1장. 컴퓨터는 데이터에서 배운다
1.1 데이터를 지식으로 바꾸는 지능적인 시스템 구축
1.2 머신 러닝의 세 가지 종류
__1.2.1 지도 학습으로 미래 예측
__1.2.2 강화 학습으로 반응형 문제 해결
__1.2.3 비지도 학습으로 숨겨진 구조 발견
1.3 기본 용어와 표기법 소개
__1.3.1 이 책에서 사용하는 표기법과 규칙
__1.3.2 머신 러닝 용어
1.4 머신 러닝 시스템 구축 로드맵
__1.4.1 전처리: 데이터 형태 갖추기
__1.4.2 예측 모델 훈련과 선택
__1.4.3 모델을 평가하고 본 적 없는 샘플로 예측
1.5 머신 러닝을 위한 파이썬
__1.5.1 파이썬과 PIP에서 패키지 설치
__1.5.2 아나콘다 파이썬 배포판과 패키지 관리자 사용
__1.5.3 과학 컴퓨팅, 데이터 과학, 머신 러닝을 위한 패키지
1.6 요약
2장. 간단한 분류 알고리즘 훈련
2.1 인공 뉴런: 초기 머신 러닝의 간단한 역사
__2.1.1 인공 뉴런의 수학적 정의
__2.1.2 퍼셉트론 학습 규칙
2.2 파이썬으로 퍼셉트론 학습 알고리즘 구현
__2.2.1 객체 지향 퍼셉트론 API
__2.2.2 붓꽃 데이터셋에서 퍼셉트론 훈련
2.3 적응형 선형 뉴런과 학습의 수렴
__2.3.1 경사 하강법으로 손실 함수 최소화
__2.3.2 파이썬으로 아달린 구현
__2.3.3 특성 스케일을 조정하여 경사 하강법 결과 향상
__2.3.4 대규모 머신 러닝과 확률적 경사 하강법
2.4 요약
3장. 사이킷런을 타고 떠나는 머신 러닝 분류 모델 투어
3.1 분류 알고리즘 선택
3.2 사이킷런 첫걸음: 퍼셉트론 훈련
3.3 로지스틱 회귀를 사용한 클래스 확률 모델링
__3.3.1 로지스틱 회귀의 이해와 조건부 확률
__3.3.2 로지스틱 손실 함수의 가중치 학습
__3.3.3 아달린 구현을 로지스틱 회귀 알고리즘으로 변경
__3.3.4 사이킷런을 사용하여 로지스틱 회귀 모델 훈련
__3.3.5
명확한 설명, 수학, 실용적인 예제로
밑바닥 원리까지 완벽하게 이해한다!
이론과 코드를 균형 있게 설명한다!
코드 실행만으로는 머신 러닝과 딥러닝을 충분히 이해할 수 없다. 머신 러닝과 딥러닝을 제대로 이해하고 싶다면 코드 외에도 관련 이론과 알고리즘의 뒤편에 있는 수학 개념을 알아야 한다. 이 책은 명확한 설명, 머신 러닝과 딥러닝 핵심 알고리즘의 작동 방식과 사용 방법, 그 밑바탕이 되는 수학, 실용적인 예제, 빠지기 쉬운 함정을 피하는 방법까지 어느 한쪽에 치우치지 않고 이론과 코드를 균형 있게 설명한다.
핵심 알고리즘부터 최신 기술까지!
파이썬 기반의 핵심 라이브러리(SciPy, NumPy, Scikit-Learn, Pandas 등를 사용해 머신 러닝을, 파이토치를 사용해 딥러닝을 설명한다. 파이토치는 파이썬 방식으로 학습하기 때문에 더 쉽게 배우고 간단하게 코딩할 수 있다. 책에서는 파이토치 핵심 개념은 물론이고, GAN과 강화 학습에 대해서도 자세하게 다룬다. 또한, 기존 『머신 러닝 교과서 개정 3판』에서 다룬 내용 외에 트랜스포머, 파이토치 라이트닝, XGBoost, 그래프 신경망 등 최신 동향까지 추가했다.
실용적인 예제로 배운다!
책의 모든 예제가 머신 러닝/딥러닝 전문가인 저자가 오랫동안 강의하고 현장에서 일한 경험을 바탕으로 한다. 단순히 개념만 익히는 것이 아닌 실용적이고 확장 가능한 예제들로 구성했다. 이 예제들을 학습하면서 머신 러닝과 딥러닝의 개념, 핵심 알고리즘, 활용 팁 등을 확실하게 이해할 수 있으며, 학습한 후 모델과 애플리케이션을 직접 구축할 수 있는 원리까지 익힐 수 있다.
