본문 바로가기
장바구니0

파이썬 딥러닝으로 시작하는 이상 징후 탐지(한국어판) > 인공지능

도서간략정보

파이썬 딥러닝으로 시작하는 이상 징후 탐지(한국어판)
신간도서
판매가격 37,000원
저자 박기웅, 김준섭
도서종류 국내도서
발행언어 한국어
발행일 2021
페이지수 406
ISBN 9791156008781
배송비결제 주문시 결제
도서구매안내 온, 오프라인 서점에서 구매 하실 수 있습니다.

구매기능

  • 도서 정보

    도서 상세설명

    이 책에서는 이상 징후 탐지를 이용하여 우리 주변에서 발생 가능한 다양한 문제를 해결하는 방법에 대해서 알아볼 것입니다. 이상 징후 탐지 기술이 우리의 실행활에서 어떻게 활용될 수 있는 지 살펴볼 것입니다. 모든 활용 사례는 다양한 변수가 있기 때문에 단순히 코드를 복사하여 붙여넣는 것으로 모든 이상 징후를 완벽히 탐지할 수 있는 성공적인 모델을 만들 수는 없지만, 이 책에서는 가능성과 개념에 대한 이해를 돕기 위해서, 실제로 코딩을 해보면서 익힐 수 있는 다양한 활용사례를 다루고 있습니다, 파이썬(Python)은 다양한 패키지 및 사이킷런(Scikit-learn), 딥러닝 라이브러리 등과 통합되어 있는 데이터 과학에 가장 적합한 언어이기 때문에 이 책에서는 파이썬을 실습 언어로 사용하고 있습니다. 우리는 이상 징후 탐지가 무엇인지 소개하는 것을 시작으로 수십 년 동안 이상 징후 탐지 분야에서 사용된 기존의 기법들을 살펴볼 것입니다. 그리고 나서 맛보기로 딥러닝을 이상징후 탐지에 활용하기 위한 기법을 살펴볼 것입니다.그런 다음 우리는 모델 생성에 활용할 수 있는 오토인코더(autoencoder)와 변이형 오토인코더(variational autoencoder)를 살펴볼 것입니다.또한, 우리는 이상 징후를 탐지하는 방법으로 RBM(Boltzmann machine)을 살펴볼 것입니다. 그런 다음 LSTM(long short-term memory) 모델을 통해 시계열 데이터를 어떻

    게 처리하여 이상징후에 활용할 수 있는 지 살펴볼 것입니다.우리는 시계열 데이터의 이상 징후 탐지에 있어서 TCN(Temporal Convolutional Networks) 을 살펴보고, 마지막으로 다양한 비즈니스 사용 사례에서 이상 징후를 탐지하는 몇 가지 사례를 살펴볼 것입니다. 또한, 부록에서는 가장 인기 있는 두 가지 딥러닝 프레임워크인 케라스(Keras)와 파이토치( PyTorch)도 자세히 다룰 것 입니다.


    Chapter. 1 이상 징후 탐지(Anomoly Detection)란 무엇인가?
    Chapter. 2 전통적인 이상 징후 탐지 방법
    Chapter. 3 딥러닝 소개
    Chapter. 4 오토인코더(Autoencoder)
    Chapter. 5 볼츠만 머신(Boltzmann Mochine)
    Chapter. 6 장·단기 메모리 모델(Long Short-Term Memory Model, LSTM)
    Chapter. 7 시간 합성곱 네트워크(Temporal Convolutional Network, TCN)
    Chapter. 8 이상 징후 탐지의 실제 사용 사례
    Appendix A 케라스(Keras)소개
    Appendix B 파이토치 소개 

  • 사용후기

    사용후기가 없습니다.

  • 배송/교환정보

    배송정보

    배송 안내 입력전입니다.

    교환/반품

    교환/반품 안내 입력전입니다.

선택하신 도서가 장바구니에 담겼습니다.

계속 둘러보기 장바구니보기
회사소개 개인정보 이용약관
Copyright © 2001-2019 도서출판 홍릉. All Rights Reserved.
상단으로