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엑셀로 배우는 순환 신경망, 강화학습 초(超)입문 AI 응용 첫걸음! 순환 신경망과 강화학습을 쉽게 배우는
- 와쿠이 요시유키, 와쿠이 사다미 저
- 권기태 역
- 성안당
- 2020년 07월 24일
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정가23,000원
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시/도
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회원리뷰
ISBN: 9788931556766
224쪽
182 x 235 (㎜)
지금 이책은
- 판매지수 : 210
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책 소개
출판사 리뷰
저자 소개
- 구분 : 저서
- 국적 : 일본
- 분류 : 경제/경영/자기계발 저자 , 과학/공학 저자 , 대학교재 저자
- 인기지수 : 329
1950년에 도쿄에서 태어나 도쿄교육대학(현 쓰쿠바대학) 수학과를 졸업하고 교편을 잡았다. 현재 고등학교에서 수학을 가르치고 있으며, 컴퓨터를 활용한 교육법과 통계학 연구에 힘쓰고 있다. 국내에 소개된 저서로는 《그림으로 설명하는 개념 쏙쏙 통계학》(공저, 2016), 《과학 잡학 사전》(공저, 2013), 《문구의 과학》(공저, 2017) 등이 있으며, 그밖의 주요 저서로는 《그림으로 설명하는 스피드 계산 기술(図解․速算の技術)》, 《통계력 퀴즈(統計力クイズ)》, 《도구로서의 푸리에 해석(道具としてのフ-リエ解析)》, 《도구로서의 베이즈 통계(道具としてのベイズ統計)》 등이 있다.
- 구분 : 저서
- 국적 : 일본
- 분류 : 경제/경영/자기계발 저자 , 과학/공학 저자 , 대학교재 저자
- 인기지수 : 303
1952년 도쿄에서 태어났다. 도쿄대학교 이학계 연구과 석사과정을 수료하고 후지쓰에 입사했다. 그 후 가나가와 현립 고등학교에서 학생들을 가르치다가 과학 논픽션 작가로 독립해 지금은 책을 쓰며 잡지에 과학 관련 기사를 연재하고 있다. 어려운 과학 개념을 이해하기 쉽고 친절하게 설명하는 것으로 정평이 나 있다. 국내에 소개된 저서로는 《그림으로 설명하는 개념 쏙쏙 통계학》(공저, 2016), 《과학 잡학사전》(공저, 2013), 《문구의 과학》(공저, 2017) 등이 있고, 그 밖의 주요 저서로는 《도해 베이스 통계 ‘완전’ 입문》, 《Excel로 배우는 통계 해석》 등이 있다.
역자 소개
- 국적 : 대한민국
- 분류 : 과학/공학 저자 , 대학교재 저자
- 인기지수 : 43
서울대학교 계산통계학과 학사
서울대학교 계산통계학과 석사
서울대학교 계산통계학과 박사
University of Southern California, 전산학과 Post-Doc.
현재 강릉대학교 컴퓨터공학과 교수
책 속에서
목차
머리말
역자 서문
이 책의 사용 방법
엑셀 샘플 파일 다운로드 방법
1장 RNN, DQN을 위한 준비
§ 01 RNN, DQN의 첫걸음
▶ 시계열 데이터를 다루게 된 ‘RNN’.
▶ 학습하는 로봇의 지능을 현실로 만든 ‘DQN’..
▶ 왜, 지금 AI가 꽃을 피웠는가?
▶ RNN, DQN을 엑셀로 체험
§ 02 사용할 엑셀 함수는 10개 남짓
▶ 사용할 주요 엑셀 함수
▶ TANH 함수
▶ OFFSET 함수
▶ MATCH 함수
▶ 배열 수식
▶ MMULT 함수
§ 03 최적화 계산이 불필요한 엑셀의 해 찾기
▶ 해 찾기를 사용해 보자
▶ 해 찾기로 구한 ‘최솟값’은 국소해
§ 04 데이터 분석에는 최적화가 필수
▶ 최적화는 데이터 분석에 필수
▶ 회귀분석이란?
