파이썬으로 배우는 머신러닝의 교과서 그림으로 이해하고 코드로 확인하는 머신러닝, 딥러닝 기초

Name: 파이썬으로 배우는 머신러닝의 교과서
Rating: 9.60 (4 reviews)
Author: 이토 마코토

이토 마코토 지음 | 박광수(아크몬드) 옮김 | 한빛미디어 | 2018년 11월 01일 출간

총 4 중

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도서 소득공제란?

2018년7월 1일 부터 근로소득자가 신용카드 등으로 도서구입을 위해 사용한 금액이 추가 공제됩니다.
(추가 공제한도 100만원까지 인정)

*총 급여 7,000만 원 이하 근로소득자 중 신용카드, 직불카드 등 사용액이 총급여의 25%가 넘는 사람에게 적용
*현재 ‘신용카드 등 사용금액’의 소득 공제한도는 300만 원이고 신용카드사용액의 공제율은 15%이지만, 도서·공연 사용분은 추가로 100만 원의 소득 공제한도가 인정되고 공제율은 30%로 적용
*시행시기 이후 도서·공연 사용액에 대해서는 “2018년 귀속 근로소득 연말 정산”시기(19.1.15~)에 국세청 홈택스 연말정산간소화 서비스 제공

도서 소득공제 대상

도서(국내도서,외국도서,해외주문도서), eBook(구매) , 도서 소득공제 대상 상품에 수반되는 국내 배송비 (해외 배송비 제외)

*제외상품 : 잡지 등 정기 간행물, 음반, DVD, 기프트, eBook(대여,학술논문), 사은품, 선물포장, 책 그리고 꽃
*상품정보의 “소득공제” 표기를 참고하시기 바랍니다.

도서 소득공제 가능 결제수단

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간편결제 : 네이버페이, 삼성페이, 카카오페이, PAYCO

* 현금결제는 현금영수증을 개인소득공제용으로 신청 시에만 도서 소득공제 됩니다.
* 교보e캐시 도서 소득공제 금액은 교보eBook > e캐시 > 충전/사용내역에서 확인가능합니다.
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상품상세정보
ISBN	9791162241240(1162241241)
쪽수	408쪽
크기	183 * 235 * 22 mm /729g 판형알림
이 책의 원서/번역서	PYTHONで動かして學ぶ!あたらしい機械學習の敎科書 / 伊藤眞

책소개

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파이썬을 못해도, 수학을 잘 몰라도 이해할 수 있는 머신러닝!

이 책은 개발 환경 준비부터 머신러닝, 딥러닝의 기초까지 다룹니다. 파이썬 기초 지식을 공부하고 머신러닝을 다루는 데 필요한 최소한의 수학을 알려줍니다. 어려운 내용은 그림을 보면서 코드로 확인할 수 있게 구성했습니다. 그동안 머신러닝을 다룬 책이 어렵고 힘들게 느껴졌다면 이 책으로 시작해보길 권합니다.

_주요 내용
●개발 환경 준비
●파이썬의 기초 지식
●데이터 시각화 (그래프)
●머신러닝에 필요한 수학의 기초
●지도 학습, 비지도 학습
●신경망 딥러닝의 기초와 응용 (필기 숫자의 인식)

CHAPTER 1 머신러닝의 준비
__1.1 머신러닝에 대해서
__1.2 파이썬 설치
__1.3 주피터 노트북
__1.4 케라스와 텐서플로 설치

CHAPTER 2 파이썬 기본
__2.1 사칙 연산
__2.2 변수
__2.3 자료형
__2.4 print 문
__2.5 list
__2.6 tuple
__2.7 if 문
__2.8 for 문
__2.9 벡터
__2.10 행렬
__2.11 행렬(ndarray)의 사칙 연산
__2.12 슬라이싱
__2.13 조건을 만족하는 데이터의 수정
__2.14 Help
__2.15 함수
__2.16 파일 저장

CHAPTER 3 그래프 그리기
__3.1 2차원 그래프 그리기
__3.2 3차원 그래프 그리기

CHAPTER 4 머신러닝에 필요한 수학의 기본
__4.1 벡터
__4.2 합의 기호
__4.3 곱의 기호
__4.4 미분
__4.5 편미분
__4.6 행렬
__4.7 지수 함수와 로그 함수

CHAPTER 5 지도 학습: 회귀
__5.1 1차원 입력 직선 모델
__5.2 2차원 입력면 모델
__5.3 D차원 선형 회귀 모델
__5.4 선형 기저 함수 모델
__5.5 오버피팅의 문제
__5.6 새로운 모델의 생성
__5.7 모델의 선택
__5.8 정리

CHAPTER 6 지도 학습: 분류
__6.1 1차원 입력 2클래스 분류
__6.2 2차원 입력 2클래스 분류
__6.3 2차원 입력 3클래스 분류

CHAPTER 7 신경망ㆍ딥러닝
__7.1 뉴런 모델
__7.2 신경망 모델
__7.3 케라스로 신경망 모델 구현

CHAPTER 8 신경망ㆍ딥러닝의 응용(필기체 숫자 인식)
__8.1 MNIST 데이터베이스
__8.2 2층 피드 포워드 네트워크 모델
__8.3 ReLU 활성화 함수
__8.4 공간 필터
__8.5 합성곱 신경망
__8.6 풀링
__8.7 드롭아웃
__8.8 MNIST 인식 네트워크 모델

CHAPTER 9 비지도 학습
__9.1 2차원 입력 데이터
__9.2 K-means 기법
__9.3 가우시안 혼합 모델

APPENDIX 머신러닝에 도움되는 파이썬 명령집

출판사 서평

이 책은 머신러닝을 수식으로 제대로 이해하려는 초심자를 대상으로 합니다. 머신러닝을 이해하는 데 필요한, 최소한의 수학을 정리합니다. 문제와 수식을 가능한 한 단순하게 제시해 설명하고 그래프로 결과를 확인합니다. 그동안 접한 머신러닝 책이 너무 어려웠다고 머신러닝을 포기하지 마세요. 이 책이면 부담 없이 머신러닝을 시작할 수 있습니다. 이 책을 다 읽을 무렵에는 그동안 이해하지 못했던 다른 책들도 훨씬 잘 이해할 수 있을 것입니다.

이제 대세는 파이썬, 머신러닝도 파이썬으로 배웁니다!
배우기도 쉽고 어디서나 실행되는 언어인 ... 더보기

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