지능의 교과서라 불리는 《인공지능(제3판) 1, 2》(Artificial Intelligence: A Modern Approach, Third Edition)와 커누스 교수의 《컴퓨터 프로그래밍의 예술》(The Art of Computer Programming) 시리즈를 포함하여 60여 종의 다양한 IT 전문서를 번역했다.

목차

1장 소개 1
1.1 이 책의 대상 독자 10
1.2 심층 학습의 역사적 추세 13

제1부 응용 수학과 기계 학습의 기초 29
2장 선형대수 31
2.1 스칼라, 벡터, 행렬, 텐서 32
2.2 행렬과 벡터의 곱셈 35
2.3 단위행렬과 역행렬 37
2.4 일차종속과 생성공간 38
2.5 노름 41
2.6 특별한 종류의 행렬과 벡터 43
2.7 고윳값 분해 44
2.8 특잇값 분해 47
2.9 무어-펜로즈 유사역행렬 48
2.10 대각합 연산자 49
2.11 행렬식 50
2.12 예: 주성분분석 50

3장 확률론과 정보 이론 57
3.1 확률의 필요성 58
3.2 확률변수 60
3.3 확률분포 61
3.4 주변확률 63
3.5 조건부 확률 64
3.6 조건부 확률의 연쇄법칙 64
3.7 독립과 조건부 독립 65
3.8 기댓값, 분산, 공분산 65
3.9 흔히 쓰이는 확률분포들 67
3.10 흔히 쓰이는 함수들의 유용한 성질들 74
3.11 베이즈 법칙 76
3.12 연속 변수의 특별한 세부 사항 76
3.13 정보 이론 79
3.14 구조적 확률 모형 83

4장 수치 계산 87
4.1 넘침과 아래넘침 87
4.2 나쁜 조건화 89
4.3 기울기 벡터 기반 최적화 90
4.4 제약 있는 최적화 100
4.5 예제: 선형 최소제곱 문제 104

5장 기계 학습의 기초 107
5.1 학습 알고리즘 108
5.2 수용력, 과대적합, 과소적합 121
5.3 초매개변수와 검증 집합 133
5.4 추정량, 편향, 분산 135
5.5 최대가능도 추정 145
5.6 베이즈 통계학 149
5.7 지도 학습 알고리즘 154
5.8 비지도 학습 알고리즘 161
5.9 확률적 경사 하강법 167
5.10 기계 학습 알고리즘 만들기 169
5.11 심층 학습의 개발 동기가 된 기존 문제점들 171

제2부 현세대 심층 신경망의 실제 183
6장 심층 순방향 신경망 185
6.1 예제: XOR의 학습 189
6.2 기울기 기반 학습 194
6.3 은닉 단위 211
6.4 아키텍처 설계 218
6.5 역전파와 기타 미분 알고리즘들 225
6.6 역사적 참고사항 247

7장 심층 학습을 위한 정칙화 251
7.1 매개변수 노름 벌점 253
7.2 제약 있는 최적화로서의 노름 벌점 261
7.3 정칙화와 과소제약 문제 263
7.4 자료 집합의 증강 265
7.5 잡음에 대한 강인성 267
7.6 준지도 학습 269
7.7 다중 과제 학습 270
7.8 조기 종료 271
7.9 매개변수 묶기와 매개변수 공유 279
7.10 희소 표현 281
7.11 배깅과 기타 앙상블 학습법 283
7.12 드롭아웃 285
7.13 대립 훈련 296
7.14 접선 거리, 접선 전파, 다양체 접선 분류기 298

8장 심층 모형의 훈련을 위한 최적화 기법 303
8.1 학습과 순수한 최적화의 차이점 304
8.2 신경망 최적화의 난제들 312
8.3 기본 알고리즘 324
8.4 매개변수 초기화 전략 332
8.5 학습 속도를 적절히 변경하는 알고리즘들 339
8.6 근사 2차 방법들 344
8.7 최적화 전략과 메타알고리즘 352

9장 합성곱 신경망 367
9.1 합성곱 연산 368
9.2 동기 372
9.3 풀링 377
9.4 무한히 강한 사전분포로서의 합성곱과 풀링 382
9.5 기본 합성곱 함수의 여러 변형 383
9.6 구조적 출력 394
9.7 자료 형식 396
9.8 효율적인 합성곱 알고리즘 397
9.9 무작위 특징 또는 비지도 특징 학습 398
9.10 합성곱 신경망의 신경과학적 근거 400
9.11 합성곱 신경망으로 본 심층 학습의 역사 408

