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원산지 국내산
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    데이터, 모델, 학습이론으로 배우는 머신러닝 이론과 실습

    9791156640349.jpg

    도서명:데이터, 모델, 학습이론으로 배우는 머신러닝 이론과 실습
    저자/출판사:권현 , 석호식 , 김정수 , 오세홍 , 박주현/한빛아카데미
    쪽수:404쪽
    출판일:2024-07-15
    ISBN:9791156640349

    목차
    Chapter 01 인공지능과 머신러닝의 이해
    01 인공지능 개념
    02 인공지능의 발전
    03 머신러닝 기초

    Chapter 02 머신러닝을 위한 수학과 넘파이 라이브러리
    01 머신러닝을 위한 기초수학
    02 예제로 풀어보는 머신러닝 수학
    03 머신러닝을 위한 넘파이 라이브러리

    Chapter 03 선형 회귀
    01 회귀의 개념과 데이터셋
    02 단순 선형 회귀
    03 단순 선형 회귀 모델의 학습(경사하강법)
    04 다중 선형 회귀
    05 예제로 풀어보는 선형 회귀
    06 코드로 구현하는 선형 회귀

    Chapter 04 로지스틱 회귀
    01 로지스틱 회귀의 데이터
    02 로지스틱 회귀 모델
    03 예제로 풀어보는 로지스틱 회귀
    04 코드로 구현하는 로지스틱 회귀

    Chapter 05 퍼셉트론
    01 퍼셉트론의 구조
    02 활성화 함수
    03 퍼셉트론의 학습 과정
    04 퍼셉트론과 논리 게이트
    05 예제로 풀어보는 퍼셉트론
    06 코드로 구현하는 퍼셉트론

    Chapter 06 다층 퍼셉트론
    01 다층 퍼셉트론의 핵심
    02 다층 퍼셉트론의 학습 원리
    03 모델 성능 평가 지표
    04 다층 퍼셉트론의 성능 향상을 위한 고려 사항
    05 꼭 알아야 할 예제
    06 예제로 풀어보는 다층 퍼셉트론
    07 코드로 구현하는 퍼셉트론

    Chapter 07 k-최근접 이웃
    01 모델 기반 학습과 사례 기반 학습
    02 k-최근접 이웃의 주요 개념
    03 거리 측도
    04 k-최근접 이웃을 통한 분류
    05 k-최근접 이웃을 통한 회귀
    06 k-최근접 이웃의 하이퍼파라미터
    07 예제로 풀어보는 k-최근접 이웃
    08 코드로 구현하는 k-최근접 이웃

    Chapter 08 의사결정 트리
    01 지도학습 측면에서의 의사결정 트리
    02 의사결정 트리의 기본 개념
    03 의사결정 트리 모델의 구조
    04 의사결정 트리 모델의 동작 원리
    05 의사결정 트리의 회귀 적용
    06 예제로 풀어보는 의사결정 트리
    07 코드로 구현하는 의사결정 트리

    Chapter 09 군집화
    01 비지도학습의 정의와 데이터
    02 군집화의 기본 개념
    03 k-평균 군집화의 핵심 원리
    04 k-평균 군집화 관련 고려 사항
    05 예제로 풀어보는 군집화
    06 코드로 구현하는 군집화

    Appendix Basic Cheat Sheet
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