혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝 (케라스와 파이토치로 1:1 과외하듯 배우는 인공지능 자습서 | 개정판)

혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝 (케라스와 파이토치로 1:1 과외하듯 배우는 인공지능 자습서 | 개정판)

$35.68
Description
머신러닝 분야 부동의 베스트셀러! 트랜스포머와 LLM 실습까지 더 많이 채웠다!
케라스는 물론 파이토치까지, 혼자서도 1:1 과외하듯 배우는 인공지능 자습서
『혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝』 (개정판)은 머신러닝과 딥러닝의 핵심 개념을 쉽고 체계적으로 익힐 수 있도록 돕는 입문서로, 최신 AI 트렌드를 반영해 더욱 완성도를 높였다. 특히 트랜스포머와 대규모 언어 모델(LLM) 실습을 새롭게 추가하여, 최신 AI 기술이 실제로 어떻게 동작하는지 배울 수 있도록 했다.
1판에서 많은 독자의 사랑을 받았던 ‘1:1 과외하듯 배우는 설명 방식’과 ‘구글 코랩(Colab) 기반 실습’을 유지하면서, 파이토치 예제 코드를 보강했다. 또한, 각 장마다 ‘자주 하는 질문(FAQ)’ 코너를 추가해 학습자의 이해를 돕고, 실습 중 마주할 수 있는 오류나 개념적 궁금증을 쉽게 해결할 수 있도록 구성했다. 입문자가 실전에서 부딪히는 문제를 미리 경험하고 해결하는 능력을 키울 수 있어, 더욱 효과적으로 머신러닝과 딥러닝을 익힐 수 있다.
또한, 혼공 용어 노트, 저자 유튜브 강의, Q&A 커뮤니티 등 다양한 학습 지원을 제공해 혼자서도 끝까지 학습을 이어갈 수 있도록 돕는다. 최신 AI 개념을 이해하고 실습까지 제대로 해보고 싶다면, 지금 이 책을 만나보자.

북 트레일러

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저자

박해선

저자:박해선
기계공학을전공했으나졸업후엔줄곧코드를읽고쓰는일을했다.지금은MLGDE(MachineLearningGoogleDeveloperExpert)로활동하고있고,머신러닝과딥러닝에관한책을집필하고번역하면서소프트웨어와과학의경계를흥미롭게탐험하고있다.
『핸즈온머신러닝2판』(한빛미디어,2020)을포함해서여러권의머신러닝,딥러닝책을우리말로옮겼고『Doit!딥러닝입문』(이지스퍼블리싱,2019)을집필했다.

목차


Chapter01나의첫머신러닝

01-1인공지능과머신러닝,딥러닝
인공지능이란
머신러닝이란
딥러닝이란
[키워드로끝내는핵심포인트]
[이책에서배울것]

01-2코랩과주피터노트북
구글코랩
텍스트셀
코드셀
노트북
[키워드로끝내는핵심포인트]
[표로정리하는툴바와마크다운]
[확인문제]

01-3마켓과머신러닝
생선분류문제
첫번째머신러닝프로그램
[문제해결과정]도미와빙어분류
[키워드로끝내는핵심포인트]
[핵심패키지와함수]
[확인문제]
[자주하는질문]

Chapter02데이터다루기

02-1훈련세트와테스트세트
지도학습과비지도학습
훈련세트와테스트세트
샘플링편향
넘파이
두번째머신러닝프로그램
[문제해결과정]훈련모델평가
[키워드로끝내는핵심포인트]
[핵심패키지와함수]
[확인문제]

02-2데이터전처리
넘파이로데이터준비하기
사이킷런으로훈련세트와테스트세트나누기
수상한도미한마리
기준을맞춰라
전처리데이터로모델훈련하기
[문제해결과정]스케일이다른특성처리
[키워드로끝내는핵심포인트]
[핵심패키지와함수]
[확인문제]
[자주하는질문]

Chapter03회귀알고리즘과모델규제

03-1k-최근접이웃회귀
k-최근접이웃회귀
데이터준비
결정계수(R²)
과대적합vs과소적합
[문제해결과정]회귀문제다루기
[키워드로끝내는핵심포인트]
[핵심패키지와함수]
[확인문제]

03-2선형회귀
k-최근접이웃의한계
선형회귀
다항회귀
[문제해결과정]선형회귀로훈련세트범위밖의샘플예측
[키워드로끝내는핵심포인트]
[핵심패키지와함수]
[확인문제]

03-3특성공학과규제
다중회귀
데이터준비
사이킷런의변환기
다중회귀모델훈련하기
규제
럿지회귀
라쏘회귀
[문제해결과정]모델의과대적합을제어하기
[키워드로끝내는핵심포인트]
[핵심패키지와함수]
[확인문제]
[자주하는질문]

