박해선
기계공학을전공했으나졸업후엔줄곧코드를읽고쓰는일을했다.지금은MLGDE(MachineLearningGoogleDeveloperExpert)로활동하고있고,머신러닝과딥러닝에관한책을집필하고번역하면서소프트웨어와과학의경계를흥미롭게탐험하고있다.
『Doit!딥러닝입문』(이지스퍼블리싱,2019)을집필하고,『핸즈온머신러닝(2판)』(한빛미디어,2020),『미술관...
Chapter01나의첫머신러닝▶이생선의이름은무엇인가요?
__01-1인공지능과머신러닝,딥러닝▶인공지능과머신러닝,딥러닝은무엇일까요?
____인공지능이란
____머신러닝이란
____딥러닝이란
____키워드로끝내는핵심포인트
____이책에서배울것은
__01-2코랩과주피터노트북▶코랩과주피터노트북으로손코딩준비하기
____구글코랩
____텍스트셀
____코드셀
____노트북
____키워드로끝내는핵심포인트
____표로정리하는툴바와마크다운
____확인문제
__01-3마켓과머신러닝▶마켓을예로들어머신러닝을설명합니다.
____생선분류문제
____첫번째머신러닝프로그램
____[문제해결과정]도미와빙어분류
____키워드로끝내는핵심포인트
____핵심패키지와함수
____확인문제
Chapter02데이터다루기▶수상한생선을조심하라!
__02-1훈련세트와테스트세트▶모델을훈련시키는훈련세트와검증하는테스트세트로나누어학습하기
____지도학습과비지도학습
____훈련세트와테스트세트
____샘플링편향
____넘파이
____두번째머신러닝프로그램
____[문제해결과정]훈련모델평가
____키워드로끝내는핵심포인트
____핵심패키지와함수
____확인문제
__02-2데이터전처리▶정교한결과도출을위한데이터전처리알아보기
____넘파이로데이터준비하기
____사이킷런으로훈련세트와테스트세트나누기
____수상한도미한마리
____기준을맞춰라
____전처리데이터로모델훈련하기
____[문제해결과정]스케일이다른특성처리
____키워드로끝나는핵심포인트
____핵심패키지와함수
____확인문제
Chapter03회귀알고리즘과모델규제▶농어의무게를예측하라!
__03-1k-최근접이웃회귀▶회귀문제를이해하고k-최근접이웃알고리즘으로풀어보기
____k-최근접이웃회귀
____데이터준비
____결정계수(R2)
____과대적합vs과소적합
____[문제해결과정]회귀문제다루기
____키워드로끝내는핵심포인트
____핵심패키지와함수
____확인문제
__03-2선형회귀▶사이킷런으로선형회귀모델만들어보기
____k-최근접이웃의한계
____선형회귀
____다항회귀
____[문제해결과정]선형회귀로훈련세트범위밖의샘플예측
____키워드로끝내는핵심포인트
____핵심패키지와함수
____확인문제
__03-3특성공학과규제▶특성공학과규제알아보기
____다중회귀
____데이터준비
____사이킷런의변환기
____다중회귀모델훈련하기
____규제
____릿지회귀
____라쏘회귀
____[문제해결과정]모델의과대적합을제어하기
____키워드로끝내는핵심포인트
____핵심패키지와함수
____확인문제
Chapter04다양한분류알고리즘▶럭키백의확률을계산하라!
__04-1로지스틱회귀▶로지스틱회귀알고리즘을배우고이진분류문제에서클래스확률예측하기
____럭키백의확률
____로지스틱회귀
____[문제해결과정]로지스틱회귀로확률예측
____키워드로끝내는핵심포인트
____핵심패키지와함수
____확인문제
__04-2확률적경사하강법▶경사하강법알고리즘을이해하고대량의데이터에서분류모델을훈련하기
____점진적인학습
____SGDClassifier
____에포크와과대/과소적합
____[문제해결과정]점진적학습을위한확률적경사하강법
____키워드로끝내는핵심포인트
____핵심패키지와함수
____확인문제
Chapter05트리알고리즘▶화이트와인을찾아라!
