[eBook]심층 학습 

원제 : Deep Learning

저 : 이안 굿펠로(Ian Goodfellow), 요슈아 벤지오(Yoshua Bengio), 에런 쿠빌(Aaron Courville)역 : 류광출판사 : 제이펍발행일 : 2020년 03월30일 | 종이책 발행일 : 2018년 10월31일

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북마스터소개글 TOP

심층 학습을 위한 완벽한 참고서이자 바이블!

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.

출판사서평 TOP

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.

추천사 TOP

심층 학습을 상세히 다룬 책은 이 분야의 세 전문가가 쓴 [심층 학습]이 유일하다. 이 책은 이 분야에 진입하려는 소프트웨어 기술자와 학생이 꼭 갖추어야 할 넓은 관점과 수학적 사전 지식을 제공할 뿐만 아니라, 이 분야의 권위자들에게도 참고자료가 된다.
- 일론 머스크 / OpenAI 공동 의장이자 Tesla와 SpaceX의 공동 창업자 및 CEO

이 책은 심층 학습 최고의 교과서이다. 이 분야의 주요 기여자들이 저술한 이 책은 명확하고, 상세하며, 신뢰할 수 있다. 심층 학습이 어디에서 왔고, 어디에 좋으며, 어디로 가고 있는지 알고 싶다면 이 책을 읽기 바란다.
- 제프리 힌턴 FRS / 토론토 대학교 명예 교수이자 구글의 특훈 연구 과학자

2010년대 초반부터 심층 학습은 관련 기술 업계를 강타했다. 학생과 실무자, 강사를 위한 기본 개념과 실무적인 측면들, 그리고 고급 연구 주제를 망라하는 교과서를 찾는 요구가 있었다. 이 책은 이 분야에서 가장 혁신적이고 활동적인 연구자들이 쓴, 이 주제에 관한 최초이면서 상세한 교과서이다. 이 책은 오랫동안 하나의 기준이 될 것이다.
- 얀 르쿤 / 페이스북 AI 연구 책임자이자 뉴욕 대학교 컴퓨터 과학/데이터 과학/신경과학 실버 석좌교수

목차 TOP

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 확률 ...

본문중에서 TOP

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.
(/ p.14)

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.
(/ p.30)

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.
(/ p.145)

가중치 감쇄는 모형 매개변수들에 직접 벌점을 가해서 모형을 정칙화한다. 그렇게 ...

저자소개 TOP

이안 굿펠로(Ian Goodfellow) [저]

구글의 연구 과학자이다.
37,800 (10%)

전체선택

요슈아 벤지오(Yoshua Bengio) [저]

몬트리올 대학교의 컴퓨터 과학 교수이다.
37,800 (10%)

전체선택

에런 쿠빌(Aaron Courville) [저]

몬트리올 대학교의 컴퓨터 과학 조교수이다.
37,800 (10%)

전체선택

류광 [역]

커누스 교수의 《컴퓨터 프로그래밍의 예술》 시리즈(한빛미디어)를 포함하여 60여 종의 다양한 IT 전문서를 번역한 전문 번역가다. 인공지능 관련 번역서로는 이 책 외에도 《인공지능: 현대적 접근방식(제3판)》(제이펍, 2016)과 《심층 학습》(제이펍, 2018), 《신경망과 심층 학습》(제이펍, 2019), 《파이썬으로 배우는 자연어 처리 인 액션》(제이펍, 2020)이 있으며, 《인공지능: 현대적 접근방식(제4판)》을 준비 중이다.

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