10장 순차열 모형화를 위한 순환 신경망과 재귀 신경망 411
10.1 계산 그래프 펼치기 413
10.2 순환 신경망 417
10.3 양방향 순환 신경망 433
10.4 부호기-복호기 순차열 대 순차열 아키텍처 435
10.5 심층 순환 신경망 437
10.6 재귀 신경망 439
10.7 장기 의존성의 어려움 440
10.8 반향 상태 신경망 443
10.9 누출 단위 및 여러 다중 시간 축척 전략 446
10.10 장단기 기억과 기타 게이트 제어 RNN들 449
10.11 장기 의존성을 위한 최적화 453
10.12 명시적 기억 457

11장 실천 방법론 463
11.1 성과 측정 465
11.2 기준 모형 468
11.3 추가 자료 수집 여부 결정 469
11.4 초매개변수 선택 471
11.5 디버깅 전략 480
11.6 예제: 여러 자리 수의 인식 485

12장 응용 489
12.1 대규모 심층 학습 489
12.2 컴퓨터 시각 500
12.3 음성 인식 506
12.4 자연어 처리 510
12.5 기타 응용들 529

제3부 심층 학습 연구 539
13장 선형 인자 모형 542
13.1 확률적 PCA와 인자분석 544
13.2 독립성분분석(ICA) 545
13.3 느린 특징 분석 548
13.4 희소 부호화 551
13.5 PCA의 다양체 해석 555

14장 자동부호기 557
14.1 과소완전 자동부호기 558
14.2 정칙화된 자동부호기 559
14.3 표현력, 층의 크기, 모형의 깊이 564
14.4 확률적 부호기와 복호기 565
14.5 잡음 제거 자동부호기 567
14.6 자동부호기로 다양체 배우기 572
14.7 축약 자동부호기 577
14.8 예측 희소 분해 580
14.9 자동부호기의 응용 581

15장 표현 학습 583
15.1 탐욕적 층별 비지도 사전훈련 585
15.2 전이 학습과 영역 적응 594
15.3 준지도 학습 기법을 이용한 원인 분리 599
15.4 분산 표현 604
15.5 깊이의 지수적 이득 610
15.6 바탕 원인을 발견하기 위한 단서 제공 612

16장 심층 학습을 위한 구조적 확률 모형 617
16.1 비구조적 모형화의 문제점 618
16.2 그래프를 이용한 모형 구조의 서술 623
16.3 그래프 모형의 표본추출 641
16.4 구조적 모형화의 장점 643
16.5 종속관계의 학습 643
16.6 추론과 근사 추론 645
16.7 구조적 확률 모형에 대한 심층 학습 접근 방식 ······646

17장 몬테카를로 방법 653
17.1 표본추출과 몬테카를로 방법 654
17.2 중요도 표집 656
17.3 마르코프 연쇄 몬테카를로 방법 659
17.4 기브스 표집 664
17.5 분리된 모드 사이의 혼합과 관련된 어려움들 ·········665

18장 분배함수 공략 671
18.1 로그가능도의 기울기 672
18.2 확률적 최대가능도와 대조 발산 675
18.3 유사가능도 682
18.4 점수 부합과 비 부합 685
18.5 잡음 제거 점수 부합 688
18.6 잡음 대조 추정 688
18.7 분배함수의 추정 692

19장 근사 추론 701
19.1 최적화로서의 추론 702
19.2 기댓값 최대화 704
19.3 MAP 추론과 희소 부호화 706
19.4 변분 추론과 변분 학습 708
19.5 학습된 근사 추론 724

20장 심층 생성 모형 727
20.1 볼츠만 기계 727
20.2 제한 볼츠만 기계 730
20.3 심층 믿음망 733
20.4 심층 볼츠만 기계 737
20.5 실숫값 자료에 대한 볼츠만 기계 751
20.6 합성곱 볼츠만 기계 759
20.7 구조적 출력 또는 순차열 출력을 위한 볼츠만 기계 ·······762
20.8 기타 볼츠만 기계 763
20.9 확률적(무작위) 연산에 대한 역전파 764
20.10 유향 생성망 770
20.11 자동부호기의 표본추출 791
20.12 생성 확률적 신경망 794
20.13 기타 생성 방안들 796
20.14 생성 모형의 평가 797
20.15 결론 800

참고문헌 803
찾아보기 869

책 속으로

좀 더 일반적으로는 심층 학습을 포함한 기계 학습의(그리고 더 크게는 인공지능 분야 전체의) 용어 중 다른 학문 분야에서 비롯된 것들이 많다는 점을 고려해서, 용어 선택 시 관련 분야 학회 또는 단체의 관례를 최대한 따랐습니다. 예를 들어 대한수학회의...

