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    파이썬으로 배우는 머신러닝의 교과서

    파이썬으로 배우는 머신러닝의 교과서 그림으로 이해하고 코드로 확인하는 머신러닝, 딥러닝 기초

    원제 : Pythonで動かして学ぶ！ あたらしい機械学習のਢ

    • 이토 마코토 저
    • 박광수 역
    • 한빛미디어
    • 2018년 11월 01일
    • 정가
      29,000원
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    ISBN: 9791162241240 408쪽 183 x 235 (㎜)

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    출판사 리뷰

    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

    저자 소개

    이토 마코토

    지은이 : 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.  

    옮긴이 : 박광수
    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.  

    역자 소개

    박광수

    ‘아크몬드’라는 필명으로 더 잘 알려진 블로거입니다. 아크윈 블로그(http://archmond.win/)에서 최신 윈도우 정보를 꾸준히 나누고 있습니다. 2007년부터 마이크로소프트 MVP(Windows 부문)를 수상했습니다. 오피스 365, 애저 등 마이크로소프트의 최신 기술에 열광합니다. 현재 일본에서 서버 개발자로 활동하면서 딥러닝에 많은 관심을 두고 있습니다. 번역한 도서로는 『처음 배우는 딥러닝 수학』(한빛미디어, 2018)이 있습니다.

     

    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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