한빛미디어

현존하는 머신러닝 / 딥러닝 책 중 단언컨대 최고의 책이라고 할 수 있다. 어려운 개념으로 들어가는 도입부에 나오는 적절하게 재밌는 비유는 독자들을 웃게 하며 pandas나 numpy의 "인터넷에 찾아보면 나오는"  API 관련 내용들을 적절히 배제하고 진도를 나감에 있어 잘 짜여진 구조로 이 책은 구성되었다. 2달정도 이 책을 따라하며 예제를 하면 정말 딥러닝의 고수가 될 수 있을것이다! (하지만 오타와 잘못된 설명이 있는게 옥의 티이다. ) 

인상깊은 구절

앙상블 ? 그것은 대중의 지혜!

무작위로 선택된 수천명의 사람에게 복잡한 질문을 하고 대답을 모은다고 가정합니다. 많은 경우 이렇게 모은 답이 전문가의 답보다 낫습니다. 이를 대중의 지혜라고 합니다. 이와 비슷하게 일련의 예측기로부터 예측을 수집하면 가장 좋은 모델 하나보다 더 좋은 예측을 얻을 수 있을 것입니다. 일련의 예측기를 앙상블이라고 부르기 때문에 이를 앙상블 학습이라고 하며 앙상블 학습 알고리즘을 앙상블 방법이라고 합니다. 

은닉층이 많을수록 ? 우리의 뇌처럼!

복잡한 개미탑이 개미들의 작은 노력이 모여서 이뤄진 것처럼 매우 복잡한 계산이 단순한 뉴런으로 구성된 거대한 네트워크에 의해 수행될 수 있습니다. 생물학적 신경망의 구조는 여전히 활발히 연구가 진행되는 분야입니다. 뇌의 일부는 그 지도가 그려져 있는데 인간피질처럼 연속된 층으로 조직화되어 있는 것으로 보입니다. 

오토인코더 설명부분

숙련된 체스플레이어가 체스판을 5초동안만 바라보고도 전체 말의 위치를 외울 수 있다는 것을 알아냈습니다. 대부분의 사람에게는 불가능한 일입니다. 그러나 이는 체스 말들이 무작위로 놓여 있을 때가 아니라 현실적인 위치에 있을 경우에만 그렇습니다. 체스 전문가라 하더라도 우리보다 더 뛰어난 기억력을 가지고 있지는 않습니다. 단지 그 게임에 대한 경험 덕분에 체스 패턴을 더 쉽게 보는 것뿐입니다. 즉 패턴을 찾게 되면 정보를 효율적으로 저장할 수 있습니다. 

* 정말 좋은 비유를 통해 재미있게 들어간다. 

partial

이 함수는 어떤 함수를 감싼 래퍼 함수를 생성하며 매개변수의 기본값을 지정할 수 있도록 도와줍니다.  

오타 

88쪽 ceil 함수를 사용하여 반올림 > 올림이 되어야 한다. 

305쪽 scaled_housing_data_plus_bias 부분 코드와 설명이 빠짐