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| @핸즈온 머신러닝 3판 |
저자인 오렐리앙 제롱의 "핸즈온 머신러닝"은 머신러닝 세계에 입문하려는 사람들을 위한 귀중한 자료로 평가받고 있는 유명한 책으로 실용적인 접근 방식, 개념의 포괄적인 커버리지 및 인기 있는 파이썬 라이브러리를 사용한 실습을 통해 머신러닝에 이제 막 접하기 시작한 입문자부터 경험이 많은 현업에 종사하고 있는 전문가 모두에게 도움이 되는 귀중한 책이라고 생각합니다.
이번에 새로 출간된 "핸즈온 머신러닝 3판"은 1판과 2판에 이어 이번에 3판으로 개정이 되어 새로 출간된 도서로서, 전체적으로 기존의 코드들이 새로운 버전으로 새로 수정이 되었으며, 사이킷런에 새롭게 추가된 많은 기능들을 소개하고, 트랜스포머 라이브러리, 케라스의 새로운 전처리 데이터 증식 층등도 소개하고 있습니다.
(도서의 2, 3판의 변경된 부분에 대한 자세한 내용은 13~15페이지를 참고하세요.)
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| @핸즈온 머신러닝 3판 |
지도학습과 비지도학습, 모델 평가 기법, 특징 공학 전략 및 데이터 전처리 방법과 같은 개념들을 명확하고 알기 쉽게 설명해주며, 복잡한 개념들을 이해하기 쉬운 설명과 그림을 통해서 새로운 것에 대한 접근하기 어렵지 않게 도움을 주고 있습니다.
책에서 진행되는 다양한 머신러닝 알고리즘에 대해 깊이 있게 다룹니다. 선형 회귀부터 결정 트리와 같은 앙상블 방법(랜덤 포레스트)까지 각각의 알고리즘에 대해 철저하게 설명하며 사이킷럿(Scikit-Learn)을 사용하여 구현하는 코드 예제를 제공해 주고 있으며, 각 장마다 실전 연습 문제를 제공하여 독자들이 이러한 알고리즘을 실제 데이터셋에 적용하는 경험을 할수 있도록 도움을 줍니다.
"핸즈온 머신러닝"의 큰 장점 중 하나는 Keras와 TensorFlow를 사용하여 딥러닝에 대해 상세히 다룬다는 것입니다. 저자는 신경망에 대한 단계별 소개를 제공하며 합성곱 신경망(CNN)과 순환 신경망(RNN)을 사용하여 이미지 인식 작업 및 순차 데이터 분석 작업에서 강력한 모델일 구축하는 방법도 보여줍니다. 이 부분에서 독자들은 대용량 데이터셋 관련 복잡한 문제를 해결하기 위해 필요한 도구와 기술 스킬을 배울 수 있으며, 뿐만 아니라 "핸즈온 머신러닝"은 종합적인 머신러닝 프로젝트 접근 방법에 대해서도 안내합니다.
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| @핸즈온 머신러닝 3판 |
도서의 제목에서도 알수 있듯이 주피터 노트북 또는 코랩을 이용해서 공개되어 있는 데이터셋등을 다운받아서 실습을 해보면서 이해할수 있도록 도움을 주고 있으며, 책이 1000페이지가 넘을 정도로 출간된 왠만한 머신러닝책에서 다루고 있는 필수적으로 알아야 하는 거의 모든 알로리즘들을 대부분 다루고 있기 때문에 머신러닝에 대한 바이블과 같은 책으로, 이 책 한권으로 머신러닝 프로젝트를 처음부터 끝까지 완성하는데 도움이 될거라 생각 합니다.
"한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."
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