<b>1장 컴퓨터는 데이터에서 배운다</b><br/><br/>1.1 데이터를 지식으로 바꾸는 지능적인 시스템 구축<br/>1.2 머신 러닝의 세 가지 종류<br/>__1.2.1 지도 학습으로 미래 예측<br/>__1.2.2 강화 학습으로 반응형 문제 해결<br/>__1.2.3 비지도 학습으로 숨겨진 구조 발견<br/>1.3 기본 용어와 표기법 소개<br/>__1.3.1 이 책에서 사용하는 표기법과 규칙<br/>__1.3.2 머신 러닝 용어<br/>1.4 머신 러닝 시스템 구축 로드맵<br/>__1.4.1 전처리: 데이터 형태 갖추기<br/>__1.4.2 예측 모델 훈련과 선택<br/>__1.4.3 모델을 평가하고 본 적 없는 샘플로 예측<br/>1.5 머신 러닝을 위한 파이썬<br/>__1.5.1 파이썬과 PIP에서 패키지 설치<br/>__1.5.2 아나콘다 파이썬 배포판과 패키지 관리자 사용<br/>__1.5.3 과학 컴퓨팅, 데이터 과학, 머신 러닝을 위한 패키지<br/>1.6 요약<br/><br/><b>2장 간단한 분류 알고리즘 훈련</b><br/><br/>2.1 인공 뉴런: 초기 머신 러닝의 간단한 역사<br/>__2.1.1 인공 뉴런의 수학적 정의<br/>__2.1.2 퍼셉트론 학습 규칙<br/>2.2 파이썬으로 퍼셉트론 학습 알고리즘 구현<br/>__2.2.1 객체 지향 퍼셉트론 API<br/>__2.2.2 붓꽃 데이터셋에서 퍼셉트론 훈련<br/>2.3 적응형 선형 뉴런과 학습의 수렴<br/>__2.3.1 경사 하강법으로 비용 함수 최소화<br/>__2.3.2 파이썬으로 아달린 구현 <br/>__2.3.3 특성 스케일을 조정하여 경사 하강법 결과 향상<br/>__2.3.4 대규모 머신 러닝과 확률적 경사 하강법<br/>2.4 요약<br/><br/><b>3장 사이킷런을 타고 떠나는 머신 러닝 분류 모델 투어</b><br/><br/>3.1 분류 알고리즘 선택<br/>3.2 사이킷런 첫걸음: 퍼셉트론 훈련<br/>3.3 로지스틱 회귀를 사용한 클래스 확률 모델링<br/>__3.3.1 로지스틱 회귀의 이해와 조건부 확률<br/>__3.3.2 다중 클래스를 위한 로지스틱 회귀<br/>__3.3.3 로지스틱 비용 함수의 가중치 학습<br/>__3.3.4 아달린 구현을 로지스틱 회귀 알고리즘으로 변경<br/>__3.3.5 사이킷런을 사용하여 로지스틱 회귀 모델 훈련<br/>__3.3.6 규제를 사용하여 과대적합 피하기 <br/>3.4 서포트 벡터 머신을 사용한 최대 마진 분류<br/>__3.4.1 최대 마진<br/>__3.4.2 슬랙 변수를 사용하여 비선형 분류 문제 다루기<br/>__3.4.3 사이킷런의 다른 구현<br/>3.5 커널 SVM을 사용하여 비선형 문제 풀기<br/>__3.5.1 선형적으로 구분되지 않는 데이터를 위한 커널 방법<br/>__3.5.2 커널 기법을 사용하여 고차원 공간에서 분할 초평면 찾기<br/>3.6 결정 트리 학습<br/>__3.6.1 정보 이득 최대화: 자원을 최대로 활용<br/>__3.6.2 결정 트리 만들기<br/>__3.6.3 랜덤 포레스트로 여러 개의 결정 트리 연결<br/>3.7 k-최근접 이웃: 게으른 학습 알고리즘<br/>3.8 요약<br/><br/><b>4장 좋은 훈련 데이터셋 만들기: 데이터 전처리</b><br/><br/>4.1 누락된 데이터 다루기<br/>__4.1.1 테이블 형태 데이터에서 누락된 값 식별<br/>__4.1.2 누락된 값이 있는 훈련 샘플이나 특성 제외<br/>__4.1.3 누락된 값 대체<br/>__4.1.4 사이킷런 추정기 API 익히기<br/>4.2 