핸즈온 머신러닝 2/E

글로벌 베스트 셀러인 “Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow 2nd Edition“의 번역서입니다.

흔쾌히 추천사를 써 주신 권순선 님, 베타 리뷰에 참여해 주신 김대근, 김주현, 류회성, 박인창, 박찬성, 백혜림, 변성윤, 이고은, 이석곤, 이제현, 장대혁, 정도현, 최영철, 허민, 현재웅 님께 감사드립니다. 시작부터 끝까지 특별히 신경 써 주신 윤나리 님과 둔탁한 글을 다듬어 주신 백지선 님께 감사드립니다. 무엇보다도 번역서를 기다려 주시고 격려의 말을 보내 주신 모든 독자들에게 감사드립니다. 부디 즐거운 여행이 되시길 바라겠습니다! 🙂

  • 온라인/오프라인 서점에서 판매중입니다. Yes24, 교보문고, 알라딘, 한빛미디어
  • 952 페이지, 풀 컬러
  • 종이책: 55,000원—>49,500원, 전자책: 44,000원
  • 이 책에 실린 코드는 깃허브에 주피터 노트북으로 불 수 있습니다. Github, Nbviewer
  • 이 책의 코드는 scikit-learn 0.22, 0.23, TensorFlow 2.1에서 테스트했습니다.
  • 번역 후기를 여기에 적었습니다.
  • 이 책의 동영상 강의를 유튜브와 인프런에서 볼 수 있습니다! Youtube, 인프런

이 페이지에서 책의 에러타와 scikit-learn과 tensorflow 버전 변경에 따른 바뀐 점들을 계속 업데이트 하겠습니다. 구글 그룹스 도서 메일링 리스트에 가입하시면 책의 에러타나 수정사항을 자동으로 수신할 수 있습니다.

이 책에 대해 궁금한 점이나 오류가 있으면 이 페이지 맨 아래 ‘Your Inputs’에 자유롭게 글을 써 주세요. 또 제 이메일을 통해서 알려 주셔도 되고 구글 그룹스 머신러닝 도서 Q&A에 글을 올려 주셔도 좋습니다.

감사합니다! 🙂


Outputs (aka. errata)

