머신러닝: 기초이론

코딩 시 유의점

• 파이썬에 관한 지식이 필요하다. 모르면 클릭 !
• 통계와 수학에 관한 지식이 많이 필요하다. 모르면 클릭!
• 생각보다 강력한 하드웨어가 필요하다.
  • 최소사양: 16GB 램, 데스크탑용 CPU, GTX 1060 이상의 데스크탑용 그래픽 카드
  • 필자의 사양: 16GB 램, 라이젠5 (4세대), RTX 2060으로 굴리는 중.
  • 없으면 google colab으로 하는 것을 추천. (근데 무료 버전도 솔직히 느리다.)

목차

[1부 : 전통적인 머신러닝에 대해 소개]

5. 서포트 벡터 머신

6. 결정 트리

7. 앙상블 학습과 랜덤 포레스트

8. 차원축소

9. 비지도 학습

[2부 : 신경망과 딥러닝]

케라스와 신경망

심층신경망

텐서플로 (1) : 사용자 정의 모델과 훈련

텐서플로 (2) : 데이터 적재와 전처리

합성곱 신경망을 사용한 컴퓨터 비전

RNN과 CNN

RNN과 어텐션

오토인코더와 GAN

강화학습

대규모 텐서플로 모델 훈련과 배포

연습문제 1

1장 연습문제

4장 연습문제

5장 연습문제

6장 연습문제

7장 연습문제

8장 연습문제

9장 연습문제