머신 러닝 교과서 with 파이썬, 사이킷런, 텐서플로

책 · 조태호 · 예스24

그 무엇보다 쉽게, 누구나 이해할 수 있는 딥러닝 입문서 딥러닝 기초부터 챗GPT의 근간이 되는 자연어 처리와 트랜스포머까지! 머신 러닝부터 챗GPT까지, AI는 끊임없이 변화하고 있지만, 그 변치 않는 뿌리는 딥러닝이다. 지난 8년간 수많은 학교와 교육기관에서 선택한 교재인 『모두의 딥러닝』은 복잡한 수식이나 전문 용어 의존을 최소화하고 직관적인 설명과 풍부한 예시로 입문자에게 가장 확실한 기초 학습법을 제시한다. 특히 누구나 이해할 수 있는 쉽고 편안한 설명을 바탕으로, 딥러닝 이론뿐만 아니라 실제 응용이 가능한 라이브러리로 직접 실습하며 익힐 수 있게 구성했다. 기존 3판의 내용 중 여러 부분을 보강하고, 실습 환경을 최신화했으며, 최신 AI의 핵심인 자연어 처리와 트랜스포머까지 가장 쉽고 완벽하게 설명하고 있다. 더불어 혼자 학습하기 어려운 독자분들을 위해 무료 동영상 강의를 제공하며, 3판에서 별책 부록으로 제공했던 '가장 많이 사용하는 머신 러닝 알고리즘 TOP 10'과 ...

딥러닝 · 머신러닝 자연어 처리

책 · 크리스토퍼 비숍 · 예스24

이 책은 지난 수십 년간 발전되어 온 확률/통계 기반의 패턴 인식과 머신 러닝 분야의 전반적인 내용을 다루고 있다. 내용을 이해하는 데 있어서 패턴 인식이나 머신 러닝 분야에 대한 사전 지식은 필요하지 않지만, 다변량 미적분과 기초 선형 대수학을 다뤄본 경험은 필요하다. 또한 기초적인 확률 이론에 대한 소개가 포함되어 있으므로 확률론에 대한 기초 지식이 반드시 필요하지는 않다. 기본적으로 학부 고학년생들이나 박사과정 1년 차 학생들을 대상으로 하고 있으나, 해당 분야의 연구자들이나 업계에서 머신 러닝을 활용하는 사람들이 읽기에도 적합하다. 그리고 머신 러닝, 통계, 컴퓨터 공학, 신호 처리, 컴퓨터 비전, 데이터 마이닝, 바이오 인포매틱스와 같은 분야의 강의 과정에서 사용하기도 적합하다.

딥러닝 · 머신러닝

책 · 오렐리앙 제롱 · 예스24

AI를 쓰는 데서 그치지 말고, AI가 어떻게 만들어지는지 이해하라 생성형 AI와 LLM이 일상이 된 지금, 새로운 도구를 익히는 것만으로는 AI를 제대로 이해하기 어렵습니다. 그 아래에는 데이터를 준비하고, 모델을 선택하고, 훈련하고, 평가하는 머신러닝의 기본 원리가 여전히 단단하게 자리하고 있습니다. 이 책과 함께 사이킷런으로 머신러닝의 기본 개념과 엔드투엔드 프로젝트를 익히고, 파이토치로 신경망을 직접 구현하며 딥러닝의 원리를 차근차근 확장해 보세요. 『핸즈온 머신러닝(3판)』을 읽었다면 익숙한 기본기는 그대로지만, 딥러닝 이후의 내용은 꽤 달라졌습니다. 파이토치를 중심으로 신경망을 다시 배우고, 자연어 처리와 챗봇을 위한 트랜스포머에서 비전·멀티모달, 모델 가속까지 학습 범위를 넓혔습니다. 허깅 페이스의 사전 훈련 모델과 LLM을 직접 다루고 미세 튜닝하며, 오토인코더·GAN·확산 모델과 강화학습까지 실제 코드와 예제로 이어갑니다. 실제로 이번 책은 2부 전체를 파이토치 중심...

딥러닝 · 머신러닝 자연어 처리

책 · 권철민 · 예스24

자세한 이론 설명과 파이썬 실습을 통해 머신러닝을 완벽하게 배울 수 있다! 『파이썬 머신러닝 완벽 가이드』는 이론 위주의 머신러닝 책에서 탈피해, 다양한 실전 예제를 직접 구현해 보면서 머신러닝을 체득할 수 있도록 만들었습니다. 캐글과 UCI 머신러닝 리포지토리에서 난이도가 있는 실습 데이터를 기반으로 실전 예제를 구성했고, XGBoost, LightGBM, 스태킹 기법 등 캐글의 많은 데이터 사이언스에서 애용하는 최신 알고리즘과 기법을 상세하게 설명했다. 이번 개정2판에서는 최신 사이킷런 버전(1.0.2)을 포함해 책에서 사용되는 모든 라이브러리를 최신 버전으로 업그레이드한 실습 코드를 구현하고, 다양한 유형의 하이퍼파라미터를 가지는 XGBoost나 LightGBM 모델의 최적 하이퍼파라미터 튜닝을 위한 베이지안 최적화 기법 적용 실습을 제공한다.

딥러닝 · 머신러닝

책 · 최성철 · 예스24

밑바닥부터 시작하는 파이썬 머신러닝 입문 교재 이 책은 머신러닝의 원리와 알고리즘을 파이썬으로 실습하며 배우는 입문용 교재다. 머신러닝의 개념과 실제 실습 환경을 구축하는 방법에 대해 이해하고, 기본 파이썬 패키지를 이용하여 머신러닝을 구현하는 방법을 학습한다. 다음으로 선형회귀, 로지스틱 회귀와 같은 머신러닝 회귀기법을 살펴보고, 고급 머신러닝 과정인 나이브 베이지안 분류기, 의사결정트리, 앙상블에 대해 알아본다. 이 책을 처음부터 끝까지 직접 실습하면서 따라하다 보면, 머신러닝을 처음 배우는 독자들도 데이터 과학에 익숙해질 것이다. ※ 본 도서는 대학 강의용 교재로 개발되었으므로 연습문제 해답은 제공하지 않습니다.

딥러닝 · 머신러닝

책 · 안드레아스 뮐러, 세라 가이도 · 예스24

사이킷런 핵심 개발자에게 배우는 머신러닝 이론과 구현 현업에서 머신러닝을 연구하고 인공지능 서비스를 개발하기 위해 꼭 학위를 받을 필요는 없다. 사이킷런(scikit-learn)과 같은 훌륭한 머신러닝 라이브러리가 복잡하고 난해한 작업을 직관적인 인터페이스로 감싸주는 덕분이다. 이 책에서는 사이킷런의 핵심 개발자가 복잡한 수학을 동원하지 않고 실용적으로 머신러닝을 구축하는 모든 단계를 설명한다. 미적분, 선형대수, 확률 이론을 공부하지 않았어도 이 책을 통해 머신러닝을 활용할 수 있게 될 것이다. ※ 본 번역개정2판은 scikit-learn 업데이트에 따라 전반적으로 내용을 갱신한 원서 4쇄를 기반으로 한다. 오탈자를 바로잡고, 시각적 편의를 위해 풀컬러로 인쇄했다.

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