"으뜸 머신러닝" 저장소 소개

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정오표

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책의 목차

Chapter 01 : 머신러닝이란

1.1 인간을 닮은 기계를 만들기 위한 노력 : 그 시작

1.2 생각하기 시작하는 기계

1.3 반복되는 사계절: 추운 겨울을 이기고 다시 찾아온 인공지능의 봄

1.4 머신러닝은 무엇을 하려는 것인가?

1.5 우리가 다룰 머신러닝이 정확히 무엇이며 어떤 것이 있는가

1.6 머신러닝, 무엇이 문제일까?

Chapter 02 : 머신러닝을 위한 기초지식

2.1 수학 표기

2.2 벡터와 행렬

2.3 벡터와 행렬의 기본 연산

2.4 미분과 기울기, 그리고 경사하강법의 개념

2.5 편미분과 기울기

2.6 모델, 파라미터, 그리고 학습

2.7 오차의 기울기를 이용한 학습의 기본 원리와 최적해

2.8 과적합, 과소적합, 그리고 일반화

2.9 과적합을 피하기 위한 방법들

Chapter 03 : 구현을 위한 도구

3.1 파이썬

3.2 구글 코래버러토리를 이용한 프로그래밍

3.3 구글 드라이버의 내용을 코래버러토리에서 이용하기

3.4 넘파이는 머신러닝을 위한 데이터 처리의 핵심 도구

3.5 넘파이 활용의 기본 - 브로드캐스팅, 인덱싱, 슬라이싱

3.6 벡터화 연산 - 넘파이 배열 계산 성능의 핵심

3.7 논리 인덱싱으로 빠르게 데이터 추려내기

3.8 판다스 소개

3.9 판다스로 데이터 읽고 확인하기

3.10 데이터 시리즈 선택하여 시각화해 보기

3.11 편리한 데이터 다루기 - 슬라이싱과 열 데이터 추가

3.12 판다스를 이용한 데이터 분석

3.13 데이터 정제와 결손값의 처리

3.14 그룹핑과 필터링

3.15 데이터 구조의 변경: pivot과 concat

3.16 데이터의 병합: merge

Chapter 04 : 선형 회귀로 이해하는 지도학습

4.1 회귀 모델

4.2 선형회귀와 지도학습

4.3 실제 데이터를 읽고 가설 만들어 보기

4.4 좋은 가설과 모델의 오차

4.5 데이터의 관계를 설명하는 선형회귀 함수의 시각적 이해

4.6 오차의 종류에 따른 오차 곡면의 모습

4.7 오차로 가설을 평가하고 좋은 가설 찾기

4.8 기계 학습의 개념으로 해석하는 선형회귀

4.9 Scikit-Learn을 이용한 선형 회귀

4.10 다변량 회귀분석 - 수학적 모델

4.11 회귀분석의 학습, 혹은 최적화 방법 - 정규 방정식

4.12 정규 방정식의 유도와 시간 복잡도

4.13 다변량 선형 회귀 분석을 위한 데이터 확보하기

4.14 다변량 데이터 특징들 사이의 상관 관계를 파악하기

4.15 특징들의 상관 쌍 그림을 확인하고 중요 특징 추출하기

4.16 다변량 선형 회귀에 사용할 데이터를 훈련용과 검증용으로 분리하기

4.17 데이터의 정규화를 통한 분석 성능 개선하기

4.18 데이터의 표준화를 통한 분석 성능 개선하기

Chapter 05 : 분류와 군집화로 이해하는 지도 학습과 비지도 학습

5.1 k-NN 알고리즘과 분류문제

5.2 k-NN 알고리즘을 위한 데이터 준비하기

5.3 k-NN 분류기를 실행하자

5.4 k-NN 활용 예제 - 붓꽃 데이터 준비하기

5.5 k-NN 활용 예제 - 붓꽃 데이터로 학습하기

5.6 새로운 꽃에 대해서 모델을 적용하고 분류해 보자

5.7 표집 편향과 성능 측정을 위한 평가지표

5.8 사이킷 런의 성능지표 함수들

5.9 앙상블 - 머신러닝의 민주주의

5.10 군집화의 개념과 비지도 학습

5.11 k-평균 알고리즘 살펴보기

5.12 k-평균 알고리즘과 k-NN 알고리즘의 비교: 지도 학습과 비지도 학습

LAB5-1 k-평균 알고리즘과 k-NN 알고리즘의 비교 : 지도 학습과 비지도 학습

5장 미니 프로젝트 A1 잡음제거: k-NN의 활용

Chapter 06 : 다양한 머신러닝 기법들 다항 회귀, 결정 트리, SVM

6.1 다항 회귀

6.2 다항 회귀의 문제점 - 과적합, 그리고 폭발적인 복잡도 증가

6.3 과적합과 과소적합 - 공짜 점심은 없다

LAB6-1 다항회귀의 회귀 함수를 그려 보자

6.4 결정 트리를 이용한 분류

6.5 어떤 속성이 가장 중요한가?

