파이썬으로 배우는 머신러닝의 교과서
그림으로 이해하고 코드로 확인하는 머신러닝, 딥러닝 기초
| 소장 | 종이책 정가 | 29,000원 |
|---|---|---|
| 전자책 정가 | 20%23,200원 | |
| 판매가 | 23,200원 |
- 출간 정보
- 2018.11.16. 전자책 출간
- 2018.11.01. 종이책 출간
- 파일 정보
- 15.9MB
- 409쪽
- ISBN
- 9791162249291
- ECN
- -
파이썬으로 배우는 머신러닝의 교과서 상세페이지
파이썬으로 배우는 머신러닝의 교과서작품 소개
<파이썬으로 배우는 머신러닝의 교과서> 파이썬을 못해도, 수학을 잘 몰라도 이해할 수 있는 머신러닝!
이 책은 개발 환경 준비부터 머신러닝, 딥러닝의 기초까지 다룹니다. 파이썬 기초 지식을 공부하고 머신러닝을 다루는 데 필요한 최소한의 수학을 알려줍니다. 어려운 내용은 그림을 보면서 코드로 확인할 수 있게 구성했습니다. 그동안 머신러닝을 다룬 책이 어렵고 힘들게 느껴졌다면 이 책으로 시작해보길 권합니다.
출판사 서평
이 책은 머신러닝을 수식으로 제대로 이해하려는 초심자를 대상으로 합니다. 머신러닝을 이해하는 데 필요한, 최소한의 수학을 정리합니다. 문제와 수식을 가능한 한 단순하게 제시해 설명하고 그래프로 결과를 확인합니다. 그동안 접한 머신러닝 책이 너무 어려웠다고 머신러닝을 포기하지 마세요. 이 책이면 부담 없이 머신러닝을 시작할 수 있습니다. 이 책을 다 읽을 무렵에는 그동안 이해하지 못했던 다른 책들도 훨씬 잘 이해할 수 있을 것입니다.
이제 대세는 파이썬, 머신러닝도 파이썬으로 배웁니다!
배우기도 쉽고 어디서나 실행되는 언어인 파이썬으로 머신러닝을 실행해볼 수 있습니다. 특히나 파이썬에는 머신러닝에 대한 강력한 라이브러리가 많이 제공되기 때문에 이론적인 지식을 현실 세계로 빠르게 구현할 수 있습니다.
지도학습뿐만 아니라 비지도 학습까지!
지도 학습(정답을 준 상태에서 학습시켜 결과를 예측)뿐 아니라 비지도 학습(자율학습, 정답을 주지 않은 상태에서 학습해 결과의 특징을 추출)의 영역까지 다루고 있습니다. 저차원에서 시작해 고차원의 실질적인 문제를 해결할 기초를 쌓을 수 있습니다.
차근차근 밟아가는 3단계 내용 설명!
수학적 배경 지식 습득(입력) → 소스 코드로 실행(연산) → 그래프로 결과를 확인하여 머릿속에서 시각화(출력)하는 구성을 반복합니다. 마치 프로그래밍의 흐름처럼 과학적인 학습법을 제공합니다. 머신러닝에서 수학(수식)은 피할 수 없습니다. 이를 정면돌파할 수 있도록 그래프를 많이 제공합니다.
저자 프로필
저자 소개
저자_ 이토 마코토
2000년 도호쿠 대학 대학원에서 ‘생쥐의 내비게이션 행동의 수학적 모델’ 연구로 정보 과학 박사를 취득했습니다. 2004년부터 2016년까지 오키나와 과학기술대학원 대학에서 신경 계산 유닛의 실험 그룹 리더를 맡아 생쥐의 뇌 활동 데이터 수집 및 분석을 했습니다. 주로 생쥐의 선택 행동과 뇌 활동을 강화 학습 모델로 설명하는 연구를 해왔습니다. 2017년 프로그레스 테크놀로지 주식회사에 입사하여 인공지능의 산업적 이용을 목표로 일하고 있습니다. 취미는 골판지 공작입니다.
역자_ 박광수(아크몬드)
박광수라는 이름보다 ‘아크몬드’라는 필명으로 더 잘 알려진 블로거입니다. 2004년부터 지금까지 최신 윈도우 정보를 꾸준히 나누고 있습니다. 2007년부터 2017년까지 마이크로소프트 MVP(Windows 부문)를 수상했습니다. 오피스 365, 애저(Azure) 등 마이크로소프트의 최신 기술에 열광합니다. 현재 일본에서 서버 개발자로 활동하면서 딥러닝에 많은 관심을 두고 있습니다.
블로그 : http://archwin.net
페이스북 : http://fb.com/ArchSeven
이메일 : archmond@outlook.com
목차
CHAPTER 1 머신러닝의 준비
__1.1 머신러닝에 대해서
__1.2 파이썬 설치
__1.3 주피터 노트북
__1.4 케라스와 텐서플로 설치
CHAPTER 2 파이썬 기본
__2.1 사칙 연산
__2.2 변수
__2.3 자료형
__2.4 print 문
__2.5 list
__2.6 tuple
__2.7 if 문
__2.8 for 문
__2.9 벡터
__2.10 행렬
__2.11 행렬(ndarray)의 사칙 연산
__2.12 슬라이싱
__2.13 조건을 만족하는 데이터의 수정
__2.14 Help
__2.15 함수
__2.16 파일 저장
CHAPTER 3 그래프 그리기
__3.1 2차원 그래프 그리기
__3.2 3차원 그래프 그리기
CHAPTER 4 머신러닝에 필요한 수학의 기본
__4.1 벡터
__4.2 합의 기호
__4.3 곱의 기호
__4.4 미분
__4.5 편미분
__4.6 행렬
__4.7 지수 함수와 로그 함수
CHAPTER 5 지도 학습: 회귀
__5.1 1차원 입력 직선 모델
__5.2 2차원 입력면 모델
__5.3 D차원 선형 회귀 모델
__5.4 선형 기저 함수 모델
__5.5 오버피팅의 문제
__5.6 새로운 모델의 생성
__5.7 모델의 선택
__5.8 정리
CHAPTER 6 지도 학습: 분류
__6.1 1차원 입력 2클래스 분류
__6.2 2차원 입력 2클래스 분류
__6.3 2차원 입력 3클래스 분류
CHAPTER 7 신경망·딥러닝
__7.1 뉴런 모델
__7.2 신경망 모델
__7.3 케라스로 신경망 모델 구현
CHAPTER 8 신경망·딥러닝의 응용(필기체 숫자 인식)
__8.1 MNIST 데이터베이스
__8.2 2층 피드 포워드 네트워크 모델
__8.3 ReLU 활성화 함수
__8.4 공간 필터
__8.5 합성곱 신경망
__8.6 풀링
__8.7 드롭아웃
__8.8 MNIST 인식 네트워크 모델
CHAPTER 9 비지도 학습
__9.1 2차원 입력 데이터
__9.2 K-means 기법
__9.3 가우시안 혼합 모델
APPENDIX 머신러닝에 도움되는 파이썬 명령집
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