Chapter04다양한분류알고리즘

04-1로지스틱회귀
럭키백의확률
로지스틱회귀
[문제해결과정]로지스틱회귀로확률예측
[키워드로끝내는핵심포인트]
[핵심패키지와함수]
[확인문제]

04-2확률적경사하강법
점진적인학습
SGDClassifier
에포크와과대/과소적합
[문제해결과정]점진적학습을위한확률적경사하강법
[키워드로끝내는핵심포인트]
[핵심패키지와함수]
[확인문제]
[자주하는질문]

Chapter05트리알고리즘

05-1결정트리
로지스틱회귀로와인분류하기
결정트리
[문제해결과정]이해하기쉬운결정트리모델
[키워드로끝내는핵심포인트]
[핵심패키지와함수]
[확인문제]

05-2교차검증과그리드서치
검증세트
교차검증
하이퍼파라미터튜닝
[문제해결과정]최적의모델을위한하이퍼파라미터탐색
[키워드로끝내는핵심포인트]
[핵심패키지와함수]
[확인문제]

05-3트리의앙상블
정형데이터와비정형데이터
랜덤포레스트
엑스트라트리
그레이디언트부스팅
히스토그램기반그레이디언트부스팅
[문제해결과정]앙상블학습을통한성능향상
[키워드로끝내는핵심포인트]
[핵심패키지와함수]
[확인문제]
[자주하는질문]

Chapter06비지도학습

06-1군집알고리즘
타깃을모르는비지도학습
과일사진데이터준비하기
픽셀값분석하기
평균값과가까운사진고르기
[문제해결과정]비슷한샘플끼리모으기
[키워드로끝내는핵심포인트]
[확인문제]

06-2k-평균
k-평균알고리즘소개
KMeans클래스
클러스터중심
최적의k찾기
[문제해결과정]과일을자동으로분류하기
[키워드로끝내는핵심포인트]
[핵심패키지와함수]
[확인문제]

06-3주성분분석
차원과차원축소
주성분분석소개
PCA클래스
원본데이터재구성
설명된분산
다른알고리즘과함께사용하기
[문제해결과정]주성분분석으로차원축소
[키워드로끝내는핵심포인트]
[핵심패키지와함수]
[확인문제]
[자주하는질문]

Chapter07딥러닝을시작합니다

07-1인공신경망
패션MNIST
로지스틱회귀로패션아이템분류하기
인공신경망
인공신경망으로모델만들기
인공신경망으로패션아이템분류하기
[문제해결과정]인공신경망모델로성능향상
[키워드로끝내는핵심포인트]
[핵심패키지와함수]
[확인문제]

07-2심층신경망
2개의층
심층신경망만들기
층을추가하는다른방법
렐루함수
옵티마이저
[문제해결과정]케라스API를활용한심층신경망
[키워드로끝내는핵심포인트]
[핵심패키지와함수]
[확인문제]
[파이토치버전살펴보기]

07-3신경망모델훈련
손실곡선
검증손실
드롭아웃
모델저장과복원
콜백
[문제해결과정]최상의신경망모델얻기
[키워드로끝내는핵심포인트]
[핵심패키지와함수]
[확인문제]
[파이토치버전살펴보기]
[자주하는질문]

Chapter08이미지를위한인공신경망

08-1합성곱신경망의구성요소
합성곱
케라스합성곱층
합성곱신경망의전체구조
[문제해결과정]합성곱층과풀링층이해하기
[키워드로끝내는핵심포인트]
[확인문제]

08-2합성곱신경망을사용한이미지분류
패션MNIST데이터불러오기
합성곱신경망만들기
모델컴파일과훈련
[문제해결과정]케라스API로합성곱신경망구현
[키워드로끝내는핵심포인트]
[핵심패키지와함수]
[확인문제]
[파이토치버전살펴보기]

08-3합성곱신경망의시각화
가중치시각화
함수형API
특성맵시각화
[문제해결과정]시각화로이해하는합성곱신경망
[키워드로끝내는핵심포인트]
[핵심패키지와함수]
[확인문제]
[파이토치버전살펴보기]
[자주하는질문]

Chapter09텍스트를위한인공신경망

09-1순차데이터와순환신경망
순차데이터
순환신경망
셀의가중치와입출력
[문제해결과정]순환신경망으로순환데이터처리
[키워드로끝내는핵심포인트]
[확인문제]

09-2순환신경망으로IMDB리뷰분류하기
IMDB리뷰데이터셋
순환신경망만들기
순환신경망훈련하기
단어임베딩을사용하기
[문제해결과정]케라스API로순환신경망구현
[키워드로끝내는핵심포인트]
[핵심패키지와함수]
[확인문제]
[파이토치버전살펴보기]

