Machine Learning for Dummies
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작가정보
저자(글) Mueller, John Paul
저자(글) Massaron, Luca
10년 이상의 경력을 지닌 데이터 과학자로 데이터를 똑똑한 물건으로 변신시키거나 실제 문제를 해결하며 사업과 이해 관계자들에게 유용한 가치를 창조한다. 데이터 과학 대회에서 전세계 순위 7위에 오른 캐글 그랜드 마스터이자 머신러닝 분야의 구글 디벨로퍼 엑스퍼트(GDE)이다. AI, 머신러닝, 알고리즘 분야 베스트셀러 도서를 쓴 작가로 『실전활용! 텐서플로 딥러닝 프로젝트』(위키북스, 2018), 『파이썬으로 풀어보는 회귀분석』(에이콘, 2018) 등을 집필했다.
목차
- Introduction 1Part 1: Introducing How Machines Learn 5Chapter 1: Getting the Real Story about AI 7Chapter 2: Learning in the Age of Big Data 23Chapter 3: Having a Glance at the Future 37Part 2: Preparing Your Learning Tools 47Chapter 4: Installing a Python Distribution 49Chapter 5: Beyond Basic Coding in Python 67Chapter 6: Working with Google Colab 87Part 3: Getting Started with the Math Basics 115Chapter 7: Demystifying the Math Behind Machine Learning 117Chapter 8: Descending the Gradient 139Chapter 9: Validating Machine Learning 153Chapter 10: Starting with Simple Learners 175Part 4: Learning from Smart and Big Data 197Chapter 11: Preprocessing Data 199Chapter 12: Leveraging Similarity 221Chapter 13: Working with Linear Models the Easy Way 243Chapter 14: Hitting Complexity with Neural Networks 271Chapter 15: Going a Step Beyond Using Support Vector Machines 307Chapter 16: Resorting to Ensembles of Learners 319Part 5: Applying Learning to Real Problems 339Chapter 17: Classifying Images 341Chapter 18: Scoring Opinions and Sentiments 361Chapter 19: Recommending Products and Movies 383Part 6: The Part of Tens 405Chapter 20: Ten Ways to Improve Your Machine Learning Models 407Chapter 21: Ten Guidelines for Ethical Data Usage 415Chapter 22: Ten Machine Learning Packages to Master 423Index 431
기본정보
ISBN | 9781119724018 ( 1119724015 ) |
---|---|
발행(출시)일자 | 2021년 02월 09일 |
쪽수 | 464쪽 |
크기 |
185 * 234
* 28
mm
/ 612 g
|
총권수 | 1권 |
언어 | 영어 |
Klover
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