__05-1결정트리▶결정트리알고리즘을사용해새로운분류문제다루기
____로지스틱회귀로와인분류하기
____결정트리
____[문제해결과정]이해하기쉬운결정트리모델
____키워드로끝내는핵심포인트
____핵심패키지와함수
____확인문제
__05-2교차검증과그리드서치▶검증세트가필요한이유를이해하고교차검증해보기
____검증세트
____교차검증
____하이퍼파라미터튜닝
____[문제해결과정]최적의모델을위한하이퍼파라미터탐색
____키워드로끝내는핵심포인트
____핵심패키지와함수
____확인문제
__05-3트리의앙상블▶앙상블학습을알고실습해보기
____정형데이터와비정형데이터
____랜덤포레스트
____엑스트라트리
____그레이디언트부스팅
____히스토그램기반그레이디언트부스팅
____[문제해결과정]앙상블학습을통한성능향상
____키워드로끝내는핵심포인트
____핵심패키지와함수
____확인문제
Chapter06비지도학습▶비슷한과일끼리모으자!
__06-1군집알고리즘▶흑백이미지분류방법과비지도학습,군집알고리즘이해하기
____과일사진데이터준비하기
____픽셀값분석하기
____평균값과가까운사진고르기
____[문제해결과정]비슷한샘플끼리모으기
____키워드로끝내는핵심포인트
____확인문제
__06-2k-평균▶k-평균알고리즘작동방식을이해하고비지도학습모델만들기
____k-평균알고리즘소개
____KMeans클래스
____클러스터중심
____최적의k찾기
____[문제해결과정]과일을자동으로분류하기
____키워드로끝내는핵심포인트
____핵심패키지와함수
____확인문제
__06-3주성분분석▶차원을알고차원축소알고리즘PC모델만들기
____차원과차원축소
____주성분분석소개
____PCA클래스
____원본데이터재구성
____설명된분산
____다른알고리즘과함께사용하기
____[문제해결과정]주성분분석으로차원축소
____키워드로끝내는핵심포인트
____핵심패키지와함수
____확인문제
Chapter07딥러닝을시작합니다▶패션럭키백을판매합니다!
__07-1인공신경망▶텐서플로로간단한인공신경망모델만들기
____패션MNIST
____로지스틱회귀로패션아이템분류하기
____인공신경망
____인공신경망으로모델만들기
____인공신경망으로패션아이템분류하기
____[문제해결과정]인공신경망모델로성능향상
____키워드로끝내는핵심포인트
____핵심패키지와함수
____확인문제
__07-2심층신경망▶인공신경망에층을추가하여심층신경망만들어보기
____2개의층
____심층신경망만들기
____층을추가하는다른방법
____렐루활성화함수
____옵티마이저
____[문제해결과정]케라스API를활용한심층신경망
____키워드로끝내는핵심포인트
____핵심패키지와함수
____확인문제
__07-3신경망모델훈련▶인경신경망모델훈련의모범사례학습하기
____손실곡선
____검증손실
____드롭아웃
____모델저장과복원
____콜백
____[문제해결과정]최상의신경망모델얻기
____키워드로끝내는핵심포인트
____핵심패키지와함수
____확인문제
Chapter08이미지를위한인공신경망▶패션럭키백의정확도를높입니다!
__08-1합성곱신경망의구성요소▶합성곱신경망의개념과동작원리를배우고간단한실습하기
____합성곱
____케라스합성곱층
____합성곱신경망의전체구조
____[문제해결과정]합성곱층과풀링층이해하기
____키워드로끝내는핵심포인트
____확인문제
__08-2합성곱신경망을사용한이미지분류▶케라스API로합성곱신경망모델만들기
____패션MNIST데이터불러오기
____합성곱신경망만들기
____모델컴파일과훈련
____[문제해결과정]케라스API로합성곱신경망구현
____키워드로끝내는핵심포인트
____핵심패키지와함수
____확인문제
__08-3합성곱신경망의시각화▶신경망이이미지에서학습하는게무엇인지이해하기
____가중치시각화
____함수형API
____특성맵시각화
____[문제해결과정]
____시각화로이해하는합성곱신경망
____키워드로끝내는핵심포인트
____핵심패키지와함수
____확인문제
Chapter09텍스트를위한인공신경망▶한빛마켓의댓글을분석하라!