범주형 데이터 다루기<br/>__4.2.1 순서가 있는 특성 매핑<br/>__4.2.2 클래스 레이블 인코딩<br/>__4.2.3 순서가 없는 특성에 원-핫 인코딩 적용<br/>4.3 데이터셋을 훈련 데이터셋과 테스트 데이터셋으로 나누기<br/>4.4 특성 스케일 맞추기<br/>4.5 유용한 특성 선택<br/>__4.5.1 모델 복잡도 제한을 위한 L1 규제와 L 2 규제<br/>__4.5.2 L 2 규제의 기하학적 해석<br/>__4.5.3 L1 규제를 사용한 희소성<br/>__4.5.4 순차 특성 선택 알고리즘<br/>4.6 랜덤 포레스트의 특성 중요도 사용<br/>4.7 요약<br/><br/><b>5장 차원 축소를 사용한 데이터 압축</b><br/><br/>5.1 주성분 분석을 통한 비지도 차원 축소<br/>__5.1.1 주성분 분석의 주요 단계<br/>__5.1.2 주성분 추출 단계<br/>__5.1.3 총 분산과 설명된 분산<br/>__5.1.4 특성 변환<br/>__5.1.5 사이킷런의 주성분 분석<br/>5.2 선형 판별 분석을 통한 지도 방식의 데이터 압축<br/>__5.2.1 주성분 분석 vs 선형 판별 분석<br/>__5.2.2 선형 판별 분석의 내부 동작 방식<br/>__5.2.3 산포 행렬 계산<br/>__5.2.4 새로운 특성 부분 공간을 위해 선형 판별 벡터 선택<br/>__5.2.5 새로운 특성 공간으로 샘플 투영<br/>__5.2.6 사이킷런의 LdA<br/>5.3 커널 PCA를 사용하여 비선형 매핑<br/>__5.3.1 커널 함수와 커널 트릭<br/>__5.3.2 파이썬으로 커널 PCA 구현<br/>__5.3.3 새로운 데이터 포인트 투영<br/>__5.3.4 사이킷런의 커널 PCA<br/>5.4 요약 <br/><br/><b>6장 모델 평가와 하이퍼파라미터 튜닝의 모범 사례</b><br/><br/>6.1 파이프라인을 사용한 효율적인 워크플로<br/>__6.1.1 위스콘신 유방암 데이터셋<br/>__6.1.2 파이프라인으로 변환기와 추정기 연결<br/>6.2 k-겹 교차 검증을 사용한 모델 성능 평가<br/>__6.2.1 홀드아웃 방법<br/>__6.2.2 k-겹 교차 검증<br/>6.3 학습 곡선과 검증 곡선을 사용한 알고리즘 디버깅<br/>__6.3.1 학습 곡선으로 편향과 분산 문제 분석<br/>__6.3.2 검증 곡선으로 과대적합과 과소적합 조사<br/>6.4 그리드 서치를 사용한 머신 러닝 모델 세부 튜닝<br/>__6.4.1 그리드 서치를 사용한 하이퍼파라미터 튜닝<br/>__6.4.2 중첩 교차 검증을 사용한 알고리즘 선택<br/>6.5 여러 가지 성능 평가 지표<br/>__6.5.1 오차 행렬<br/>__6.5.2 분류 모델의 정밀도와 재현율 최적화<br/>__6.5.3 ROC 곡선 그리기<br/>__6.5.4 다중 분류의 성능 지표<br/>6.6 불균형한 클래스 다루기<br/>6.7 요약<br/><br/><b>7장 다양한 모델을 결합한 앙상블 학습</b><br/><br/>7.1 앙상블 학습<br/>7.2 다수결 투표를 사용한 분류 앙상블<br/>__7.2.1 간단한 다수결 투표 분류기 구현<br/>__7.2.2 다수결 투표 방식을 사용하여 예측 만들기<br/>__7.2.3 앙상블 분류기의 평가와 튜닝<br/>7.3 배깅: 부트스트랩 샘플링을 통한 분류 앙상블<br/>__7.3.1 배깅 알고리즘의 작동 방식<br/>__7.3.2 배깅으로 Wine 데이터셋의 샘플 분류<br/>7.4 약한 학습기를 이용한 에이다부스트<br/>__7.4.1 부스팅 작동 원리<br/>__7.4.2 