Hands-On Unsup er vise d Lear ning Using P y thon Hands-On Unsupervised Learning Using Python
인공지능 구현에 적합한 비지도 학습 이론과 활용 알려줍니다. 다양한 실습 예제와 코드를 통해 데이터에 내재된 패턴을 찾아내어 깊이 있는 비즈니스 통찰력 을 얻거나 이상 징후를 감지할 수 있습니다. 또한 자동화된 피처 엔지니어링 및 피처 선택을 수행하고 새로운 합성 데이터셋을 생성할 수 있습니다. 약간의 머신러닝 경험과 프로그래밍 스킬만 있으면 이 책으로 비지도 학습 기법을 쉽게 익힐 수 있습니다. 다양한 머신러닝 접근 방법의 장단점(지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습) 머신러닝 프로젝트의 전반적인 설정 및 관리 차원 감소 알고리즘, 군집화 알고리즘 활용 오토인코더로 자동 피처 엔지니어링 및 피처 선택
핸즈온 비지도 학습
이 책은 케라스를 사용한 텐서플로와 안정화된 파이썬 프레임워크인 사이킷런으로 비지도 학습 적용 방법을
지도 및 비지도 학습 알고리즘 결합으로 준지도 학습 솔루션 개발
Hands-On Unsupervised Learning Using Python
텐서플로, 케라스, 사이킷런을 활용한 알고리즘과 방법론, AI 활용 사례
볼츠만 머신을 사용하여 영화 추천 시스템 구축
핸즈온 비지도 학습
생성적 적대 신경망(GAN)과 심층 신뢰 신경망(DBN)을 사용한 합성 이미지 생성 시계열 데이터에 대한 군집화 수행 최신 비지도 학습 성공 사례 및 향후 전망
비지도 학습에 필요한 대부분의 방법론을 아주 상세하게 다룬다. 수식에 매몰되지 않고, 다양한 실습 코드를 활용하 여 각 방법론의 사용법과 특성을 소개한다. 실무에 머신러닝을 적용할 때 큰 도움이 될 필독서다.
관련 도서 미술관에 GAN 딥러닝 실전 프로젝트
코딩셰프의 3분 딥러닝, 케라스맛
텐서플로를 활용한 머신러닝
파이썬 라이브러리를 활용한 머신러닝 (번역개정판)
안쿠르 A. 파텔 지음 강재원, 권재철 옮김
김도형, 『김도형의 데이터 사이언스 스쿨』 저자
머신러닝 / 딥러닝
예제 소스 github.com/francis-kang/handson-unsupervised-learning
정가 34,000원
안쿠르 A. 파텔 지음 강재원, 권재철 옮김