__09-1순차데이터와순환신경망▶순차데이터의특징과개념이해하기
____순차데이터
____순환신경망
____셀의가중치와입출력
____[문제해결과정]순환신경망으로순환데이터처리
____키워드로끝내는핵심포인트
____확인문제
__09-2순환신경망으로IMDB리뷰분류하기▶텐서플로순환신경망으로영화리뷰분류하기
____IMDB리뷰데이터셋
____순환신경망만들기
____순환신경망훈련하기
____단어임베딩을사용하기
____[문제해결과정]케라스API로순환신경망구현
____키워드로끝내는핵심포인트
____핵심패키지와함수
____확인문제
__09-3LSTM과GRU셀▶순환신경망의중요기술을사용해모델만들어보기
____LSTM구조
____LSTM신경망훈련하기
____순환층에드롭아웃적용하기
____2개의층을연결하기
____GRU구조
____GRU신경망훈련하기
____[문제해결과정]LSTM과GRU셀로훈련
____키워드로끝내는핵심포인트
____핵심패키지와함수
____확인문제
__부록A한발더나아가기
__부록B에필로그
____정답및해설
____찾아보기
누구를위한책인가요?
인공지능,머신러닝,딥러닝학습의필요성을인지하고파이썬정도의기초프로그래밍언어를입문한독자
머신러닝,딥러닝에관심은있지만너무어려운내용으로시도가힘들었던독자
개념만어렴풋이아는데그쳐버리거나여전히각의미가헷갈려제대로낮은단계부터다시배우려는독자
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하나,탄탄한학습설계:‘입문자맞춤형7단계구성’을따라가며체계적으로반복학습한다
이책은머신러닝과딥러닝의핵심내용을7단계에걸쳐반복학습하면서자연스럽게머릿속에기억되도록구성했다.모든절에서[핵심키워드]와[시작하기전에]를통해각절의주제에대한대표개념을워밍업한후,이론과실습을거쳐마무리에서는[핵심포인트]와[확인문제]로한번에복습한다.‘혼자공부할수있는’커리큘럼을그대로믿고끝까지따라가다보면인공지능공부가난생처음인입문자도무리없이책을끝까지마칠수있다!
둘,파이썬만안다면프로젝트별‘손코딩’으로머신러닝과인공지능을제대로익힌다
파이썬기초지식이있는독자라면이론설명은두눈과머리로술술읽으며넘어가고,직접손코딩하며실전감각을익히도록엄선된프로젝트실습예제를담았다.반복학습과연습이가장필수적인입문자도,실전형코드로연습하면서책에담긴코드를‘나의코드’로만들수있다.7장부터시작하는딥러닝은머신러닝중4장내용을반복학습한다음에익히도록한다.
셋,‘혼공’의힘을실어줄동영상강의,학습사이트지원
http://hongong.hanbit.co.kr
책으로만학습하기엔여전히어려운입문자를위해저자직강동영상도지원한다.또학습을하며궁금한사항은언제든질문할수있도록학습사이트를제공한다.저자가질문하나하나직접답변하고있으며,관련최신기술과정보도공유한다.게다가혼자공부하는그길에함께공부하기를원하는사람들의모임인혼공학습단을운영하여마지막까지포기하지않고독자가완주할수있도록최대한지원하고있다.
넷,언제어디서든가볍게볼수있는혼공필수[용어노트]제공
꼭기억해야할핵심개념과용어만따로정리한[용어노트]를제공한다.처음프로그래밍에입문하는사람에게낯선용어가어렵듯이머신러닝과딥러닝을처음접하는사람에게도낯선용어가진입장벽이된다는것을베타리더를통해확인했고,어려운것이아니라익숙하지않아서헷갈리는것이므로잘생각나지않을때는언제든부담없이펼쳐보자.제시된용어외에도새로운용어를추가하면서자신만의용어노트를완성해가는것도또다른재미가될것이다.
다섯,스토리텔링속주인공과함께독자도성장
낯설고어렵기만한이론을풀기위해서한빛마켓에입사한신입사원이업무에서머신러닝,딥러닝을어떻게활용하는지를스토리텔링으로풀었다.앱에새로운기능을더해가는신입사원의이야기를통해독자도함께머신러닝,딥러닝을학습할수있도록구성했다.각절의끝에는[문제해결과정]을두어신입사원이어떤과정을통해문제를해결했는지간략하게정리한다.