사이킷런에서 에이다부스트 사용<br/>7.5 요약 <br/><br/><b>8장 감성 분석에 머신 러닝 적용</b><br/><br/>8.1 텍스트 처리용 IMDb 영화 리뷰 데이터 준비<br/>__8.1.1 영화 리뷰 데이터셋 구하기<br/>__8.1.2 영화 리뷰 데이터셋을 더 간편한 형태로 전처리<br/>8.2 BoW 모델 소개 <br/>__8.2.1 단어를 특성 벡터로 변환<br/>__8.2.2 tf-idf를 사용하여 단어 적합성 평가<br/>__8.2.3 텍스트 데이터 정제<br/>__8.2.4 문서를 토큰으로 나누기<br/>8.3 문서 분류를 위한 로지스틱 회귀 모델 훈련<br/>8.4 대용량 데이터 처리: 온라인 알고리즘과 외부 메모리 학습<br/>8.5 잠재 디리클레 할당을 사용한 토픽 모델링<br/>__8.5.1 LdA를 사용한 텍스트 문서 분해<br/>__8.5.2 사이킷런의 LdA<br/>8.6 요약 <br/><br/><b>9장 웹 애플리케이션에 머신 러닝 모델 내장</b><br/><br/>9.1 학습된 사이킷런 추정기 저장<br/>9.2 데이터를 저장하기 위해 SQLite 데이터베이스 설정<br/>9.3 플라스크 웹 애플리케이션 개발<br/>__9.3.1 첫 번째 플라스크 애플리케이션<br/>__9.3.2 폼 검증과 화면 출력<br/>9.4 영화 리뷰 분류기를 웹 애플리케이션으로 만들기<br/>__9.4.1 파일과 폴더: 디렉터리 구조 살펴보기<br/>__9.4.2 메인 애플리케이션 app.py 구현<br/>__9.4.3 리뷰 폼 구성<br/>__9.4.4 결과 페이지 템플릿 만들기<br/>9.5 공개 서버에 웹 애플리케이션 배포<br/>__9.5.1 PythonAnywhere 계정 만들기<br/>__9.5.2 영화 분류 애플리케이션 업로드<br/>__9.5.3 영화 분류기 업데이트<br/>9.6 요약<br/><br/><b>10장 회귀 분석으로 연속적 타깃 변수 예측</b><br/><br/>10.1 선형 회귀<br/>__10.1.1 단순 선형 회귀<br/>__10.1.2 다중 선형 회귀<br/>10.2 주택 데이터셋 탐색<br/>__10.2.1 데이터프레임으로 주택 데이터셋 읽기<br/>__10.2.2 데이터셋의 중요 특징 시각화<br/>__10.2.3 상관관계 행렬을 사용한 분석<br/>10.3 최소 제곱 선형 회귀 모델 구현<br/>__10.3.1 경사 하강법으로 회귀 모델의 파라미터 구하기<br/>__10.3.2 사이킷런으로 회귀 모델의 가중치 추정<br/>10.4 RANSAC을 사용하여 안정된 회귀 모델 훈련<br/>10.5 선형 회귀 모델의 성능 평가<br/>10.6 회귀에 규제 적용<br/>10.7 선형 회귀 모델을 다항 회귀로 변환<br/>__10.7.1 사이킷런을 사용하여 다항식 항 추가<br/>__10.7.2 주택 데이터셋을 사용한 비선형 관계 모델링<br/>10.8 랜덤 포레스트를 사용하여 비선형 관계 다루기<br/>__10.8.1 결정 트리 회귀<br/>__10.8.2 랜덤 포레스트 회귀<br/>10.9 요약 <br/><br/><b>11장 레이블되지 않은 데이터 다루기: 군집 분석</b><br/><br/>11.1 k- 평균 알고리즘을 사용하여 유사한 객체 그룹핑<br/>__11.1.1 사이킷런을 사용한 k-평균 군집<br/>__11.1.2 k- 평균 ++로 초기 클러스터 센트로이드를 똑똑하게 할당<br/>__11.1.3 직접 군집 vs 간접 군집<br/>__11.1.4 엘보우 방법을 사용하여 최적의 클러스터 개수 찾기<br/>__11.1.5 실루엣 그래프로 군집 품질을 정량화<br/>11.2 