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들어가며이 책의 예제 테스트 환경 이 책의 대상 독자와 3학년 시리즈에 대하여 이 책을 읽는 방법예제 파일과 회원 특전 PDF 다운로드 방법제1장 머신러닝 준비LESSON 01 머신러닝이 뭘까?머신러닝이란?데이터 분석과 머신러닝의 차이LESSON 02 나눈다는 것은 이해한다는 것 머신러닝 알고리즘으로 하는 것은 ‘선을 그리는 일’잘 나누기 위해서는 의미가 있는 특징량이 중요하다LESSON 머신러닝을 준비하자Colab Notebook 준비하기Windows에 Jupyter Notebook 설치하기macOS에 Jupyter Notebook 설치하기제2장 샘플 데이터를 살펴보자LESSON 04 scikit-learn 샘플 데이터 세트붓꽃 품종 데이터 세트LESSON 05 샘플 데이터 세트를 자동으로 생성하자분류용 데이터 세트 자동 생성(클러스터)분류용 데이터 세트 자동 생성(초승달)분류용 데이터 세트 자동 생성(2중원)분류용 데이터 세트 자동 생성(동심원)회귀용 데이터 세트 자동 생성제3장 머신러닝 과정을 이해하자LESSON 06 데이터를 준비한다LESSON 07 데이터를 학습용과 테스트용으로 나눈다LESSON 08 모델을 선택해서 학습한다LESSON 09 모델을 테스트한다LESSON 10 새로운 값을 넘겨주고 예측한다LESSON 11 분류 상태를 시각화한다제4장 머신러닝의 다양한 알고리즘LESSON 12 회귀: 선형 회귀어떤 알고리즘일가? 모델 사용법 시험해보자LESSON 13 분류: 로지스틱 회귀어떤 알고리즘일까?모델 사용법시험해보자LESSON 14 분류: SVM(서포트 벡터 머신)모델 사용법시험해보자LESSON 15 분류: 결정 트리어떤 알고리즘일가? 모델 사용법 시험해보자LESSON 16 분류: 랜덤 포레스트어떤 알고리즘일가? 모델 사용법 시험해보자LESSON 17 k-NN(k 최근접 이웃법)어떤 알고리즘일가? 모델 사용법 시험해보자LESSON 16 클러스터링 k-means(k 평균법)어떤 알고리즘일가? 모델 사용법 시험해보자제5장 치노 다시 한 번! 이미지로 숫자를 예측하자 LESSON 19 데이터를 준비한다새 노트북을 만든다LESSON 20 학습 데이터를 준비한다LESSON 21 학습하게 한다LESSON 22 예측하게 한다[Colab Notebook에서 업로드하는 경우][Jupyter Notebook에서 업로드하는 경우]이미지를 읽고 숫자를 예측한다LESSON 23 비지도 학습을 이용해 데이터를 표시해 보자LESSON 24 앞으로 무엇을 공부하면 좋을까찾아보기
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‘요즘 자주 들리는 인공지능과 머신러닝에 대해 알고 싶다’거나 ‘머신러닝이 어떤 일을 하는지’ 궁금해 하는 분들이 많아진 듯합니다. 이 책은 그런 분들을 위해 머신러닝의 기초부터 친절하게 설명합니다. 대상 독자- 파이썬의 기본 문법을 알고 있는 분(『파이썬 1학년』, 파이썬의 기본 문법을 알고 있는 분(『Python 1학년』, 『Python 2학년 데이터 분석 구조』, 『Python 2학년 스크래핑의 구조』를 다 읽으신 분) - 머신러닝(기계학습) 초심자 3학년 시리즈의 포인트 셋- 포인트1 기초 지식을 알 수 있다 : 각 장의 첫 부분에 만화나 일러스트를 넣어 학습할 내용을 간단히 소개합니다. 그 이후는 일러스트를 섞어가며 기초 지식을 설명했습니다. - 포인트2 프로그램의 구조를 알 수 있다 : 최소한의 문법을 선정하여 설명했습니다. 중간에 포기하지 않도록 대화를 위주로 하여 알기 쉽게 설명했습니다. - 포인트3 개발 체험을 할 수 있다 : 처음으로 머신러닝(기계학습)을 배우는 분들을 위해 즐겁게 학습할 수 있도록 고안한 예제를 준비했습니다. 이 책의 포인트염소 박사님이 다솜 양과 함께 머신러닝의 구조를 친절하게 설명합니다. 샘플 데이터를 보는 방법에서 시작, 머신러닝 과정을 기초부터 설명합니다. 또한 다양한 알고리즘도 소개합니다. 마지막 장에서는 이미지에서 수치를 예측하는 머신러닝을 체험할 수 있습니다.
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