파이썬 머신러닝 완벽 가이드

책 · 이홍재 · 예스24

매일 사용하는 AI, 어떻게 답을 만들어 내는 걸까? 복잡한 수식 없이도 ‘직접 만들며’ AI 모델의 원리를 이해하자 챗GPT, 제미나이, 클로드 같은 생성형 AI가 일상이 된 지금, AI를 잘 활용하는 것을 넘어 AI 모델이 어떻게 학습하고 예측하는지를 이해하는 역량이 더욱 중요해지고 있다. 《Do it! 쉽게 배우는 머신러닝 + 딥러닝》은 코랩과 파이썬 기초부터 머신러닝, 딥러닝, 트랜스포머, 강화학습까지 AI의 핵심 기술과 모델을 직접 구현하며 배우는 실습 중심의 입문서이다. 이 책에서는 선형 회귀와 로지스틱 회귀같은 머신러닝의 기초부터 인공 신경망, CNN, RNN, 트랜스포머, ViT, 앙상블 모델, Q-러닝, DQN, PPO까지 AI의 핵심 모델을 직접 구현하며 학습한다. 단순히 라이브러리 사용법을 익히는 데 그치지 않고, 모델이 만들어지는 원리와 학습 과정을 단계별로 이해하고 실제 데이터를 활용해 성능 평가와 개선까지 자연스럽게 익힐 수 있다. 또한 이미지, 텍스트, 시...

딥러닝 · 머신러닝 컴퓨터 비전 자연어 처리

책 · 세바스찬 라시카 · 예스24

아마존 머신 러닝 분야 베스트셀러! 그 명성 그대로! 머신 러닝, 딥러닝 핵심 알고리즘에서 GAN, 강화 학습까지! 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 이해를 돕는 개념 설명, 머신 러닝과 딥러닝 핵심 알고리즘의 작동 방식과 사용 방법, 그 밑바탕이 되는 수학, 실용적인 예제, 빠지기 쉬운 함정을 피하는 방법까지 이론과 코드를 균형 있게 설명한다. 파이썬 언어와 파이썬 기반의 머신 러닝 핵심 라이브러리(SciPy, NumPy, scikit-learn, Matplotlib, Pandas)를 사용해 머신 러닝을, 텐서플로(TensorFlow 2)를 사용해 딥러닝을 실습해본다. 특히 딥러닝은 최신 텐서플로 2에 맞춰 대폭 수정 및 보강되었다. 그러고 나서 GAN과 강화 학습도 자세하게 다룬다. 머신 러닝과 딥러닝 기본기를 탄탄하게 다...

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 · 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.

딥러닝 · 머신러닝

책 · 이용희, 오환, 윤영빈 · 예스24

파이썬 데이터 분석 다음 단계를 고민하는 분께 추천합니다. 데이터를 활용해 '예측하고 판단하는 모델'을 직접 만들어보는 머신러닝 입문서! 여러분, 머신러닝의 세계로 한 걸음씩 내딛으신 것을 진심으로 환영합니다. 오늘날 머신러닝은 미래를 예측하고 반복되는 판단을 자동화하며 우리 삶 곳곳에 스며들어 있습니다. 이 책은 파이썬 문법을 익히고 데이터를 다뤄본 경험이 있는 분들이 그 데이터를 활용해 직접 모델을 만들어볼 수 있도록 고민하며 만들었습니다. 머신러닝은 강력한 사고의 도구와 같습니다. 처음 접하는 통계 개념이나 알고리즘이 다소 어렵고 막막하게 느껴질 수 있지만, 기초부터 차근차근 짚어가며 누구나 따라올 수 있도록 구성했습니다. 이론에만 머무르지 않고 현실의 복잡한 문제를 데이터로 재해석하여 의미 있는 규칙을 찾아내도록 함께 헤쳐나갈 것입니다. 이 책에서는 기초 통계부터 필수 알고리즘, 그리고 이론을 내 것으로 만드는 풍부한 실습을 다룹니다.

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