[책 속으로 더 보기]

좀 더 일반적으로는 심층 학습을 포함한 기계 학습의(그리고 더 크게는 인공지능 분야 전체의) 용어 중 다른 학문 분야에서 비롯된 것들이 많다는 점을 고려해서, 용어 선택 시 관련 분야 학회 또는 단체의 관례를 최대한 따랐습니다. 예를 들어 대한수학회의 수학 용어집과 한국통계학회의 통계용어 자료실, 한국정보통신기술협회의 정보통신용어사전 등을 주되게 참고했습니다. _xiv쪽

제1부에서 다루는 기본 틀은 그리 깊지 않은 기계 학습 접근 방식들을 포함한 아주 다양한 기계 학습 알고리즘들의 토대이다. 이후의 부들은 바로 이 틀 안에서 심층 학습 알고리즘들을 전개한다. _30쪽

앞에서 자주 쓰이는 몇 가지 추정량의 정의를 소개하고 그 성질들을 분석해 보았다. 그런데 애초에 사람들이 그런 추정량들을 어떻게 고안했을까? 그냥 좋은 추정량이 될 것 같은 함수들을 떠올려서 그 편향과 분산을 분석하는 주먹구구식 방법 대신, 주어진 모형에 대해 좋은 추정량이 될 가능성이 있는 구체적인 함수들을 어떤 원리에 따라 유도할 수 있다면 좋을 것이다. _145쪽

가중치 감쇄는 모형 매개변수들에 직접 벌점을 가해서 모형을 정칙화한다. 그렇게 하는 대신, 신경망 단위들의 활성화 함수에 벌점을 가함으로써 활성화 값들이 희소해지는 쪽으로 모형을 이끄는 전략도 있다. 이는 모형 매개변수들에 단순하지 않은 벌점을 간접적으로 부여하는 한 방법이라 할 수 있다. _281쪽

RNN은 그림 10.5에서처럼 하나의 입력 순차열을 고정 크기 벡터로 사상할 수도 있고, 그림 10.9에서처럼 하나의 고정 크기 벡터를 하나의 순차열로 사상할 수도 있다. 또한, 그림 10.3, 10.4, 10.10, 10.11은 입력 순차열을 같은 길이의 출력 순차열로 사상하는 RNN을 보여주었다. _435쪽

[책 속으로 더 보기 닫기]

출판사 서평

심층 학습을 위한 완벽한 참고서이자 바이블! 기계 학습의 한 형태인 심층 학습을 이용하면 컴퓨터가 개념들의 계통구조를 통해서 세계를 경험하고 이해하게 만들 수 있다. 심층 학습에서는 컴퓨터가 경험에서 지식을 수집하므로, 컴퓨터에 필요한 모든 지식...

[출판사서평 더 보기]

심층 학습을 위한 완벽한 참고서이자 바이블!

기계 학습의 한 형태인 심층 학습을 이용하면 컴퓨터가 개념들의 계통구조를 통해서 세계를 경험하고 이해하게 만들 수 있다. 심층 학습에서는 컴퓨터가 경험에서 지식을 수집하므로, 컴퓨터에 필요한 모든 지식을 사람(컴퓨터 운영자)이 일일이 지정할 필요가 없다. 그리고 개념들의 계통구조 덕분에 컴퓨터는 간단한 개념들을 조합해서 좀 더 복잡한 개념을 배우게 된다. 그러한 계통구조의 그래프는 다수의 층으로 이루어진 ‘심층’ 구조를 가질 수 있다. 이 책은 심층 학습의 다양한 주제를 소개한다.