계층적인 트리로 클러스터 조직화<br/>__11.2.1 상향식으로 클러스터 묶기<br/>__11.2.2 거리 행렬에서 계층 군집 수행<br/>__11.2.3 히트맵에 덴드로그램 연결<br/>__11.2.4 사이킷런에서 병합 군집 적용<br/>11.3 DBSCAN을 사용하여 밀집도가 높은 지역 찾기<br/>11.4 요약<br/><br/><b>12장 다층 인공 신경망을 밑바닥부터 구현</b><br/><br/>12.1 인공 신경망으로 복잡한 함수 모델링<br/>__12.1.1 단일층 신경망 요약<br/>__12.1.2 다층 신경망 구조<br/>__12.1.3 정방향 계산으로 신경망 활성화 출력 계산<br/>12.2 손글씨 숫자 분류<br/>__12.2.1 MNIST 데이터셋 구하기<br/>__12.2.2 다층 퍼셉트론 구현<br/>12.3 인공 신경망 훈련<br/>__12.3.1 로지스틱 비용 함수 계산<br/>__12.3.2 역전파 알고리즘 이해<br/>__12.3.3 역전파 알고리즘으로 신경망 훈련<br/>12.4 신경망의 수렴<br/>12.5 신경망 구현에 관한 몇 가지 첨언<br/>12.6 요약 <br/><br/><b>13장 텐서플로를 사용한 신경망 훈련</b><br/><br/>13.1 텐서플로와 훈련 성능<br/>__13.1.1 성능 문제<br/>__13.1.2 텐서플로란? <br/>__13.1.3 텐서플로 학습 순서<br/>13.2 텐서플로 처음 시작하기<br/>__13.2.1 텐서플로 설치<br/>__13.2.2 텐서플로에서 텐서 만들기<br/>__13.2.3 텐서의 데이터 타입과 크기 조작<br/>__13.2.4 텐서에 수학 연산 적용<br/>__13.2.5 split( ), stack( ), concat( ) 함수<br/>13.3 텐서플로 데이터셋 API(tf.data)를 사용하여 입력 파이프라인 구축<br/>__13.3.1 텐서에서 텐서플로 데이터셋 만들기<br/>__13.3.2 두 개의 텐서를 하나의 데이터셋으로 연결<br/>__13.3.3 shuffle( ), batch( ), repeat( ) 메서드<br/>__13.3.4 로컬 디스크에 있는 파일에서 데이터셋 만들기<br/>__13.3.5 tensorflow_datasets 라이브러리에서 데이터셋 로드<br/>13.4 텐서플로로 신경망 모델 만들기<br/>__13.4.1 텐서플로 케라스 API(tf.keras)<br/>__13.4.2 선형 회귀 모델 만들기<br/>__13.4.3 .compile( )과 .fit( ) 메서드를 사용한 모델 훈련<br/>__13.4.4 붓꽃 데이터셋을 분류하는 다층 퍼셉트론 만들기<br/>__13.4.5 테스트 데이터셋에서 훈련된 모델 평가<br/>__13.4.6 훈련된 모델 저장하고 복원<br/>13.5 다층 신경망의 활성화 함수 선택<br/>__13.5.1 로지스틱 함수 요약<br/>__13.5.2 소프트맥스 함수를 사용한 다중 클래스 확률 예측<br/>__13.5.3 하이퍼볼릭 탄젠트로 출력 범위 넓히기<br/>__13.5.4 렐루 활성화 함수<br/>13.6 요약<br/><br/><b>14장 텐서플로 구조 자세히 알아보기</b><br/><br/>14.1 텐서플로의 주요 특징<br/>14.2 텐서플로의 계산 그래프: 텐서플로 v2로 이전<br/>__14.2.1 계산 그래프 이해<br/>__14.2.2 텐서플로 v1.x에서 그래프 만들기<br/>__14.2.3 텐서플로 v2로 이전<br/>__14.2.4 입력 데이터를 모델에 주입: 텐서플로 v1.x 스타일<br/>__14.2.5 입력 데이터를 모델에 주입: 