한빛미디어

이 도서는 머신러닝과 텐서플로 관련 입문 서적이다. 머신러닝 관련 공부를 보다 본격적으로 하기 위한, 간단한 주피터 노트북 사용법과 텐서보드 사용법을 알려주는 등의 가장 기초적인 개념과 용어들을 소개하는 그러한 책이다. 'ㅅ')

이 책을 훑어 보았을 때, 흐름 구성은 잘 정리되어 있다는 생각이 든다. 세상에 존재하는 어떠한 문제를 제시하고, 이러한 임의의 문제를 머신러닝 이슈로 해결하기 위해 어떻게 사고해야 하는지, 어떠한 알고리즘이나 방법론을 도입해야 하는지, 좀 더 생각해볼 것은 무엇인지 알려주는 흐름을, 처음부터 끝까지 문제 하나하나마다 일관되게 취하고 있다.

다루고 있는 내용을 주르륵 풀어보면 아래와 같다.

선형 회귀, 로지스틱 회귀와 소프트맥스 회귀 알고리즘.

군집 알고리즘 중 k-means, SOM(자기조직화 지도). // 완전한 비지도학습 기반의 접근 방법, 즉 정답 데이터 없이 모델에 피팅해 나가는 방법

오디오 파일로부터 피처 추출.

은닉 마르코프 모델에 의한 이미지 분류.

강화학습의 목표와 한계점 등을 설명하고, 주식 거래 관련하여 간단한 구현 예시를 들고, 게임 플레이 등에 대한 응용 사례를 소개.

텐서플로를 사용하여 이미지 분류를 위한 CNN 모델 구현 방법을 기술하며, 성능 향상을 위한 팁을 제시.

맥락 정보, 챗봇 서비스를 구현하기 위한 자연어 기반의 응답 소프트웨어 구현을 위해 다계층 분류, RNN 개념을 이용하는 신경망 구현 예시 들기.

로봇에게 새로운 업무를 가르치는 방법을 설명.

...

이러한 내용들은 본인처럼 머신러닝에 관심이 있고 공부하고자 하는 초보자들에게는 시간이 흐르더라도 다시 찾아볼만한 자료임에는 틀림없을 것이다. 본인이 머신러닝 초보라고 생각한다면, 한번쯤 살펴보기를 추천한다. 'ㅅ')/



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