6.6 결정 트리 분할의 기준 - 정보량과 불순도

6.7 결정 트리를 손으로 만들어 보자 - ID3 알고리즘

6.8 지니 불순도를 이용한 효율적인 평가 - CART 알고리즘

6.9 사이킷런의 결정 트리로 붓꽃 분류하기

LAB6-2 꽃받침의 너비와 길이로 결정트리를 만들자

LAB6-3 엔트로피를 이용하여 결정 트리 만들기

6.10 SVM - 서포트 벡터 머신의 소개

6.11 하드 마진 서포트 벡터 머신의 구현

6.12 소프트 마진 서포트 벡터 머신의 구현

6.13 사이킷런을 이용한 서포트 벡터 머신 사용하기

6.14 파이프라인을 이용한 데이터 정제

6.15 다항 특정 변환을 통한 비선형 서포트 벡터 머신의 구현

LAB6-4 비선형 SVM을 이용한 데이터 분류

6.16 커널 트릭을 이용한 비선형 서포트 벡터 머신

LAB6-5 커널 트릭을 이용한 비선형 SVM

6장 미니 프로젝트 B1 얼굴 찾기: SVM으로 분류하기

Chapter 07 : 인공 신경망 기초 - 문제와 돌파구

7.1 뇌의 동작을 흉내내자 - 연결주의자의 목표

7.2 학습할 수 있는 신경 모델 - 퍼셉트론

LAB7-1 AND / OR 연산을 수행하는 퍼셉트론

7.3 학습의 원리 - 연결 강도의 변경

LAB7-2 논리합을 수행하는 퍼셉트론 만들기

LAB7-3 다양한 논리 연산이 가능하게 퍼셉트론 훈련하기

7.4 퍼셉트론, 연결주의가 누린 첫 영예와 긴 좌절

7.5 퍼셉트론이 XOR 문제를 풀 수 있게 만드는 방법

LAB7-4 입력 다항화로 XOR를 해결해 보기

7.6 다층 퍼셉트론의 학습 - 오차를 줄이도록 연결 강도를 고치자

7.7 다층 퍼셉트론의 학습 - 오차를 아래로 전파하자

7.8 역전파 알고리즘에 대한 직관적 이해

7.9 계층 단위로 신호 전파하기

7.10 역전파 알고리즘의 요약

LAB7-5 XOR 연산이 가능한 다층 퍼셉트론 만들기

LAB7-6 다층 퍼셉트론으로 비선형 회귀 구현하기

7.11 신경망을 설계하고 훈련을 실시할 수 있는 도구 : 텐서플로우

Chapter 08 : 고급 인공 신경망 구현

8.1 심층 신경망이 부딪힌 한계 - 사라지는 기울기

8.2 심층 신경망 학습의 돌파구 - 연결강도 초기화

8.3 활성화 함수의 다양화

8.4 최적화 기법 - 경사하강법의 문제와 개선

8.5 다양한 최적화 기법 소개

8.6 텐서플로우 소개

8.7 텐서플로우로 시작하는 Hello world! - MNIST 예제

8.8 keras로 순차 심층신경망 구축하기

8.9 인공 신경망을 최적화 시키자

8.10 부드러운 최대값: 소프트맥스 함수

8.11 원-핫 인코딩과 평균제곱 오차

8.12 평균제곱 오차와 교차 엔트로피 오차

8.13 정규화와 표준화

8.14 배치 경사 하강법, 확률적 경사 하강법, 미니 배치 경사 하강법

8.15 더 깊은 층으로 정확도를 높여보고 교차검증도 하자

8.16 학습데이터에만 최적화된 신경망 개선하기 : 드롭아웃

LAB8-1 Fashion-MNIST 데이터 분류하기

Chapter 09 : 신경망 부흥의 시작, 합성곱 신경망

9.1 시각 정보 처리와 합성곱의 필요성

