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(파이썬으로 배우는) 머신러닝의 교과서 : 그림으로 이해하고 코드로 확인하는 머신러닝, 딥러닝 기초 (46회 대출)

자료유형
단행본
개인저자
伊藤真 박광수, 역
서명 / 저자사항
(파이썬으로 배우는) 머신러닝의 교과서 : 그림으로 이해하고 코드로 확인하는 머신러닝, 딥러닝 기초 / 이토 마코토 지음 ; 박광수 옮김
발행사항
서울 :   한빛미디어,   2018  
형태사항
407 p. : 삽화, 도표 ; 24 cm
원표제
Pythonで動かして学ぶ!あたらしい機械学習の教科書 : 数式とプログラムをつなげて理解できる
ISBN
9791162241240
일반주기
'박광수'의 필명은 '아크몬드'임  
색인수록  
부록: 머신러닝에 도움되는 파이썬 명령집  
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No. 소장처 청구기호 등록번호 도서상태 반납예정일 예약 서비스
No. 1 소장처 과학도서관/Sci-Info(1층서고)/ 청구기호 006.31 2018z28 등록번호 121246493 도서상태 대출중 반납예정일 2020-04-13 예약 예약가능 R 서비스 M
No. 2 소장처 과학도서관/Sci-Info(1층서고)/ 청구기호 006.31 2018z28 등록번호 121246607 도서상태 대출중 반납예정일 2021-09-15 예약 서비스 M
No. 3 소장처 의학도서관/자료실(3층)/신착 청구기호 006.31 2018z28 등록번호 131053242 도서상태 대출중 반납예정일 2021-08-11 예약 예약가능 R 서비스
No. 4 소장처 의학도서관/실험실습자료/ 청구기호 안암영상의학 006.31 2018z28 등록번호 931002053 도서상태 대출불가(열람가능) 반납예정일 예약 서비스
No. 5 소장처 세종학술정보원/과학기술실/ 청구기호 006.31 2018z28 등록번호 151343889 도서상태 대출가능 반납예정일 예약 서비스
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No. 1 소장처 과학도서관/Sci-Info(1층서고)/ 청구기호 006.31 2018z28 등록번호 121246493 도서상태 대출중 반납예정일 2020-04-13 예약 예약가능 R 서비스 M
No. 2 소장처 과학도서관/Sci-Info(1층서고)/ 청구기호 006.31 2018z28 등록번호 121246607 도서상태 대출중 반납예정일 2021-09-15 예약 서비스 M
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No. 1 소장처 세종학술정보원/과학기술실/ 청구기호 006.31 2018z28 등록번호 151343889 도서상태 대출가능 반납예정일 예약 서비스

컨텐츠정보

책소개

개발 환경 준비부터 머신러닝, 딥러닝의 기초까지 다룬다. 파이썬 기초 지식을 공부하고 머신러닝을 다루는 데 필요한 최소한의 수학을 알려주며, 어려운 내용은 그림을 보면서 코드로 확인할 수 있게 구성했다. 배우기도 쉽고 어디서나 실행되는 언어인 파이썬으로 머신러닝을 실행해볼 수 있다. 특히 파이썬에는 머신러닝에 대한 강력한 라이브러리가 많이 제공되기 때문에 이론적인 지식을 현실 세계로 빠르게 구현할 수 있다.

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.

주요 내용
● 개발 환경 준비
● 파이썬의 기초 지식
● 데이터 시각화 (그래프)
● 머신러닝에 필요한 수학의 기초
● 지도 학습, 비지도 학습
● 신경망 딥러닝의 기초와 응용 (필기 숫자의 인식)

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.

대상 독자
● 파이썬도 잘 모르고 수학도 잘 모르는 머신러닝 초급 개발자


정보제공 : Aladin

저자소개

이시카와 아키히코(지은이)

주식회사 Aidemy 대표이사. 도쿄대학 공학부를 졸업하고 데이터 분석 관련 연구와 실무 경험을 살려 2017년 인공지능 엔지니어를 위한 온라인 교육 서비스 Aidemy를 시작했습니다. Aidemy는 인공지능을 다루는 데 필요한 기술을 알려주는 서비스로, 2만 명 넘는 회원이 100만 회 넘게 학습했습니다. 지금은 와세다대학 선진이공학 박사과정에서 AI 프로그래밍 실습 과정을 지도하고 있습니다.

박광수(옮긴이)

'아크몬드'라는 필명으로 더 잘 알려진 블로거. 2004년부터 지금까지 최신 윈도우 정보를 꾸준히 나누고 있다. 2007년부터 2019년까지 마이크로소프트 MVP(Windows 부문)를 수상했다. 윈도우 11 등 마이크로소프트의 최신 기술에 열광한다. 현재 일본에서 서버 개발자로 활동하며 딥러닝에 많은 관심을 두고 있다. 번역서로 『처음 배우는 딥러닝 수학』, 『파이썬으로 배우는 머신러닝의 교과서』, 『파이썬으로 배우는 딥러닝 교과서』(이상 한빛미디어) 등이 있다.

정보제공 : Aladin

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 신경망ㆍ딥러닝 
__7.1 뉴런 모델 
__7.2 신경망 모델 
__7.3 케라스로 신경망 모델 구현 

CHAPTER 8 신경망ㆍ딥러닝의 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

관련분야 신착자료

Baumer, Benjamin (2021)