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번역한 IT 책2

"딥러닝 모델 설계를 떠받치는 기술" 정오표 ----- 2020년 5월 7일, 1차 게시 ----- p4, 본문, 밑에서 네 번째 줄: 도입하는 알과 --> 도입하는 일과 p5, 본문, 위에서 다섯 번째 줄: 바람직하지 않는다. --> 바람직하지 않다. p7, 본문, 위에서 일곱 번째 줄: 빠르지 않는다는 --> 빠르지 않다는 p12, 본문, 밑에서 네 번째 줄: 사용하게 되면 --> 사용해도 p28, 본문, 위에서 세 번째 줄: 더 높은 고위 다항식 --> 고위 다항식 p28, 본문, 중간: 많은 간단한 회귀 문제는 --> 많고 간단한 회귀 문제는 p45, 본문, 밑에서 두 번째 줄: 이렇게 하기가 정말 하기 쉬우며, --> 이렇게 하기가 정말 쉬우며 p50, 본문, 두 번째 줄: train 손실에 있어서 --> 훈련 손실에 있어서 p59, 본문.. 2020. 5. 7.
"딥러닝 모델 설계를 떠받치는 기술"에서 제시하는 55가지 기법 제가 번역했던 "딥러닝 모델 설계를 떠받치는 기술(원제: Deep Learning Quick Reference)"(2019, 위키북스 간, 마이크 베르니코 저, 박진수 역)에서 제시하는 인공지능 모델 설계와 관련된 기법들을 정리해 보았습니다. 이 책에 실린 기법들은 참 소중한 것들이기에 널리 알려지기를 바라서 정리해 둔 것입니다. 딥러닝 모델을 개발하다가 모델이 바라던 대로 수렴하지 않는다면 아래 기법들을 선별해 적용해 보시기 바랍니다. 이 블로그에는 참고문헌의 내용을 참조하여 이해하기 쉬운 문장으로 다시 정리해 두었으니(문장을 그대로 인용할 때는 인용부호를 사용함), 자세한 내용을 알고 싶다면 참고문헌에서 직접 찾아보시기 바랍니다. 그리고 p자로 시작되는 숫자는 해당 내용이 나오는 페이지 번호(쪽 번호.. 2020. 5. 7.