9.2 합성곱의 기본 개념 이해

9.3 합성곱을 통한 특징 추출

9.4 합성곱 수행 신경망의 기본 구조와 문제

9.5 패딩, 스트라이딩, 다중 채널

9.6 강건한 모델을 만드는 풀링

LAB9-1 합성곱을 만들어보자

9.7 합성곱 신경망 모델의 구성

9.8 합성곱 신경망 모델의 성공

LAB9-2 합성곱 신경망으로 패션 MNIST 분류를 개선하기

LAB9-3 성능 좋은 CNN을 가져다 써보자

9.9 전이학습 - 이미 훈련된 모델을 고쳐 쓰기

9장 미니 프로젝트 B2 얼굴 찾기: CNN 활용하기

9장 미니 프로젝트 B3 얼굴 찾기: 전이학습 활용하기

Chapter 10 : 순환 신경망

10.1 순환 신경망의 적용 분야

10.2 순환 신경망 구조

10.3 순환 신경망 셀의 구조와 유닛

10.4 텐서플로를 이용하여 단순 RNN 모델 만들기

10.5 RNN을 학습시켜 예측을 해 보자.

10.6 RNN을 다층구조로 만들어 적은 수의 파라미터로 좋은 성능을 내자

10.7 장기 의존성 문제와 RNN의 한계

10.8 장기 의존성 문제를 해결하는 LSTM

10.9 LSTM 셀의 각 게이트 별로 동작 살펴 보기

10.10 GRU - 장기 의존성 문제를 해결하는 더 간단한 게이트들

10.11 단순 RNN과 LSTM, GRU 모델의 비교 - 시퀀스 데이터 준비

10.12 단순 RNN과 LSTM, GRU 모델의 비교 - 성능 비교

LAB10-1 비선형 시퀀스를 순환신경망으로 예측하자

LAB10-2 기억이 필요한 시퀀스를 예측해 보자

Chapter 11 : 차원축소와 매니폴드 학습

11.1 차원, 그리고 차원의 저주

11.2 차원 축소

11.3 주성분 분석과 특이값 분해

11.4 특이값 분해의 기하적 이해

LAB11-1 3차원 공간의 데이터에서 주성분을 찾아보자

11.5 커널 PCA

11.6 다양한 커널의 적용

LAB11-2 주성분을 추출해 이미지를 압축해보자

11.7 매니폴드 학습과 LLE 기법의 이해

11.8 LLE 기법의 구현을 위한 최적화 해 구하기

LAB11-3 LLE를 넘파이로만 구현해 보자

11.9 그 밖의 매니폴드 학습 알고리즘

LAB11-4 매니폴드 학습을 이용한 차원 축소 실습

Chapter 12 : 오토인코더와 잠재표현 학습

12.1 특징, 그리고 잠재 표현 학습

12.2 압축과 복원, 잠재표현 - 오토인코더

LAB12-1 오토인코더 차원 축소하기

LAB12-2 다층 구조 오토인코더 차원 축소/복원

LAB12-3 오토인코더를 이용한 이미지 압축과 복원

12장 미니 프로젝트 A2 잡음제거: 오토인코더 활용

12장 미니 프로젝트 C1 차원축소: 데이터 분포 가시화

Chapter 13 : 인공지능의 현재와 미래

13.1 인공 신경망으로 무엇을 할 수 있을까?

13.2 실시간 객체탐지를 위한 YOLO

13.3 YOLO의 주요 처리 절차

13.4 어텐션에 주목해 보자

13.5 트랜스포머와 GPT-3

13.6 적대적 생성 모델: GAN

13.7 강화학습: 알파고부터 뮤제로까지

13.8 인공지능과 윤리적 딜레마: 윤리적 기계

책의 LAB과 연습문제 정답지 제공에 관하여