머신러닝 학습 플래너 8
준비 학습
1. 실습 환경 설정 11
2. 인공지능, 그게 뭔데? 15
Part 1 머신러닝을 위한 Python 이해하기
Ⅰ. Python 기초
1. 프로그래밍의 시작, 입출력 23
2. 변하는 값을 기억해 줘, 변수 33
3. 저장하는 스타일이 달라, 자료형 47
4. 편리하게 사용해 볼까, 컨테이너 자료형 67
5. 흐름을 내 마음대로, 제어문 85
6. 필요할 때 불러 줘, 함수 97
Ⅱ. 머신러닝에 필요한 라이브러리
1. 배열 연산에 강한, NumPy 117
2. 데이터 분석에 유용한, Pandas 139
3. 데이터 시각화에 필요한, Matplotlib 161
Part 2 머신러닝 체험하기
Ⅰ. 데이터 분석
1. 롤러코스터를 파헤치다 177
2. 전 세계 행복 지수를 표현하다 201
Ⅱ. 머신러닝 문제 해결
0. 머신러닝, 그게 뭔데? 227
1. 성별을 분류하다 237
2. 시험 점수를 예측하다 263
Ⅲ. 딥러닝 문제 해결
0. 딥러닝, 그게 뭔데? 281
1. 손글씨 숫자를 분류하다 291
2. 다이아몬드 가격을 예측하다 311
실습 노트 338
찾아보기 342
