Skip to content

gilbutITbook/080223

Folders and files

NameName
Last commit message
Last commit date

Latest commit

 

History

1 Commit
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Repository files navigation

<머신 러닝 교과서 with 파이썬, 사이킷런, 텐서플로 개정 3판>(길벗, 2021)의 예제 파일입니다.

Python 3.7 scikit-learn 0.23 TensorFlow 2.4.0 License

이 책은 세바스찬 라시카(Sebastian Raschka)와 바히드 미자리리(Vahid Mirjalili)가 쓴 아마존 베스트셀러 "Python Machine Learning: Machine Learning and Deep Learning with Python, scikit-learn, and TensorFlow 2, 3rd Edition"의 번역서입니다.

참고 사항

• 책의 모든 예제 코드는 파이썬 3.7, 사이킷런 0.2x, 텐서플로 2.x를 기준으로 합니다.(2021년 3월)
• 윈도와 코랩에서 파이썬 3.7, 사이킷런 0.23, 텐서플로 2.4로 테스트했습니다.(2021년 3월)
• 책의 예제 코드는 주피터 노트북과 코랩용 파일로 제공됩니다.
• 각 장의 코드는 ch02, ch03처럼 하위 폴더로 구분되어 있습니다.
• 각 장에서 필요한 예제 데이터셋도 코드와 함께 폴더에 담겨 있습니다.

목차와 주피터 노트북

설치와 설정에 대한 도움말은 1장의 README.md 파일을 참고하세요.

open_dir 링크를 클릭하면 각 장의 폴더로 이동합니다. 또는 ipynb 링크를 클릭해서 바로 주피터 노트북을 열어 볼 수 있습니다. nbviewer는 주피터의 노트북 뷰어로 볼 수 있는 링크입니다. colab은 구글 코랩(Colab)에서 노트북을 실행할 수 있는 링크입니다.

  1. 컴퓨터는 데이터에서 배운다 [open dir] [ipynb] [nbviewer] [colab]
  2. 간단한 분류 알고리즘 훈련 [open dir] [ipynb] [nbviewer] [colab]
  3. 사이킷런을 타고 떠나는 머신 러닝 분류 모델 투어 [open dir] [ipynb] [nbviewer] [colab]
  4. 좋은 훈련 세트 만들기: 데이터 전처리 [open dir] [ipynb] [nbviewer] [colab]
  5. 차원 축소를 사용한 데이터 압축 [open dir] [ipynb] [nbviewer] [colab]
  6. 모델 평가와 하이퍼파라미터 튜닝의 모범 사례 [open dir] [ipynb] [nbviewer] [colab]
  7. 다양한 모델을 결합한 앙상블 학습 [open dir] [ipynb] [nbviewer] [colab]
  8. 감성 분석에 머신 러닝 적용하기 [open dir] [ipynb] [nbviewer] [colab]
  9. 웹 애플리케이션에 머신 러닝 모델 내장하기 [open dir] [ipynb] [nbviewer] [colab]
  10. 회귀 분석으로 연속적 타깃 변수 예측하기 [open dir] [ipynb] [nbviewer] [colab]
  11. 레이블되지 않은 데이터 다루기: 군집 분석 [open dir] [ipynb] [nbviewer] [colab]
  12. 다층 인공 신경망을 밑바닥부터 구현 [open dir] [ipynb] [nbviewer] [colab]
  13. 텐서플로를 사용한 신경망 훈련 [open dir] [ipynb part1, part2] [nbviewer part1, part2] [colab part1, part2]
  14. 텐서플로의 구조 자세히 알아보기 [open dir] [ipynb part1, part2, part3] [nbviewer part1, part2, part3] [colab part1, part2, part3]
  15. 심층 합성곱 신경망으로 이미지 분류 [open dir] [ipynb part1, part2] [nbviewer part1, part2] [colab part1, part2]
  16. 순환 신경망으로 순차 데이터 모델링 [open dir] [ipynb part1, part2] [nbviewer part1, part2] [colab part1, part2]
  17. 새로운 데이터 합성을 위한 생성적 적대 신경망 [open dir] [ipynb part1, part2] [nbviewer part1, part2] [colab part1, part2]
  18. 강화 학습으로 복잡한 환경에서 의사 결정하기 [open dir] [ipynb] [nbviewer] [colab]

독자분들의 완독을 위해 유튜브 무료 동영상 강의와 질의응답 오픈채팅방을 운영 중입니다.

• 유튜브 강의(일정한 주기로 업데이트 예정): http://bit.ly/haesun-youtube
• 질의응답 오픈채팅방(역자 박해선 님이 직접 운영): http://bit.ly/tensor-chat

소스 코드의 실시간 업데이트는 역자분의 깃허브와 블로그를 참고해주세요.

• 깃허브: https://github.com/rickiepark/python-machine-learning-book-3rd-edition
• 블로그:https://tensorflow.blog/
• 번역서에 관한 궁금한 점이나 오류가 있다면 길벗출판사의 독자 문의나 역자분의 블로그를 통해 알려 주세요.

• 머신러닝 교과서 1판의 깃허브 저장소는 다음과 같습니다(1판이 원서의 2판에 해당합니다).

About

No description, website, or topics provided.

Resources

License

Stars

Watchers

Forks

Releases

No releases published

Packages

No packages published

Languages