1부 머신러닝
● 한눈에 보는 머신러닝
● 머신러닝 프로젝트 처음부터 끝까지
● 분류
● 모델 훈련
● 서포트 벡터 머신
● 결정 트리
● 앙상블 학습과 랜덤 포레스트
● 차원 축소
● 비지도 학습*
2부 신경망과 딥러닝
● 케라스를 사용한 인공 신경망*
● 심층 신경망 훈련하기
● 텐서플로를 사용한 사용자 정의 모델과 훈련*
● 텐서플로에서 데이터 적재와 전처리하기*
● 합성곱 신경망(CNN을 사용한 컴퓨터 비전
● 순환 신경망(RNN과 CNN을 사용한 시퀀스 처리하기*
● RNN과 어텐션을 사용한 자연어 처리*
● 오토인코더와 GAN을 사용한 표현 학습과 생성적 학습*
● 강화 학습*
● 대규모 텐서플로 모델 훈련과 배포*
신규 추가 부록
● 부록 F 특수한 데이터 구조*
● 부록 G 텐서플로 그래프*
별표(*를 표시한 장은 완전히 새로 쓰였거나, 50% 이상 개정되었습니다.
1부에서는 대부분 사이킷런을 기반으로 하고 2부에서는 텐서플로와 케라스를 사용합니다.
머신러닝 전문가로 이끄는 최고의 실전 지침서
텐서플로 2.0을 반영한 풀컬러 개정판
이 책의 원서는 출간 직후부터 미국 아마존 인공지능 분야에서 줄곧 1위 자리를 지키고 있습니다. 가장 많은 명저가 경쟁하는 시장에서 이처럼 확고부동한 호응을 얻은 데는 그만한 이유가 있습니다. 이론과 활용을 적절히 섞으면서도 실무에서 확실히 통하도록 구성했고, 나아가 실무자들의 실력을 한층 끌어올려줄 깊이를 담았기 때문이죠.
완전히 새로워진 2판에서는 내지를 흑백에서 전면 컬러로 변경했습니다. 사이킷런, 케라스, 텐서플로 2.x을 사용하며 비지도 학습, 자연어 처리, 생성적 적대 신경망을 포함한 딥러닝 최신 기법을 소개합니다. 분산 트레이닝이나 배포, 구글 클라우드와의 연동과 관련된 내용도 맛볼 수 있습니다.
이 책 한 권으로 머신러닝과 딥러닝을 통달할 수는 없지만, 인공지능 마스터로 가는 거리를 단축해줄 치트키가 되어줄 것입니다.
★ 2판에서 달라진 점
1. 더 많은 비지도 학습 기법(군집, 이상치 탐지, 밀도 추정, 혼합 모델 등, 심층 신경망을 훈련하기 위한 다양한 방법(자기 정규화 네트워크 등, 추가적인 컴퓨터 비전 기법(Xception, SENet, YOLO를 사용한 객체 탐지, R-CNN을 사용한 시맨틱 분할 등, 합성곱 신경망(CNN을 사용하여 시퀀스 다루기(WaveNet 등, CNN과 트랜스포머, 순환 신경망을 사용한 언어 처리, 생성적 적대 신경망(GAN입니다.
2. 추가적인 라이브러리와 API(케라스, Data API, 강화 학습을 위한 TF-Agents, 분산 전략 API를 사용해 대규모 TF 모델을 훈련하고 배포하기, TF 서빙, TF Addons/Seq2Seq, TensorFlow.js를 다룹니다.
3. 최근 중요한 딥러닝 연구 결과를 설명합니다.
4. 모든 텐서플로 관련 장에서 텐서플로 2를 사용하고 가능하면 텐서플로의 케라스 API 구현(tf.keras을 사용합니다.
5. 사이킷런, 넘파이, 판다스,
