파이썬으로 완성하는 비지도 학습 알고리즘 상세페이지
출간 정보
- 2021.12.31 전자책, 종이책 동시 출간
듣기 기능
TTS(듣기) 미지원
파일 정보
- 561 쪽
- 51.1MB
지원 환경
- 앱
- 웹
- PC뷰어
- PAPER
ISBN
9791165921248
UCI
-
파이썬으로 완성하는 비지도 학습 알고리즘
작품 정보
다양한 비지도 학습 문제들을
이제 실제 파이썬 코드로 구현한다!
실제 이론을 코드로 구현하는 데에는 많은 현실적인 격차가 존재하고, 이론을 완벽히 이해한다고 해도 코드로 구현한다는 건 또 다른 문제이다. 그래서 이 책에서는 비지도 학습의 이론을 간단하게 살펴본 후에 알고리즘의 이론과 수식을 여러 단계로 나누고 파이썬 코드로 단계별 결과들을 최대한 상세하게 다루었다. 또한 텐서플로 2의 오토 인코더와 함께 사용하는 주요 딥러닝 이론들을 실습하고 딥러닝의 활성화 함수, 손실 함수, RNN, CNN, LSTM 등을 소개한다. 마지막으로 다양한 예제 데이터와 함께 그동안 배웠던 이론을 적용하고 머신러닝으로 직접 코딩하면서 결과물을 완성할 수 있도록 했다. 이 책을 통해 여러분도 머신러닝에서 비지도 학습이 갖는 역할을 익혀 나가길 바란다.
이제 실제 파이썬 코드로 구현한다!
실제 이론을 코드로 구현하는 데에는 많은 현실적인 격차가 존재하고, 이론을 완벽히 이해한다고 해도 코드로 구현한다는 건 또 다른 문제이다. 그래서 이 책에서는 비지도 학습의 이론을 간단하게 살펴본 후에 알고리즘의 이론과 수식을 여러 단계로 나누고 파이썬 코드로 단계별 결과들을 최대한 상세하게 다루었다. 또한 텐서플로 2의 오토 인코더와 함께 사용하는 주요 딥러닝 이론들을 실습하고 딥러닝의 활성화 함수, 손실 함수, RNN, CNN, LSTM 등을 소개한다. 마지막으로 다양한 예제 데이터와 함께 그동안 배웠던 이론을 적용하고 머신러닝으로 직접 코딩하면서 결과물을 완성할 수 있도록 했다. 이 책을 통해 여러분도 머신러닝에서 비지도 학습이 갖는 역할을 익혀 나가길 바란다.
작가 소개
한림대학교 학사부터 중앙대학교 석사까지 통계학을 전공하였고, 위메프를 거쳐 현재는 버즈니에서 데이터 분석가로 활동 중이다. 파이썬을 주 코드로 사용하고 있으며 개발에도 참여 중이다. 주로 커머스 계열의 데이터를 많이 다루었고 추천과 고객 세그먼트, 카테고리 분류, 빅데이터 처리 등의 경력을 갖고 있다.
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