Toggle navigation
JUPYTER
FAQ
View as Code
TensorFlow 2.4 on Python 3.8 & CUDA 11.1 Kernel
View on GitHub
Execute on Binder
Download Notebook
handson-ml2
index.ipynb
Notebook
핸즈온 머신러닝 2 노트북
¶
핸즈온 머신러닝2에 오신 것을 환영합니다!
필요한 기술
(아래 참조)
노트북
¶
한눈에 보는 머신러닝
머신러닝 프로젝트 처음부터 끝까지
분류
모델 훈련
서포트 벡터 머신
결정 트리
앙상블 학습과 랜덤 포레스트
차원 축소
비지도 학습
케라스를 사용한 인공 신경망 소개
심층 신경망 훈련하기
텐서플로를 사용한 사용자 정의 모델과 훈련
텐서플로에서 데이터 적재와 전처리하기
합성곱 신경망을 사용한 컴퓨터 비전
RNN과 CNN을 사용해 시퀀스 처리하기
RNN과 어텐션을 사용한 자연어 처리
오토인코더와 GAN을 사용한 표현 학습과 생성적 학습
강화 학습
대규모 텐서플로 모델 훈련과 배포
과학 파이썬 튜토리얼
¶
넘파이
맷플롯립
- 번역:
박찬성
판다스
수학 튜토리얼
¶
선형 대수
미분
부록
¶
자동 미분
그외
¶
수식
(이 책에 실린 수식 목록)
필요한 기술
¶
이해를 하려면
¶
파이썬
– 파이썬 전문가일 필요는 없지만 기초는 알고 있어야 합니다. 파이썬에 대해 잘 모른다면 공식
파이썬 튜토리얼
로 시작해 보세요.
과학 파이썬
– 넘파이, 맷플롯립, 판다스 같은 유명한 파이썬 라이브러리를 사용합니다. 이런 라이브러에 친숙하지 않다면 '과학 파이썬 튜토리얼' 섹션에 나열된 튜토리얼을 참고하세요(특히 넘파이).
수학
– 이 책은 선형 대수, 미분, 통계, 확률 이론을 사용합니다. 난이도가 높지 않으므로 이전에 배운적이 있다면 잘 따라 갈 수 있을 것입니다. 하지만 이런 수학을 잘 모르거나 배운 것을 다시 정리하고 싶다면 '수학 튜토리얼' 섹션을 참고하세요.
예제를 실행하려면
¶
주피터
– 이 노트북은 주피터 노트북입니다. 바인더, 딥노트, 코랩과 같은 호스팅 플랫폼을 사용해 한 번의 클릭으로 노트북을 실행할 수 있습니다(설치가 필요 없습니다). 또는 Jupyter.org의 뷰어로 노트북을 보거나 원한다면 자신의 컴퓨터에 모두 설치할 수도 있습니다. 자세한 내용은
깃허브
를 참고하세요.