독자가 이 책을 읽는 데 필요한 수학적, 개념적 토대를 마련할 수 있도록, 이 책은 우선 심층 학습과 관련된 선형대수, 확률론, 정보 이론, 수치 계산, 기계 학습의 여러 주요 개념을 소개한다. 그런 다음에는 심층 순방향 신경망, 정칙화, 최적화 알고리즘, 합성곱 신경망, 순차열 모형화 등등 업계 실무자들이 사용하는 여러 심층 학습 기법들을 설명하고, 현실적인 심층 학습 실천 방법론도 소개한다. 또한 자연어 처리, 음성 인식, 컴퓨터 시각, 온라인 추천 시스템, 생물정보학, 비디오 게임을 위해 심층 학습을 응용하는 방법들도 개괄한다. 마지막으로는 연구의 관점에서 심층 학습을 살펴보는데, 이를테면 선형 인자 모형, 자동부호기, 표현 학습, 구조적 확률 모형, 몬테카를로 방법 같은 이론 연구 주제들을 소개한다.

《심층 학습》은 업계 또는 학계에서 연구자로서의 경력을 준비하는 학부생이나 대학원생은 물론이고 자신의 제품이나 플랫폼에서 심층 학습을 사용하고자 하는 소프트웨어 기술자들을 위한 책이다. 독자와 강사에게 도움이 될 보충 자료는 부록 웹사이트에 올려 두었다.

[출판사서평 더 보기 닫기]

책 속 한 문장

회원리뷰

이 책과 함께 구매한 책들

이 책이 속한 분야 베스트

교환/반품안내

※ 상품 설명에 반품/교환 관련한 안내가 있는 경우 그 내용을 우선으로 합니다. (업체 사정에 따라 달라질 수 있습니다.)

교환/반품안내
반품/교환방법

[판매자 페이지>취소/반품관리>반품요청] 접수
또는 [1:1상담>반품/교환/환불], 고객센터 (1544-1900)

※ 중고도서의 경우 재고가 한정되어 있으므로 교환이 불가할 수 있으며, 해당 상품의 경우 상품에 대한 책임은 판매자에게 있으며 교환/반품 접수 전에 반드시 판매자와 사전 협의를 하여주시기 바랍니다.

반품/교환가능 기간

변심반품의 경우 수령 후 7일 이내, 상품의 결함 및 계약내용과 다를 경우 문제점 발견 후 30일 이내

※ 중고도서의 경우 판매자와 사전의 협의하여주신 후 교환/반품 접수가 가능합니다.

반품/교환비용 변심 혹은 구매착오로 인한 반품/교환은 반송료 고객 부담
반품/교환 불가 사유

소비자의 책임 있는 사유로 상품 등이 손실 또는 훼손된 경우(단지 확인을 위한 포장 훼손은 제외)

소비자의 사용, 포장 개봉에 의해 상품 등의 가치가 현저히 감소한 경우 예) 화장품, 식품, 가전제품 등

복제가 가능한 상품 등의 포장을 훼손한 경우 예) 음반/DVD/비디오, 소프트웨어, 만화책, 잡지, 영상 화보집

소비자의 요청에 따라 개별적으로 주문 제작되는 상품의 경우 ((1)해외주문도서)

디지털 컨텐츠인 eBook, 오디오북 등을 1회 이상 다운로드를 받았을 경우

시간의 경과에 의해 재판매가 곤란한 정도로 가치가 현저히 감소한 경우

전자상거래 등에서의 소비자보호에 관한 법률이 정하는 소비자 청약철회 제한 내용에 해당되는 경우

1) 해외주문도서 : 이용자의 요청에 의한 개인주문상품이므로 단순 변심 및 착오로 인한 취소/교환/반품 시 해외주문 반품/취소 수수료 고객 부담 (해외주문 반품/취소 수수료는 판매정가의 20%를 적용

2) 중고도서 : 반품/교환접수없이 반송하거나 우편으로 접수되어 상품 확인이 어려운 경우

소비자 피해보상
환불지연에 따른 배상

- 상품의 불량에 의한 교환, A/S, 환불, 품질보증 및 피해보상 등에 관한 사항은 소비자분쟁해결 기준 (공정거래위원회 고시)에 준하여 처리됨

- 대금 환불 및 환불지연에 따른 배상금 지급 조건, 절차 등은 전자상거래 등에서의 소비자 보호에 관한 법률에 따라 처리함

판매자
책책북북
판매등급
특급셀러
판매자구분
일반
구매만족도
5점 만점에 5점
평균 출고일 안내
2일 이내
품절 통보율 안내
23%

바로가기

최근 본 상품