  • 1~12: 2쇄에 반영되었습니다.
  1. (p254) 아래에서 2번째 줄에 RandomForestClassiferRandomForestClassifier로 정정합니다.
  2. (p459) 위에서 7번째 줄에 “15비트”를 “16비트”로 정정합니다.(현*웅 님)
  3. (p236) 위에서 5번째 줄에 O(n\times m \text{log}(m))O(n\times m \text{log}_2(m))로 정정합니다.(이*석 님)
  4. (p239) 아래에서 4번째 줄에 “예를 들어 x_1=0.6인 샘플의 클래스를 예측한다고”를 “예를 들어 x_1=0.6인 샘플의 타깃 값을 예측한다고”로 정정합니다.(이*석 님)
  5. (p844) 연습문제 11번 답의 시작 부분에서 “인스턴스 기반 학습”을 “사례 기반 학습”으로 바꿉니다.
  6. (p299) 아래에서 2번째 줄에 “비지도 학습 방업인”을 “비지도 학습 방법인”으로 정정합니다.(이*범 님)
  7. (p113) CAUTION 상자의 문단 마지막의 주석 번호를 51에서 52로 정정합니다.(김*훈 님)
  8. (p179) CAUTION 안의 주석 번호 2724로 정정합니다.
  9. (p368) 아래에서 7번째 줄에 PlainMLPlaidML로 정정합니다.
  10. (p168) CAUTION 안의 주석 번호 1311로 정정합니다.
  11. (p269) 첫 문장에서 ‘서브셋로 나눕니다’를 ‘서브셋으로 나눕니다’로 정정합니다.
  12. (p174) [그림 4-10] 아래에 있는 두 문단 사이에 CAUTION이 빠졌습니다. 다음을 추가합니다.
    CAUTION: 확률적 경사 하강법을 사용할 때 훈련 샘플이 IID(independent and identically distributed)를 만족해야 평균적으로 파라미터가 전역 최적점을 향해 진행한다고 보장할 수 있습니다. 이렇게 만드는 간단한 방법은 훈련하는 동안 샘플을 섞는 것입니다(예를 들어, 각 샘플을 랜덤하게 선택하거나 에포크를 시작할 때 훈련 세트를 섞습니다). 만약 레이블 순서대로 정렬된 샘플처럼 샘플을 섞지 않은 채로 사용하면 확률적 경사 하강법이 먼저 한 레이블에 최적화하고 그다음 두 번째 레이블을 최적화하는 식으로 진행됩니다. 결국 이 모델은 최적점에 가깝게 도달하지 못할 것입니다.
  13. (p97) 마지막 줄, (p98) 아래에서 5번째, 6번째 줄에 ‘침대‘를 ‘침실‘로 정정합니다.
  14. (p404) 학습률 섹션의 첫 번째 문장에서 ‘가중 중요한 하이퍼파라미터입니다’를 ‘가장 중요한 하이퍼파라미터입니다’로 정정합니다.(김*교 님)
  15. (p14) 첫 번째 줄에서 ‘처럼’을 ‘처럼’으로 정정합니다.(김*모 님)
  16. (p146) 아래에서 4번째 줄에서 “10개의 이진 분류기를 훈련시키고”를 “45개의 이진 분류기를 훈련시키고”로 정정합니다.(최*민 님)
  17. (p132) 위에서 3번째 줄 코드의 StratifiedKFold 클래스에서 shuffle=False 기본값을 그대로 두고 random_state를 지정하면 경고가 발생합니다. 0.24버전부터는 에러가 발생될 예정이므로 명시적으로 shuffle=True 매개변수를 추가합니다.
  18. (p93) housing.plot() 메서드 호출에서 x 축의 레이블을 올바르게 표시하기 위해 sharex=False 매개변수를 추가합니다.
  19. (p364) 페이지 중간에 있는 두 번째 목록 ReLU 함수 옆에 “(9장 참조)“를 삭제합니다.(최*민 님)
  20. (p288) 첫 번째 줄에 “500보다 그고“를 “500보다 크고“로 정정합니다.(김*훈 님)
  21. (p655) 페이지 중간 21번 주석 앞에 “성능을 크게 향상습니다”를 “성능을 크게 향상시켰습니다”로 바꿉니다.(김*훈 님)
  22. (p105) 44번 주석에서 Transformer MixinTransformerMixin으로 정정합니다.(김*훈 님)
  23. (p138) 첫 번째 코드 블럭 마지막 줄을 다음과 같이 수정합니다.(김*훈 님)
    >>> y_some_digit_pred
    array([ True])
  24. (p188) 아래에서 1번째와 2번째 줄에서 “\alpha …”을 “\alpha …”로 수정합니다.(김*훈 님)
  25. (p198) 아래에서 2번째 줄에서 “수평한 직선들은”을 “나란한 직선들은”로 수정합니다.(김*훈 님)
  26. (p317) 9.1.4절 아래 첫 번째 문장에서 “알고리즘을 적용하 전에”를 “알고리즘을 적용하 전에”로 정정합니다.(김*훈 님)
  27. (p175) 18번 주석 학습률 \eta^{(t)} 공식에서 분모가 t^{powet\_t}가 아니고 t^{power\_t}입니다.(조*기 님)
  28. (p309) 위에서 4번째 줄에서 “거리 계산을 많이 피함으로서“를 “거리 계산을 많이 피하여“로 수정합니다.(김*훈 님)
  29. (p462) 3번 주석에서 “커뮤티니에서 번역하고”를 “커뮤니티에서 번역하고”로 정정합니다.(김*훈 님)
  30. (p469) 7번 주석에서 “값을 증가하거나“를 “값을 증가시키거나“로 정정합니다.(김*훈 님)
  31. (p495) 위에서 2번째 줄에 “어떻게 사용지 알아봅시다”를 “어떻게 사용하는지 알아봅시다”로 정정합니다.(김*훈 님)
  32. (p83) NOTE에 있는 주석 번호 17을 18로 바꾸고 다음 주석을 페이지 아래 추가합니다. “18 옮긴이_ IPython kernel 4.4.0부터는 %matplotlib inline 매직 명령을 사용하지 않더라도 맷플롯립 1.5 이상에서는 자동으로 주피터 자체 백엔드로 설정됩니다.”(정*호 님)
  33. (p219) 주석 17번에서 “초평면(hyperplaine)”을 “초평면(hyperplane)”으로 정정합니다.(김*훈 님)
  34. (p275) 위에서 9번째 줄에서 “평균 거리는 약 428.25″를 “평균 거리는 약 408.25″로 정정합니다.
  35. (p64) 위에서 3번째 줄에서 “웹 사진과 모바일 앱 사진 데이터가 불일치하 때문인지”를 “웹 사진과 모바일 앱 사진 데이터가 불일치하 때문인지”로 정정합니다.(한*규 님)

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