텐서플로 v2 스타일<br/>__14.2.6 함수 데코레이터로 계산 성능 높이기<br/>14.3 모델 파라미터를 저장하고 업데이트하기 위한 텐서플로 변수 객체<br/>14.4 자동 미분과 GradientTape로 그레이디언트 계산<br/>__14.4.1 훈련 가능한 변수에 대한 손실의 그레이디언트 계산<br/>__14.4.2 훈련하지 않는 변수에 대한 그레이디언트 계산<br/>__14.4.3 여러 개의 그레이디언트 계산<br/>14.5 케라스 API를 사용하여 일반적인 구조 구현하기<br/>__14.5.1 XOR 분류 문제 풀어 보기<br/>__14.5.2 케라스 함수형 API로 유연성이 높은 모델 만들기<br/>__14.5.3 케라스의 Model 클래스 기반으로 모델 만들기<br/>__14.5.4 사용자 정의 케라스 층 만들기<br/>14.6 텐서플로 추정기<br/>__14.6.1 특성 열 사용<br/>__14.6.2 사전에 준비된 추정기로 머신 러닝 수행<br/>__14.6.3 추정기를 사용하여 MNIST 손글씨 숫자 분류<br/>__14.6.4 케라스 모델에서 추정기 만들기<br/>14.7 요약 <br/><br/><b>15장 심층 합성곱 신경망으로 이미지 분류 </b><br/><br/>15.1 합성곱 신경망의 구성 요소<br/>__15.1.1 CNN과 특성 계층 학습<br/>__15.1.2 이산 합성곱 수행<br/>__15.1.3 서브샘플링<br/>15.2 기본 구성 요소를 사용하여 심층 합성곱 신경망 구성<br/>__15.2.1 여러 개의 입력 또는 컬러 채널 다루기<br/>__15.2.2 드롭아웃으로 신경망 규제<br/>__15.2.3 분류를 위한 손실 함수<br/>15.3 텐서플로를 사용하여 심층 합성곱 신경망 구현<br/>__15.3.1 다층 CNN 구조<br/>__15.3.2 데이터 적재와 전처리<br/>__15.3.3 텐서플로 케라스 API를 사용하여 CNN 구현<br/>15.4 합성곱 신경망을 사용하여 얼굴 이미지의 성별 분류<br/>__15.4.1 CelebA 데이터셋 로드<br/>__15.4.2 이미지 변환과 데이터 증식<br/>__15.4.3 CNN 성별 분류기 훈련<br/>15.5 요약<br/><br/><b>16장 순환 신경망으로 순차 데이터 모델링</b><br/><br/>16.1 순차 데이터 소개<br/>__16.1.1 순차 데이터 모델링: 순서를 고려한다<br/>__16.1.2 시퀀스 표현<br/>__16.1.3 시퀀스 모델링의 종류<br/>16.2 시퀀스 모델링을 위한 RNN<br/>__16.2.1 RNN 반복 구조 이해<br/>__16.2.2 RNN의 활성화 출력 계산<br/>__16.2.3 은닉 순환과 출력 순환<br/>__16.2.4 긴 시퀀스 학습의 어려움<br/>__16.2.5 LSTM 셀<br/>16.3 텐서플로로 시퀀스 모델링을 위한 RNN 구현<br/>__16.3.1 첫 번째 프로젝트: IMdb 영화 리뷰의 감성 분석<br/>__16.3.2 두 번째 프로젝트: 텐서플로로 글자 단위 언어 모델 구현<br/>16.4 트랜스포머 모델을 사용한 언어 이해<br/>__16.4.1 셀프 어텐션 메커니즘 이해<br/>__16.4.2 멀티-헤드 어텐션과 트랜스포머 블록<br/>16.5 요약<br/><br/><b>17장 새로운 데이터 합성을 위한 생성적 적대 신경망</b><br/><br/>17.1 생성적 적대 신경망 소개<br/>__17.1.1 오토인코더<br/>__17.1.2 새로운 데이터 합성을 위한 생성 모델<br/>__17.1.3 GAN으로 새로운 샘플 생성<br/>__17.1.4 GAN의 