▶ 구체적인 예로 회귀분석의 논리를 이해
▶ 회귀분석을 이해하면 데이터 분석도 이해돼
2장 엑셀로 배우는 신경망
§ 01 출발점이 되는 뉴런 모델
▶ 생물의 뉴런 구조
▶ 뉴런의 입력 처리 방법
▶ 발화
▶ 뉴런의 ‘입출력’을 수식으로 표현
▶ 뉴런의 ‘발화’를 수식으로 표현
§ 02 신경세포를 모델링한 인공 뉴런
▶ 뉴런의 움직임을 정리하면
▶ 발화 조건을 함수로 표현
▶ 인공 뉴런
▶ 뉴런의 간단한 그림
▶ 시그모이드 함수
▶ 시그모이드 뉴런
▶ 시그모이드 뉴런의 일반화
▶ 인공 뉴런과 활성화 함수의 정리
▶ 엑셀로 뉴런의 동작 재현
▶ ‘입력의 선형합’의 내적 표현 .
§ 03 신경망의 사고방식
▶ 입력층의 역할
▶ 은닉층의 역할
▶ 출력층의 역할
▶ 뉴런 1개는 지능이 없다!
▶ 특징 추출의 구조
▶ 출력층의 ‘판정원’은 정리하는 역할
▶ 구조를 정리하면
▶ 임곗값의 역할은 불필요한 정보를 차단하는 것
▶ 가중치와 임곗값의 결정 방법
▶ 신경망의 아이디어 정리
§ 04 신경망을 식으로 표현
▶ 변수명을 정하는 규칙
▶ 신경망을 식으로 표현
▶ 신경망 출력의 의미
▶ 정답을 변수화
▶ 제곱오차의 식 표현
▶ 모델의 최적화
▶ 신경망의 목적 함수
§ 05 엑셀로 배우는 신경망
▶ 훈련 데이터의 준비
▶ 신경망의 사고방식에 따라 함수 설정
▶ 목적 함수의 산출
▶ 신경망의 최적화
▶ 최적화된 파라미터 해석
▶ 신경망을 테스트하자
§ 06 보편성 정리
▶ 가중치와 임곗값을 구하는 방법
3장 엑셀로 배우는 RNN
§ 01 RNN의 사고방식
▶ 구체적인 예로 생각한다
▶ 종래의 신경망에 적용해보면?
▶ 신경망이 기억을 갖게 해주는 RNN
▶ 순환 신경망을 나타내는 그림
▶ 컨텍스트 노드의 계산
▶ 다른 예로 확인
▶ 파라미터의 결정 방법은 신경망과 동일
§ 02 순환 신경망을 식으로 표현
▶ 구체적인 과제로 생각한다 .
▶ 수식화 준비
▶ 뉴런의 입출력을 수식으로 표현
▶ 훈련 데이터 준비
▶ 구체적인 식으로 나타내본다
▶ 최적화를 위한 목적 함수를 구한다
▶ 최적화는 목적 함수의 최소화
§ 03 엑셀로 배우는 순환 신경망
▶ 구체적인 예로 생각한다
▶ 문자 코드화와 단어의 분해
▶ 파라미터의 초깃값 설정
▶ 첫 번째 문자의 계산 확인
▶ 두 번째 문자의 계산 확인
▶ 가중치에 음의 값 허용
▶ 단어 수를 늘려 확인
4장 엑셀로 배우는 Q학습
§ 01 Q학습의 사고방식
▶ 강화학습
▶ Q학습을 개미를 이용해 이해
▶ 좀 더 상세히 알아보자
▶ ‘냄새가 강한 방향으로’가 개미의 기본 행동
▶ ε-greedy 법으로 개미의 모험심을 표현
▶ 출구 정보의 갱신
▶ 학습률
▶ 개미의 행동 요약
§ 02 Q학습을 식으로 표현
▶ 개미를 이용해 배우는 Q학습 용어
▶ Q 값은 표의 이미지
▶ Q 값의 의미
▶ Q 값의 표와 개미와의 대응
▶ Q 학습의 수식에서 이용되는 기호의 의미
▶ 개미의 동작을 기호로 정리하면
▶ 할인율 γ, 학습률 a의 의미
▶ 수정 ε-greedy법
▶ 학습의 종료 조건
§ 03 엑셀로 배우는 Q학습
▶ 과제 확인
▶ 워크시트 작성상의 유의점 .
