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(파이썬으로 배우는) 머신러닝 입문 : 딥러닝에서 적대적 생성 네트워크까지! (1회 대출)

자료유형
단행본
개인저자
大関真之, 1982- 김성훈, 역
서명 / 저자사항
(파이썬으로 배우는) 머신러닝 입문 : 딥러닝에서 적대적 생성 네트워크까지! / 오제키 마사유키 지음 ; 김성훈 옮김
발행사항
서울 :   BM성안당,   2021  
형태사항
xiv, 393 p. : 삽화 ; 21 cm
총서사항
BM성안당 ;8941
원표제
Pythonで機械学習入門 : 深層学習から敵対的生成ネットワークまで
ISBN
9788931589412
일반주기
색인수록  
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소장정보

No. 소장처 청구기호 등록번호 도서상태 반납예정일 예약 서비스
No. 1 소장처 과학도서관/Sci-Info(1층서고)/ 청구기호 006.31 2021z40 등록번호 121258727 도서상태 대출가능 반납예정일 예약 서비스 B M

컨텐츠정보

책소개

동화같은 유럽풍 판타지 원단의 스토리를 따라가면서 파이썬으로 머신러닝 프로그래밍을 다루는 입문서로 등장 인물의 파이썬 학습 노트에 적혀 있는 샘플 코드와 설명을 읽어보며 즐기면서 프로그래밍을 할 수 있다. 또한 쉽게 이해할 수 있도록 각 작업 과정과 필요한 라이브러리를 정리하여 프로그램을 모듈화하고 있으며, 실제로 코딩하면서 이해할 수 있는 구성이다.

스토리를 즐기면서
파이썬으로 머신러닝 프로그래밍을 구현할 수 있다!


이 책은 동화같은 유럽풍 판타지 원단의 스토리를 따라가면서 파이썬으로 머신러닝 프로그래밍을 다루는 입문서입니다. 등장 인물의 파이썬 <학습 노트>에 적혀 있는 샘플 코드와 설명을 읽어보며 즐기면서 프로그래밍을 할 수 있습니다. 또한 쉽게 이해할 수 있도록 각 작업 과정과 필요한 라이브러리를 정리하여 프로그램을 모듈화하고 있으며, 실제로 코딩하면서 이해할 수 있는 구성이니 반드시 자기 것으로 만들었으면 합니다. 그리고 프로그래밍을 통해서 머신러닝을 어떻게든지 자신의 데이터에 적용할 수 있고, 잘하면 업무에도 이용할 수 있도록 꼭 필요한 내용으로 채웠습니다.

<이런 분들께 추천합니다!!>
- 컴퓨터 전공 2~3학년 및 대학원생
- 파이썬 프로그래밍을 통해 머신러닝을 배우고 싶으신 분들


정보제공 : Aladin

저자소개

오제키 마사유키(지은이)

1982년 출생 2004년 도쿄공업대학이학부 물리학과 졸업 2004년 순다이예비학교물리과 비상근 강사 2006년 도쿄공업대학대학원 이공학연구과 물성물리학 전공 수사과정 수료 2008년 도쿄공업대학대학원 이공학연구과 물성물리학 전공 박사과정조기 수료 2008년 도쿄공업대학산학관 연계연구원 2010년 교토대학대학원 정보학연구과 시스템과학 전공 조교 2011년 로마대학물리학과 프로젝트 연구원 현재 도호쿠대학대학원 정보과학연구과 정보기초과학 전공/교수 도쿄공업대학 과학기술창성연구원/교수 주식회사 시그마아이 대표이사 전문 분야는 통계역학, 양자역학, 머신러닝

김성훈(옮긴이)

주로 IT 관련 서적을 번역한다. 주요 번역서는 다음과 같다. 「UML 모델링의 본질」(성안당, 2005), 「웹 개발자를 위한 웹을 지탱하는 기술」(멘토르, 2011), 「세가의 신입 사원 교육 과정에서 배우는 게임 프로그래밍의 정석」(한빛미디어, 2012), 「24가지 예제로 배우는 게임 수학&물리 입문」(길벗, 2014), 「프로그래밍이 보이는 그림책」(성안당, 2017), 「안드로이드 개발 레벨업 교과서」(위키북스, 2017), 「실무에서 바로 통하는 자바」(한빛미디어, 2017), 「C가 보이는 그림책」(성안당, 2018), 「Scratch가 보이는 그림책」(성안당, 2020), 「파이썬으로 배우는 머신러닝 입문」(성안당, 2021), 「그림으로 이해하는 IT 지식과 트렌드」(길벗, 2021), 「그림으로 배우는 5G 네트워크」(영진닷컴, 2022) 등이 있다.

정보제공 : Aladin

목차

제1장 마법 거울과의 만남
1-1 신비한 언어 파이썬?
1-2 고대 문명과 마법 거울
1-3 깊은 숲속에서
1-4 마법의 의식
1-5 난수 발생시키기
1-6 그래프로 결과 표시하기
1-7 두 종류의 다른 데이터
〈왕비님의 학습 노트 1〉 두 종류의 데이터를 준비한다

제2장 머신러닝의 발견
2-1 신경망 구축하기
2-2 신경망의 학습
2-3 수행 성과 살펴보기
2-4 신경망의 한계
〈왕비님의 학습 노트 2〉 신경망을 만든다

제3장 추억의 붓꽃
3-1 붓꽃 데이터 읽어들이기
3-2 붓꽃 데이터 식별하기
3-3 신경망이 깨어날 때
3-4 비선형 변환 때문에 빽빽해?
3-5 학습의 정체기
〈왕비님의 학습 노트 3〉 붓꽃의 식별

제4장 이미지 데이터의 학습
4-1 손글씨 인식하기
4-2 현대의 난쟁이들
4-3 자작 마법 모으기
4-4 패션 식별에 도전하기
〈왕비님의 학습 노트 4〉 자작 함수로 정리한 신경망

제5장 미래의 예측
5-1 패션 식별에 도전하기
5-2 어떤 비선형 변환이 좋을까?
5-3 심층 신경망
5-4 시계열 분석에 도전하기
5-5 거래 데이터 예측하기
〈왕비님의 학습 노트 5〉 주가를 예측하는 신경망

제6장 심층 학습의 비밀
6-1 일반 물체 인식에 도전하기
6-2 합성곱 신경망
6-3 확률 경사법의 등장
6-4 더 깊은 네트워크를 만들기 위해
6-5 일반화 성능을 끌어올리기 위한 연구
6-6 편리한 신경망 구축하기
6-7 합성곱 신경망을 반대로?
〈왕비님의 학습 노트 6〉 합성곱 신경망

제7장 적대적 생성 네트워크
7-1 자신의 데이터셋 준비하기
7-2 가짜를 만드는 생성 네트워크
7-3 백설공주와의 이별
7-4 왕비님과의 만남

왕궁 도서관 추천 도서(참고 문헌)
백설공주가 마지막으로 건 마법 주문

관련분야 신착자료

Patterson, Josh (2022)
딥노이드. 교육팀 (2021)