생성자와 판별자 손실 함수 이해<br/>17.2 밑바닥부터 GAN 모델 구현<br/>__17.2.1 구글 코랩에서 GAN 모델 훈련<br/>__17.2.2 생성자와 판별자 신경망 구현<br/>__17.2.3 훈련 데이터셋 정의<br/>__17.2.4 GAN 모델 훈련하기<br/>17.3 합성곱 GAN과 바서슈타인 GAN으로 합성 이미지 품질 높이기<br/>__17.3.1 전치 합성곱<br/>__17.3.2 배치 정규화<br/>__17.3.3 생성자와 판별자 구현<br/>__17.3.4 두 분포 사이의 거리 측정<br/>__17.3.5 GAN에 EM 거리 사용<br/>__17.3.6 그레이디언트 페널티<br/>__17.3.7 WGAN-GP로 dCGAN 모델 훈련<br/>__17.3.8 모드 붕괴<br/>17.4 다른 GAN 애플리케이션<br/>17.5 요약 <br/><br/><b>18장 강화 학습으로 복잡한 환경에서 의사 결정</b><br/><br/>18.1 경험에서 배운다<br/>__18.1.1 강화 학습 이해<br/>__18.1.2 강화 학습 시스템의 에이전트-환경 인터페이스 정의<br/>18.2 강화 학습의 기초 이론<br/>__18.2.1 마르코프 결정 과정<br/>__18.2.2 마르코프 결정 과정의 수학 공식<br/>__18.2.3 강화 학습 용어: 대가, 정책, 가치 함수<br/>__18.2.4 벨먼 방정식을 사용한 동적 계획법<br/>18.3 강화 학습 알고리즘<br/>__18.3.1 동적 계획법<br/>__18.3.2 몬테카를로를 사용한 강화 학습<br/>__18.3.3 시간 차 학습<br/>18.4 첫 번째 강화 학습 알고리즘 구현<br/>__18.4.1 OpenAI 짐 툴킷 소개<br/>__18.4.2 Q-러닝으로 그리드 월드 문제 풀기<br/>__18.4.3 심층 Q-러닝<br/>18.5 전체 요약 <br/><br/>부록 A 윈도에 아나콘다, 사이킷런, 텐서플로 설치<br/>A.1 아나콘다 설치<br/>A.2 사이킷런, 텐서플로 설치<br/>A.3 예제 노트북 실행<br/>A.4 주피터 노트북 뷰어와 구글 코랩 사용

<b>간결한 개념, 수학, 실용적인 코드로 <br/>머신 러닝, 딥러닝 이론을 완성한다! <br/><br/>이론과 코드를 균형 있게 설명한다!</b><br/><br/>코드 실행만으로는 머신 러닝과 딥러닝을 충분히 이해할 수 없다. 머신 러닝과 딥러닝을 제대로 이해하고 싶다면 코드 외에도 관련 이론과 알고리즘의 뒤편에 있는 수학 개념을 알아야 한다. 이 책은 이해를 돕는 개념 설명, 머신 러닝과 딥러닝 핵심 알고리즘의 작동 방식과 사용 방법, 그 밑바탕이 되는 수학, 실용적인 예제, 빠지기 쉬운 함정을 피하는 방법까지 이론과 코드를 균형 있게 설명한다. 사이킷런의 기여자이자 mlxtend 라이브러리 제작자인 저자가 오랜 기간 머신 러닝 개발자로 일하면서 익힌 노하우를 책 곳곳에서 함께 설명하므로 머신 러닝을 실제로 활용하는 방법까지 엿볼 수 있다.<br/><br/><b>핵심 알고리즘을 직접 구현한다!</b><br/><br/>파이썬 언어와 파이썬 기반의 머신 러닝 핵심 라이브러리(SciPy, NumPy, scikit-learn, Matplotlib, Pandas)를 사용해 머신 러닝을, 텐서플로를 사용해 딥러닝을 실습해본다. 특히 딥러닝은 최신 텐서플로에 맞춰 대폭 수정 및 보강되었다. 그러고 나서 GAN과 강화 학습도 자세하게 다룬다. 머신 러닝과 딥러닝 핵심 알고리즘의 수학적 이론을 소개하고, 간단한 알고리즘은 처음부터 직접 구현해본다.<br/><br/><b>실용적인 예제로 배운다!