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머신러닝을 위한 파이썬 한 조각
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머신러닝을 위한 파이썬 한 조각

  • 박성호
  • |
  • 비제이퍼블릭
  • |
  • 2020-02-21 출간
  • |
  • 348페이지
  • |
  • 173 X 230 mm
  • |
  • ISBN 9791190014755
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북스크린영상으로 만나보는 한 권의 책 이야기

출판사서평




머신러닝만큼 IT 업계에서 꾸준히 언급되는 것이 따로 있을까? 우리는 여러 매체에서 머신러닝에 대해 귀가 닳도록 들어왔다. 그럼에도 불구하고 머신러닝이 정확히 무엇인지 물어보면, 구체적으로 대답하거나 완벽하게 이해했다고는 말하기 어려운 것이 현실이다.

이 책은 머신러닝과 딥러닝에 필요한 기초적인 내용부터 실제 딥러닝 모델 구조의 설계 과정에 대해 설명한다. 기초적인 개념부터 클래스 구현에 필요한 함수식, 그리고 가장 널리 쓰이고 있는 모델인 CNN, RNN까지 아울러 설명한다. 책을 다 읽은 뒤에는 기초를 잘 다진 인공지능 분야의 고급 개발자가 될 수 있을 것이다.

이 책의 특징
-파이썬 기초부터 머신러닝, 딥러닝의 고급 단계까지 예제 코드를 통해 알아간다.
-딥러닝 구조와 동작 원리를 상세한 설명과 그림을 통해 단계별로 알 수 있다.
-저자의 YouTube 강의 채널(NeoWizard)로 연결되는 QR 코드를 통해 책의 내용을 한층 더 깊게 이해할 수 있다.

이 책이 필요한 독자
-파이썬과 텐서플로는 자세히 모르지만 프로그래밍에 도전해보고 싶은 입문자
-머신러닝의 기초부터 딥러닝 고급 단계까지 직접 구현해보고 싶은 분들
-딥러닝 아키텍처와 동작 원리를 단계별로 상세히 알고 싶은 분들

독자대상
초중급

소스코드 다운로드
https://github.com/bjpublic/MLpythonpiece


목차


서문
1. 머신러닝 개요
1.1 4차 산업혁명
1.2 인공지능과 머신러닝
1.3 머신러닝에서의 회귀와 분류
1,4 머신러닝 구현 방법
1.5 정리

2. 파이썬 (Python)
2.1 파이썬 설치 및 jupyter notebook 실행
2.2 파이썬 데이터타입(DataType)
2.3 파이썬 조건문 if
2.4 파이썬 for 반복문
2.5 List Comprehension
2.6 파이썬 함수 (Function)
2.7 파이썬 클래스 (class)
2.8 정리

3. 넘파이 (numpy)
3.1 넘파이 라이브러리 가져오기(import)
3.2 넘파이와 리스트(numpy vs list)
3.3 넘파이 벡터(Vector, 1차원 배열) 생성
3.4 넘파이 행렬(Matrix, 2차원 배열) 생성
3.5 넘파이 산술연산
3.6 넘파이 형 변환(reshape)
3.7 넘파이 브로드캐스트(Broadcast)
3.8 넘파이 전치행렬(Transpose)
3.9 넘파이 행렬 곱(Matrix Multiplication)
3.10 행렬 원소 접근(Indexing, Slicing)
3.11 넘파이 이터레이터(Iterator)
3.12 넘파이 유용한 함수(Useful Function)
3.13 정리

4. 미분 (Derivative)
4.1 미분 개념과 인사이트(Insight)
4.2 편미분(Partial Derivative)
4.3 체인 룰(Chain Rule)
4.4 수치 미분(Numerical Derivative)
4.5 정리

5. 선형 회귀와 분류(Linear Regression and Classification)
5.1 인공지능 머신러닝 딥러닝 리뷰
5.2 선형 회귀(Linear Regression)
5.3 분류(Classification)
5.4 정리

6. XOR 문제(XOR Problem)
6.1 논리게이트 AND, OR, NAND, XOR
6.2 논리게이트(Logic Gate) 클래스 구현
6.3 논리 게이트 검증
6.4 XOR 문제 해결 방법
6.5 정리

7. 딥러닝(Deep Learning)
7.1 XOR 문제 리뷰
7.2 신경망(Neural Network) 개념
7.3 신경망과 인공 신경망
7.4 딥러닝(Deep Learning) 기초
7.5 딥러닝으로 XOR 문제 해결
7.6 정리

8. MNIST(필기체 손글씨ㅣ)
8.1 MNIST(필기체 손글씨ㅣ)
8.2 MNIST 인식을 위한 딥러닝 아키텍처
8.3 MNIST_Test 클래스 구현
8.4 MNIST 인식 정확도 검증
8.5 정리

9. 오차역전파(Back Propagation)
9.1 수치 미분의 문제점
9.2 오차역전파 개념 및 원리
9.3 각 층에서의 선형회귀 값(z), 출력 값(a), 오차(E)
9.4 시그모이드(sigmoid) 함수 미분
9.5 출력층 오차역전파 공식
9.6 은닉층 오차역전파 공식
9.7 오차역전파를 이용한 MNIST 검증
9.8 정리

10. 텐서플로(TensorFlow) 기초
10.1 텐서플로 설치
10.2 텐서플로 텐서(Tensor)
10.3 텐서플로 노드(Node), 엣지(Edge)
10.4 텐서플로를 이용한 MNIST 검증
10.5 정리

11. 합성곱 신경망 CNN(Convolutional Neural Network)
11.1 CNN 아키텍처
11.2 콘볼루션층(Convolutional Layer) 개요
11.3 패딩(padding)
11.4 콘볼루션 연산을 통한 출력 데이터 크기
11.5 CNN 기반의 MNIST 검증
11.6 정리

12. 순환 신경망 RNN(Recurrent Neural Network)
12.1 RNN 아키텍처
12.2 순서가 있는 데이터
12.3 RNN 동작원리(정성적 분석)
12.4 RNN 동작원리(정량적 분석)
12.5 RNN 예제
12.6 정리

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