▶ 워크시트로 Q학습
5장 엑셀로 배우는 DQN
§ 01 DQN의 사고방식
▶ DQN의 구조
▶ 개미를 이용해 배우는 DQN
▶ DQN의 입출력 .
▶ DQN의 목적 함수
▶ 최적화 도구로 해 찾기 이용
§ 02 엑셀로 배우는 DQN
▶ 과제 확인
▶ 신경망과 활성화 함수의 가정
▶ Q학습의 결과 정리
▶ 입력층 데이터의 코드화
▶ 가중치와 임곗값의 초깃값 설정
▶ 은닉층에 대해 ‘입력의 선형합’을 구한다
▶ 은닉층의 출력을 구한다
▶ 출력층에 대한 ‘입력의 선형합’을 구한다
▶ 신경망의 목적 함수 계산
▶ DQN의 최적화
▶ DQN의 결과 확인
▶ 적합도를 올리기 위해서는 .
부록
§ A 훈련데이터
§ B 해 찾기의 설치 방법
§ C 순환 신경망을 다섯 문자에 응용
찾아보기 Index
역자 서문
이 책의 사용 방법
엑셀 샘플 파일 다운로드 방법
1장 RNN, DQN을 위한 준비
§ 01 RNN, DQN의 첫걸음
▶ 시계열 데이터를 다루게 된 ‘RNN’.
▶ 학습하는 로봇의 지능을 현실로 만든 ‘DQN’..
▶ 왜, 지금 AI가 꽃을 피웠는가?
▶ RNN, DQN을 엑셀로 체험
§ 02 사용할 엑셀 함수는 10개 남짓
▶ 사용할 주요 엑셀 함수
▶ TANH 함수
▶ OFFSET 함수
▶ MATCH 함수
▶ 배열 수식
▶ MMULT 함수
§ 03 최적화 계산이 불필요한 엑셀의 해 찾기
▶ 해 찾기를 사용해 보자
▶ 해 찾기로 구한 ‘최솟값’은 국소해
§ 04 데이터 분석에는 최적화가 필수
▶ 최적화는 데이터 분석에 필수
▶ 회귀분석이란?
▶ 구체적인 예로 회귀분석의 논리를 이해
▶ 회귀분석을 이해하면 데이터 분석도 이해돼
2장 엑셀로 배우는 신경망
§ 01 출발점이 되는 뉴런 모델
▶ 생물의 뉴런 구조
▶ 뉴런의 입력 처리 방법
▶ 발화
▶ 뉴런의 ‘입출력’을 수식으로 표현
▶ 뉴런의 ‘발화’를 수식으로 표현
§ 02 신경세포를 모델링한 인공 뉴런
▶ 뉴런의 움직임을 정리하면
▶ 발화 조건을 함수로 표현
▶ 인공 뉴런
▶ 뉴런의 간단한 그림
▶ 시그모이드 함수
▶ 시그모이드 뉴런
▶ 시그모이드 뉴런의 일반화
▶ 인공 뉴런과 활성화 함수의 정리
▶ 엑셀로 뉴런의 동작 재현
▶ ‘입력의 선형합’의 내적 표현 .
§ 03 신경망의 사고방식
▶ 입력층의 역할
▶ 은닉층의 역할
▶ 출력층의 역할
▶ 뉴런 1개는 지능이 없다!
