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핸즈온 머신러닝 : 사이킷런과 텐서플로를 활용한 머신러닝, 딥러닝 실무

Géron, Aurélien

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자료유형단행본
서명/저자사항핸즈온 머신러닝 : 사이킷런과 텐서플로를 활용한 머신러닝, 딥러닝 실무 / 오렐리앙 제롱 지음 ; 박해선 옮김
개인저자Géron, Aurélien
박해선
발행사항서울 : 한빛미디어, 2018
형태사항671 p. : 삽화 ; 24 cm
원서명Hands-on machine learning with Scikit-Learn and TensorFlow :concepts, tools, and techniques to build intelligent systems
연관저록Hands-on machine learning with Scikit-Learn and TensorFlow
ISBN9791162240731
일반주기 부록: A. 연습문제 정답 -- B. 머신러닝 프로젝트 체크리스트 -- C. SVM 쌍대 문제. 외
색인수록
언어한국어

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No. 등록번호 청구기호 소장처 도서상태 반납예정일 예약 매체정보
1 00098006140 수학과 006.31 018가 [신촌]수학과도서실/과학관226호(수학과전용)/ 대출가능

책 소개

최근의 눈부신 혁신들로 딥러닝은 머신러닝 분야 전체를 뒤흔들고 있다. 이제 이 기술을 거의 모르는 프로그래머도 데이터로부터 학습하는 프로그램을 어렵지 않게 작성할 수 있다. 이 책은 그 지름길입니다. 구체적인 예, 핵심 이론, 검증된 두 프레임워크(사이킷런, 텐서플로)를 이용해 지능형 시스템을 구축하는 개념과 방법을 확실하게 알려준다. 또한, 각 장의 연습문제는 본문에서 익힌 기법을 실전에 응용하는 데 큰 도움이 될 것이다.

출판사 제공 책소개

출판사 제공 책소개 일부

아마존 인공지능 분야 부동의 1위 도서

이 책의 원서는 출간 직후부터 미국 아마존 인공지능 분야에서 줄곧 1위 자리를 지키고 있습니다. 가장 많은 명저가 경쟁하는 시장에서 이처럼 확고부동한 호응을 얻은 데는 그만한 이유가 있습니다. 이론과 활용을 적절히 섞으면서도 실무에서 확실히 통하도록 구성했고, 나아가 실무자들의 실력을 한층 끌어올려줄 깊이를 담았기 때문이죠.

또한, 박해선 역자는 번역서에 많은 노력과 애정을 쏟아붓는 분으로 손꼽힙니다. 모든 것을 직접 해보며 독자가 궁금해할 만한 내용을 꼼꼼히 챙겨, 아마도 책을 읽다 보면 저절로 역자께 감사하는 마음마저 들게 될 것입니다. 게다가 철저한 사후지원까지…

이 책 한 권으로 머신러닝과 딥러닝을 통달할 수는 없지만, 인공지능 마스터로 가는 거리를 단축해줄 치트키가 되어줄 것입니다.

★ 목적과 접근 방식


이 책은 여러분이 머신러닝을 거의 모른다고 가정하고, 데이터로부터 스스로 학습하는 프로그램을 실제로 구현하는 데 필요한 개념, 직관, 도구를 알려주는 것을 목표로 합니다.

선형 회...

출판사 제공 책소개 전체

아마존 인공지능 분야 부동의 1위 도서

이 책의 원서는 출간 직후부터 미국 아마존 인공지능 분야에서 줄곧 1위 자리를 지키고 있습니다. 가장 많은 명저가 경쟁하는 시장에서 이처럼 확고부동한 호응을 얻은 데는 그만한 이유가 있습니다. 이론과 활용을 적절히 섞으면서도 실무에서 확실히 통하도록 구성했고, 나아가 실무자들의 실력을 한층 끌어올려줄 깊이를 담았기 때문이죠.

또한, 박해선 역자는 번역서에 많은 노력과 애정을 쏟아붓는 분으로 손꼽힙니다. 모든 것을 직접 해보며 독자가 궁금해할 만한 내용을 꼼꼼히 챙겨, 아마도 책을 읽다 보면 저절로 역자께 감사하는 마음마저 들게 될 것입니다. 게다가 철저한 사후지원까지…

이 책 한 권으로 머신러닝과 딥러닝을 통달할 수는 없지만, 인공지능 마스터로 가는 거리를 단축해줄 치트키가 되어줄 것입니다.

★ 목적과 접근 방식


이 책은 여러분이 머신러닝을 거의 모른다고 가정하고, 데이터로부터 스스로 학습하는 프로그램을 실제로 구현하는 데 필요한 개념, 직관, 도구를 알려주는 것을 목표로 합니다.

선형 회귀처럼 가장 단순하고 널리 쓰이는 기법부터 시장을 선도하는 딥러닝 기법까지 다채로운 지식과 경험을 담았고, 당장 제품화에 사용할 수 있는 다음의 두 파이썬 프레임워크를 활용했습니다.
- 사이킷런(Scikit-Learn)은 다양한 머신러닝 알고리즘을 효율적으로 구현했으며 사용하기도 쉬워 머신러닝을 처음 배우기에 가장 좋은 도구입니다.
- 텐서플로(TensorFlow)는 수치계산을 데이터 플로 그래프를 이용하여 분산 처리해주는, 더 복잡한 라이브러리입니다. 연산을 수천 대의 GPU 서버에 분배하여 대규모 신경망을 효율적으로 학습시키고 운영할 수 있습니다. 텐서플로는 구글이 만들어 자사의 다양한 대규모 머신러닝 서비스에 활용하고 있으며 2015년에 오픈소스로 공개했습니다.

★ 주요 내용
1부. 사이킷런을 활용한 머신러닝 실무
● 한눈에 보는 머신러닝
● 머신러닝 프로젝트 처음부터 끝까지
● 분류
● 모델 훈련
● 서포트 벡터 머신
● 결정 트리
● 앙상블 학습과 랜덤 포레스트
● 차원 축소
2부. 텐서플로를 활용한 딥러닝 실무
● 텐서플로 시작하기
● 인공 신경망 소개
● 심층 신경망 훈련
● 다중 머신과 장치를 위한 분산 텐서플로
● 합성곱 신경망
● 순환 신경망
● 오토인코더
● 강화 학습

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