머신러닝과 딥러닝은 최근에 많은 개발자들에게 큰 관심을 받게 된것 같습니다. 이글은 서점에 있는 입문서를 보는데도 어려움을 느끼는 제 친구들을 위해 시작했습니다. 그러다 한빛미디어 세미나를 위해 조금 확장하여 작성하였습니다. 혹 머신러닝을 잘 아는 분이 이 글을 읽는다면 더 많은 사람들에게 도움이 될 수 있도록 부족한 점이나 잘못된 점을 알려 주시면 감사하겠습니다. 궁금한 점이나 개선할 부분 등 어떤 의견도 환영합니다.
본격 머신러닝 입문서 <[개정판] 파이썬 라이브러리를 활용한 머신러닝> 출간.
이 책은 사이킷런(Scikit-Learn) 라이브러리에 있는 지도학습, 비지도학습, 모델 평가, 특성공학, 파이프라인, 그리드서치 등 머신러닝 프로젝트에 필요한 모든 단계를 다루고 있습니다. 또한 파이썬을 사용한 영문, 한글 텍스트 처리 방법도 포함되어 있습니다! 🙂
온/오프라인 서점에서 판매 중입니다. [YES24] [교보문고] [리디북스] [한빛미디어]
가능하면 용어나 수식의 기호는 중용을 선택할 수 있도록 노력했고 수학 이론은 꼭 필요한 것만 다루었습니다. 여러 알고리즘이 있지만 가장 간단한 회귀 분석 부터 뉴럴 네트워크까지 자연스럽게 이어질 수 있도록 했습니다.
이 글에서 사용된 주피터 노트북 코드는 깃허브에서 확인할 수 있습니다. 소스 코드는 scikit-learn 버전 0.18 ,0.18.1 과 텐서플로우 버전 0.10, 0.11 에서 테스트 되었습니다.
그리고 이 글은 OpenAI의 안드레이 카패시(Andrej Karpathy)의 글 ‘해커가 알려주는 뉴럴 네트워크‘에서 일부분 영감을 얻었음을 밝힙니다. 재미있게 읽어 주세요.
해커에게 전해들은 머신러닝 #1
- 머신러닝이란
- 우리에게 필요한 도구들
- 머신러닝 알고리즘 분류
- 당뇨병 데이터
- 하나의 뉴런
- 경사하강법
- 사이킷런에서는
- 배치, 미니배치
- 최소제곱법
해커에게 전해들은 머신러닝 #2
- 테스트 데이터
- 학습 속도
- 검증 데이터
- 정형화
- 두개의 뉴런
- 유방암 데이터
- 로지스틱 회귀 분석
- 사이킷런에서는
해커에게 전해들은 머신러닝 #3
- 여러개를 분류하기
- 소프트맥스
- 손글씨 숫자 데이터
- 딥 뉴럴 네트워크
- 완전 연결 레이어
- 그래디언트 행렬 계산
- 완전 연결 뉴럴 네트워크
- 사이킷런에서는
해커에게 전해들은 머신러닝 #4
- 콘볼루션
- 스트라이드, 패딩
- 렐루
- 서브샘플링
- 텐서 크기
- 콘볼루션 뉴럴 네트워크
- 학습 결과
텐서 플로우 블로그 (Tensor ≈ Blog) 
세미나를 통해 뵙게 될 생각에 벅차 오르네요 ! 좋은 강연 부탁 드립니다.
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흑, 어렵게 내신 시간이 아깝지 않아야 할 텐데요. 노력하겠습니다. ㅠ.ㅠ
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이런 좋은 자료를.. 정말 감사합니다
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도움이 되신다면 다행입니다! 🙂
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감사하게 참고하겠습니다. (_ _) 꾸벅
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고맙슴더~
꾸뻑
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많은 도움이 되었습니다. 좋은 글 감사합니다.
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너무 좋은글 감사합니다!
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늦은 시간까지 들려 주셔서 감사합니다. 행복한 밤 되세욧! 🙂
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🍵
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