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머신러닝 2

머신러닝 교과서 with 파이썬, 사이킷런, 텐서플로 목차

세바스찬 라시카, 바히드 미자리리 저/박해선 역 컴퓨터는 데이터에서 배운다 간단한 분류알고리즘 훈련1, 2 사이킷런을 타고 떠나는 머신 러닝 분류 모델 투어 좋은 휸련 세트 만들기 : 데이터 전처리 차원 축소를 사용한 데이터 압축 모델 평가와 하이퍼파라미터 튜닝의 모범 사례 다양하 모델을 결합한 앙상블 감성 분석에 머신 러닝 적용 웹 애플리케이션에 머신 러닝 모델 내장 회귀분석으로 연속적 타깃 변수 예측 레이블되지 않는 데이터 다루기 :군집분석 다층 인공신견망을 밑바닥 부터 구현 텐서플로를 사용하여 신경망 훈련 텐서플로의 주요 특징 심층 합성곱 신경망으로 이미지 분류 순환 신경망으로 시퀀스 데이터 모델링 책과 함께 계속해서 github도 참고할 예정 : 해선님 github : https://github...

Data/ML 2021.06.08

1. 컴퓨터는 데이터에서 배운다.

1.1 데이터를 지식으로 바꾸는 지능적인 시스템 구축 머신러닝,딥러닝, 인공지능(AI) 모두들 뉴스에서 많이 들어 보았을 것입니다. 최근에 은퇴한 프로기사 이세돌 씨 께서 한돌(NHN)에 패배하고 과거에 AlphaGo에게 패배하게 되면서 인공지능의 발전과 무궁한 가능성 때문에 큰 주목을 받게 되었습니다. 이외에도 앞의 세 가지 단어는 자주 synonym으로 쓰이는 경우가 많지만 딥러닝이 가장 하위 카테고리에 속하게 됩니다. 위의 그래프처럼 Artificial Inteligence (인공지능)는 새로운 개념이 아닌 이전 부터존재하는 학문으로 이것의 정의는 John McCarthy 의 'thinking machine'에서 현대에 와서는 기계가 인간의 지능을 어떻게 구현해 내는지에 대한 컴퓨터과학(comput..

Data/ML 2021.06.07
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