</b><br/><br/>책의 모든 예제가 오랫동안 위스콘신 대학교에서 강의하고 현장에서 일한 저자의 경험을 바탕으로 한다. 단순히 개념만 익히는 것이 아닌 실용적이고 확장 가능한 예제들로 구성되어 있다. 이 예제들을 학습하면서 머신 러닝과 딥러닝의 개념, 핵심 알고리즘, 활용 팁 등을 확실하게 이해할 수 있으며, 나만의 딥러닝 모델을 만들 때 레시피로 활용할 수도 있다.<br/><br/><b>[개정판에서 달라진 점]</b><br/>(풀 컬러는 기본!)<br/><br/>1. 사이킷런, 텐서플로 최신 버전 반영 <br/><br/>2. 머신 러닝 부분 대량의 주석 추가<br/><br/>3. 텐서플로 2에 맞춰 딥러닝 부분 전면 개편 및 내용 보강<br/><br/>4. GAN, 강화 학습 추가<br/><br/>5. 구글 코랩에서 실습 가능 <br/><br/>6. 전체 무료 동영상 강의: http://bit.ly/haesun-youtube<br/> 일정한 주기로 업데이트 예정<br/><br/>7. 질의응답 오픈채팅방 운영: http://bit.ly/tensor-chat<br/> 역자가 직접 운영하는 오픈채팅방

이 책은 머신 러닝부터 딥러닝까지 굉장히 많은 부분을 다루고 있습니다. 그러면서도 핵심적인 내용을 놓치지 않고, 어렵지 않게 잘 정리했습니다. 무엇보다 제가 가장 큰 장점으로 생각하는 것은 이론과 실습의 안배가 잘 되어 있다는 점입니다. 두 마리 토끼를 다 잡는 일이 쉽지 않은데, 이 책은 어느 한쪽으로 치우치지 않고 이론과 실습을 균형 있게 다루고 있습니다. 또한, 실습 부분만 살펴보아도 NumPy만을 이용하여 바닥부터 알고리즘을 작성해 보는 것은 물론, 사이킷런과 텐서플로를 활용하는 부분까지 이 책을 따라 하다 보면 체계적으로 학습할 수 있도록 잘 구성되어 있습니다.

그리고 이전 판에서도 그랬듯이 이번 3판에서도 이전 버전의 좋은 내용을 그대로 유지하면서 기존 내용들이 보완되고, 또 새로운 내용들이 추가되었습니다. 특히 이번 3판에서는 딥러닝 부분의 변화가 크게 눈에 띕니다. 우선 텐서플로 2.x에 대한 내용이 매우 자세하게 추가·보완되어 훌륭한 튜토리얼의 역할을 하고 있습니다. 또한, 순환 신경망 외에도 트랜스포머에 대한 설명이 새로 포함되었고, 이전 판에는 없었던 생성적 적대 신경망(GAN)과 강화 학습 부분이 추가된 점도 환영할 만한 큰 변화입니다.

머신 러닝과 딥러닝을 공부하기 위한 책과 자료들이 넘쳐나지만, 많은 내용을 이 정도로 잘 정리하고 있는 책은 흔하지 않고, 그 가치가 매우 크다고 생각합니다. 그리고 제가 처음 머신 러닝을 공부할 때 이 책의 원서 1판을 읽으며 큰 도움을 받았고, 그로부터 제법 많은 시간이 흘렀는데도 이번 3판은 여전히 저에게 도움되는 부분을 꽤 많이 담고 있다는 점이 이 책의 가치를 또 한 번 말해 준다고 생각합니다.

마지막으로 이 책은 번역서만이 가지는 또 하나의 큰 장점이 있습니다. 그 장점은 바로 역자인데요. 박해선 님은 머신 러닝, 딥러닝 분야의 좋은 책을 엄선하여 다수의 책을 번역하셨고, 깔끔한 번역은 물론이고 꼼꼼한 역주, 그리고 실습 코드도 모두 한글화하여 깃허브(github)를 통해 꾸준히 업데이트해 주는 최고의 역자입니다. ‘믿고 보는 박해선 님 번역서’라는 말이 있을 정도로 이 책 역시 깔끔한 번역과 한글화된 오류 없는 실습 코드가 큰 장점이며, 이것이 여러분의 학습에 큰 도움을 드릴 것이라고 확신합니다. 부디 많은 분이 이 책과 함께 머신 러닝과 딥러닝의 바다로 즐거운 항해를 함께 하시기를 기원합니다.
- 이진원 (삼성전자 연구원, 텐서플로 코리아 운영진)