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DEEP LEARNING

8.5.5 적대적 네트워크 399
8.5.6 DCGAN 훈련 방법 400
8.5.7 정리 402
8.6 요약 403

9장 결론 405

9.1 핵심 개념 리뷰 406
9.1.1 AI를 위한 여러 방법 406
9.1.2 머신 러닝 분야에서 딥러닝이 특별한 이유 407
9.1.3 딥러닝에 대하여 408
9.1.4 핵심 기술 409
9.1.5 일반적인 머신 러닝 작업 흐름 410
9.1.6 주요 네트워크 구조 411
9.1.7 딥러닝의 가능성 415
9.2 딥러닝의 한계 417
9.2.1 머신 러닝 모델의 의인화 위험 418
9.2.2 지역 일반화 vs. 궁극 일반화 420
9.2.3 정리 421
9.3 딥러닝의 미래 422
9.3.1 프로그램 같은 모델 423
9.3.2 역전파와 미분 가능 층을 넘어서 424
9.3.3 자동화된 머신 러닝 425
9.3.4 영구 학습과 모듈화된 서브루틴 재사용 426
9.3.5 장기 비전 428
9.4 빠른 변화에 뒤처지지 않기 429
9.4.1 캐글의 실전 문제로 연습하기 429
9.4.2 아카이브(arXiv)를 통해 최신 논문 읽기 430
9.4.3 케라스 생태계 탐험하기 430
9.5 맺음말 431

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