소장자료

개발자를 위한 머신 러닝 : 머신 러닝 시작이 막막한 개발자를 위한 안내서

  • Bonnin, Rodolfo , 김정중 , Ortiz, Doug , Hasan, Mahmudul
  • 에이콘
  • 2018
개발자를 위한 머신 러닝 : 머신 러닝 시작이 막막한 개발자를 위한 안내서

소장사항

소장정보
번호 소장처 청구기호 도서상태 반납예정일 신청/예약
1 연세의학도서관/3층 구관/01서가 2열 006.31 B718m K 대출가능 -

초록

머신 러닝 기법을 활용하고 싶지만 어떻게 시작할지 막막한 실무자, 개발자를 위한 책이다. 최근에 머신 러닝과 딥러닝에 관련된 서비스 및 라이브러리가 많이 공개돼 있지만, 이를 잘 활용하기 위해서는 머신 러닝에 대한 배경지식이 필수적이다. 이 책에서는 머신 러닝을 실제로 적용하는데 필요한 관련 배경지식을 최소한의 수식과 간단한 파이썬 코드를 통해 체계적으로 머신 러닝부터 딥러닝까지 소개하고 있다.

목차

1장. 소개: 머신 러닝 및 통계 과학
큰 그림에서의 머신 러닝
사용하는 도구: 프로그래밍 언어 및 라이브러리
기본적인 수학 개념
확률 및 랜덤 변수
확률 함수에 대한 통계적 측정 기준
요약


2장. 학습 과정
문제 이해
데이터셋 정의 및 획득
피처 엔지니어링
데이터셋 전처리
모델 정의
손실 함수 정의
모델 피팅 및 평가
모델 구현 및 결과 해석
요약


3장. 클러스터링
사람처럼 그룹화
클러스터링 과정 자동화
공통 중심 찾기: K-평균
최근접 이웃
K-NN 샘플 구현
요약


4장. 선형 및 로지스틱 회귀
회귀 분석
선형 회귀
공분산 및 상관관계로 기울기 및 절편 탐색
그래디언트 디센트
실전 데이터 탐색 및 선형 회귀
로지스틱 회귀
요약


5장. 신경망
신경 모델의 역사
단층 퍼셉트론으로 간단한 함수 구현
요약


6장. 합성곱 신경망
컨벌루션 신경망의 기원
심층 신경망
Keras를 사용한 심층 신경망 배포
Quiver로 컨벌루션 모델 탐색
요약


7장. 순환 신경망
순서가 있는 문제 풀기: RNNs
LSTM
에너지 소비 데이터를 이용한 단변량 시계열 예측
요약


8장. 최근 모델 및 개발 현황
GAN
강화 학습
기본 RL 기술: Q-러닝
참고 자료
요약


9장. 소프트웨어 설치 및 설정
리눅스 설치
맥OS X 환경 설치
윈도우 설치
요약

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