09-3LSTM과GRU셀
LSTM구조
LSTM신경망훈련하기
순환층에드롭아웃적용하기
2개의층을연결하기
GRU구조
GRU신경망훈련하기
[문제해결과정]LSTM과GRU셀로훈련
[키워드로끝내는핵심포인트]
[핵심패키지와함수]
[확인문제]
[파이토치버전살펴보기]
[자주하는질문]

Chapter10언어모델을위한신경망

10-1어텐션메커니즘과트랜스포머
순환신경망을사용한인코더-디코더네트워크
어텐션메커니즘
트랜스포머
셀프어텐션메커니즘
층정규화
피드포워드네트워크와인코더블록
토큰임베딩과위치인코딩
디코더블록
[키워드로끝내는핵심포인트]
[확인문제]

10-2트랜스포머로상품설명요약하기
트랜스포머가계도
전이학습
BART모델소개
BART의인코더와디코더
허깅페이스로KoBART모델로드하기
텍스트토큰화
[키워드로끝내는핵심포인트]
[핵심패키지와함수]
[확인문제]

10-3대규모언어모델로텍스트생성하기
디코더기반의대규모언어모델
LLM리더보드
EXAONE의특징
EXAONE-3.5로상품질문에대한대답생성하기
토큰디코딩전략
오픈AI모델의간략한역사
오픈AIAPI키만들기
오픈AIAPI로상품질문에대한대답생성하기
[키워드로끝내는핵심포인트]
[핵심패키지와함수]
[확인문제]

부록한발더나아가기:이책에대한독자의질문

출판사 서평


머신러닝분야부동의베스트셀러!트랜스포머와LLM실습까지더많이채웠다!
케라스는물론파이토치까지,혼자서도1:1과외하듯배우는인공지능자습서
**혼공용어노트,저자직강유튜브강의,FAQ(자주하는질문),오픈채팅등풀패키지제공
『혼자공부하는머신러닝+딥러닝』(개정판)은머신러닝과딥러닝의핵심개념을쉽고체계적으로익힐수있도록돕는입문서로,최신AI트렌드를반영해더욱완성도를높였다.특히트랜스포머와대규모언어모델(LLM)실습을새롭게추가하여,최신AI기술이실제로어떻게동작하는지배울수있도록했다.
1판에서많은독자의사랑을받았던'1:1과외하듯배우는설명방식'과'구글코랩(Colab)기반실습'을유지하면서,파이토치예제코드를보강했다.또한,각장마다'자주하는질문(FAQ)'코너를추가해학습자의이해를돕고,실습중마주할수있는오류나개념적궁금증을쉽게해결할수있도록구성했다.입문자가실전에서부딪히는문제를미리경험하고해결하는능력을키울수있어,더욱효과적으로머신러닝과딥러닝을익힐수있다.
또한,혼공용어노트,저자유튜브강의,Q&A커뮤니티등다양한학습지원을제공해혼자서도끝까지학습을이어갈수있도록돕는다.최신AI개념을이해하고실습까지제대로해보고싶다면,지금이책을만나보자.

머신러닝과딥러닝을한권으로처음부터끝까지배우고싶을때
수식없이직관적으로개념을익히고싶을때
혼자서도실습하며AI모델을구현해보고싶을때

》하나,'입문자맞춤형학습설계'로개념과실습을함께익힌다!
이책은머신러닝과딥러닝을처음배우는학습자를위한맞춤형학습설계로구성되었다.개념을쉽게이해할수있도록스토리텔링방식의설명과직관적인비유를활용하며,모든실습은구글코랩(Colab)환경에서바로실행할수있도록제공한다.또한,개정판에서는각장마다'자주하는질문(FAQ)'코너를추가하여학습자의궁금증을바로해결할수있도록했다.

》둘,최신AI기술까지다루는확장된실습범위!
기존의머신러닝및딥러닝개념을탄탄히다지는것은물론,개정판에서는트랜스포머와대규모언어모델(LLM)실습을새롭게추가했다.또한,독자요청이많았던파이토치예제코드를보강해,케라스뿐만아니라파이토치까지함께익힐수있도록구성했다.

》셋,혼자서도끝까지학습할수있도록[용어노트],[유튜브강의]등다양한학습지원제공!
책을읽으며학습을이어갈수있도록혼공용어노트,저자유튜브강의,Q&A커뮤니티,독자전용오픈채팅등을지원한다.어려운개념이나오더라도언제든참고할수있도록복습자료를제공하며,궁금한점은온라인커뮤니티에서해결할수있도록했다.

》넷,실습과개념을균형있게익히고싶은모든학습자를위한책!
이책은머신러닝과딥러닝을처음배우려는입문자,AI실습을통해직접모델을구현해보고싶은개발자,최신AI기술을익히고싶은실무자까지모두에게적합한학습서다.머신러닝과딥러닝을체계적으로익히고싶다면,지금이책을만나보자.접기