▶ 특징 추출의 구조
▶ 출력층의 ‘판정원’은 정리하는 역할
▶ 구조를 정리하면
▶ 임곗값의 역할은 불필요한 정보를 차단하는 것
▶ 가중치와 임곗값의 결정 방법
▶ 신경망의 아이디어 정리
§ 04 신경망을 식으로 표현
▶ 변수명을 정하는 규칙
▶ 신경망을 식으로 표현
▶ 신경망 출력의 의미
▶ 정답을 변수화
▶ 제곱오차의 식 표현
▶ 모델의 최적화
▶ 신경망의 목적 함수
§ 05 엑셀로 배우는 신경망
▶ 훈련 데이터의 준비
▶ 신경망의 사고방식에 따라 함수 설정
▶ 목적 함수의 산출
▶ 신경망의 최적화
▶ 최적화된 파라미터 해석
▶ 신경망을 테스트하자
§ 06 보편성 정리
▶ 가중치와 임곗값을 구하는 방법
3장 엑셀로 배우는 RNN
§ 01 RNN의 사고방식
▶ 구체적인 예로 생각한다
▶ 종래의 신경망에 적용해보면?
▶ 신경망이 기억을 갖게 해주는 RNN
▶ 순환 신경망을 나타내는 그림
▶ 컨텍스트 노드의 계산
▶ 다른 예로 확인
▶ 파라미터의 결정 방법은 신경망과 동일
§ 02 순환 신경망을 식으로 표현
▶ 구체적인 과제로 생각한다 .
▶ 수식화 준비
▶ 뉴런의 입출력을 수식으로 표현
▶ 훈련 데이터 준비
▶ 구체적인 식으로 나타내본다
▶ 최적화를 위한 목적 함수를 구한다
▶ 최적화는 목적 함수의 최소화
§ 03 엑셀로 배우는 순환 신경망
▶ 구체적인 예로 생각한다
▶ 문자 코드화와 단어의 분해
▶ 파라미터의 초깃값 설정
▶ 첫 번째 문자의 계산 확인
▶ 두 번째 문자의 계산 확인
▶ 가중치에 음의 값 허용
▶ 단어 수를 늘려 확인
4장 엑셀로 배우는 Q학습
§ 01 Q학습의 사고방식
▶ 강화학습
▶ Q학습을 개미를 이용해 이해
▶ 좀 더 상세히 알아보자
▶ ‘냄새가 강한 방향으로’가 개미의 기본 행동
▶ ε-greedy 법으로 개미의 모험심을 표현
▶ 출구 정보의 갱신
▶ 학습률
▶ 개미의 행동 요약
§ 02 Q학습을 식으로 표현
▶ 개미를 이용해 배우는 Q학습 용어
▶ Q 값은 표의 이미지
▶ Q 값의 의미
▶ Q 값의 표와 개미와의 대응
▶ Q 학습의 수식에서 이용되는 기호의 의미
▶ 개미의 동작을 기호로 정리하면
▶ 할인율 γ, 학습률 a의 의미
▶ 수정 ε-greedy법
▶ 학습의 종료 조건
§ 03 엑셀로 배우는 Q학습
▶ 과제 확인
▶ 워크시트 작성상의 유의점 .
▶ 워크시트로 Q학습
5장 엑셀로 배우는 DQN
§ 01 DQN의 사고방식
▶ DQN의 구조
▶ 개미를 이용해 배우는 DQN
▶ DQN의 입출력 .
▶ DQN의 목적 함수
▶ 최적화 도구로 해 찾기 이용
§ 02 엑셀로 배우는 DQN
▶ 과제 확인
▶ 신경망과 활성화 함수의 가정
▶ Q학습의 결과 정리
▶ 입력층 데이터의 코드화
▶ 가중치와 임곗값의 초깃값 설정
▶ 은닉층에 대해 ‘입력의 선형합’을 구한다
▶ 은닉층의 출력을 구한다
▶ 출력층에 대한 ‘입력의 선형합’을 구한다
▶ 신경망의 목적 함수 계산
▶ DQN의 최적화
▶ DQN의 결과 확인
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부록
§ A 훈련데이터
§ B 해 찾기의 설치 방법
§ C 순환 신경망을 다섯 문자에 응용
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