혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝 공부하기

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Index

• Chapter 01 나의 첫 머신러닝 ▶️이 생선의 이름은 무엇인가요?

  • 01-1 인공지능과 머신러닝, 딥러닝 ▶️ 인공지능과 머신러닝, 딥러닝은 무엇일까요?

    • 인공지능이란
    • 머신러닝이란
    • 딥러닝이란

  • 01-2 코랩과 주피터 노트북 ▶️코랩과 주피터 노트북으로 손코딩 준비하기

    • 구글 코랩
    • 텍스트 셀
    • 코드 셀
    • 노트북

  • 01-3 마켓과 머신러닝 ▶️마켓을 예로 들어 머신러닝을 설명합니다.

    • 생선 분류 문제
    • 첫 번째 머신러닝 프로그램

• Chapter 02 데이터 다루기 ▶️수상한 생선을 조심하라!

  • 02-1 훈련 세트와 테스트 세트 ▶️ 모델을 훈련 시키는 훈련 세트와 검증하는 테스트 세트로 나누어 학습하기

    • 지도 학습과 비지도 학습
    • 훈련 세트와 테스트 세트
    • 샘플링 편향
    • 넘파이
    • 두 번째 머신러닝 프로그램

  • 02-2 데이터 전처리 ▶️정교한 결과 도출을 위한 데이터 전처리 알아보기

    • 넘파이로 데이터 준비하기
    • 사이킷런으로 훈련 세트와 테스트 세트 나누기
    • 수상한 도미 한 마리
    • 기준을 맞춰라
    • 전처리 데이터로 모델 훈련하기

• Chapter 03 회귀 알고리즘과 모델 규제 ▶️농어의 무게를 예측하라!

  • 03-1 k-최근접 이웃 회귀 ▶️회귀 문제를 이해하고 k-최근접 이웃 알고리즘으로 풀어 보기

    • k-최근접 이웃 회귀
    • 데이터 준비
    • 결정계수(R2)
    • 과대적합 vs 과소적합

  • 03-2 선형 회귀 ▶️ 사이킷런으로 선형 회귀 모델 만들어 보기

    • k-최근접 이웃의 한계
    • 선형 회귀
    • 다항 회귀

  • 03-3 특성 공학과 규제 ▶️특성 공학과 규제 알아보기

    • 다중 회귀
    • 데이터 준비
    • 사이킷런의 변환기
    • 다중 회귀 모델 훈련하기
    • 규제
    • 릿지 회귀
    • 라쏘 회귀

• Chapter 04 다양한 분류 알고리즘 ▶️럭키백의 확률을 계산하라!

  • 04-1 로지스틱 회귀 ▶️로지스틱 회귀 알고리즘을 배우고 이진 분류 문제에서 클래스 확률 예측하기

    • 럭키백의 확률
    • 로지스틱 회귀

  • 04-2 확률적 경사 하강법 ▶️경사 하강법 알고리즘을 이해하고 대량의 데이터에서 분류 모델을 훈련하기

    • 점진적인 학습
    • SGDClassifier
    • 에포크와 과대/과소적합

• Chapter 05 트리 알고리즘 ▶️화이트 와인을 찾아라!

  • 05-1 결정 트리 ▶️결정 트리 알고리즘을 사용해 새로운 분류 문제 다루기

    • 로지스틱 회귀로 와인 분류하기
    • 결정 트리

  • 05-2 교차 검증과 그리드 서치 ▶️검증 세트가 필요한 이유를 이해하고 교차 검증해 보기

    • 검증 세트
    • 교차 검증
    • 하이퍼파라미터 튜닝

  • 05-3 트리의 앙상블 ▶️ 앙상블 학습을 알고 실습해 보기

    • 정형 데이터와 비정형 데이터
    • 랜덤 포레스트
    • 엑스트라 트리
    • 그레이디언트 부스팅
    • 히스토그램 기반 그레이디언트 부스팅

• Chapter 06 비지도 학습 ▶️비슷한 과일끼리 모으자!

  • 06-1 군집 알고리즘 ▶️ 흑백 이미지 분류 방법과 비지도 학습, 군집 알고리즘 이해하기

    • 과일 사진 데이터 준비하기
    • 픽셀값 분석하기
    • 평균값과 가까운 사진 고르기

  • 06-2 k-평균 ▶️k-평균 알고리즘 작동 방식을 이해하고 비지도 학습 모델 만들기

    • k-평균 알고리즘 소개
    • KMeans 클래스
    • 클러스터 중심
    • 최적의 k 찾기

  • 06-3 주성분 분석 ▶️차원을 알고 차원 축소 알고리즘 PC 모델 만들기

    • 차원과 차원 축소
    • 주성분 분석 소개
    • PCA 클래스
    • 원본 데이터 재구성
    • 설명된 분산
    • 다른 알고리즘과 함께 사용하기

• Chapter 07 딥러닝을 시작합니다 ▶️패션 럭키백을 판매합니다!

  • 07-1 인공 신경망 ▶️ 텐서플로로 간단한 인공 신경망 모델 만들기

    • 패션 MNIST
    • 로지스틱 회귀로 패션 아이템 분류하기
    • 인공 신경망
    • 인공 신경망으로 모델 만들기
    • 인공 신경망으로 패션 아이템 분류하기

  • 07-2 심층 신경망 ▶️인공 신경망에 층을 추가하여 심층 신경망 만들어 보기

    • 2개의 층
    • 심층 신경망 만들기
    • 층을 추가하는 다른 방법
    • 렐루 활성화 함수
    • 옵티마이저

  • 07-3 신경망 모델 훈련 ▶️인경 신경망 모델 훈련의 모범 사례 학습하기

    • 손실 곡선
    • 검증 손실
    • 드롭아웃
    • 모델 저장과 복원
    • 콜백

• Chapter 08 이미지를 위한 인공 신경망 ▶️패션 럭키백의 정확도를 높입니다!

  • 08-1 합성곱 신경망의 구성 요소 ▶️합성곱 신경망의 개념과 동작 원리를 배우고 간단한 실습하기

    • 합성곱
    • 케라스 합성곱 층
    • 합성곱 신경망의 전체 구조

  • 08-2 합성곱 신경망을 사용한 이미지 분류 ▶️케라스 API로 합성곱 신경망 모델 만들기

    • 패션 MNIST 데이터 불러오기
    • 합성곱 신경망 만들기
    • 모델 컴파일과 훈련

  • 08-3 합성곱 신경망의 시각화 ▶️신경망이 이미지에서 학습하는 게 무엇인지 이해하기

    • 가중치 시각화
    • 함수형 API
    • 특성 맵 시각화

• Chapter 09 텍스트를 위한 인공 신경망 ▶️한빛 마켓의 댓글을 분석하라!

  • 09-1 순차 데이터와 순환 신경망 ▶️순차 데이터의 특징과 개념 이해하기

    • 순차 데이터
    • 순환 신경망
    • 셀의 가중치와 입출력

  • 09-2 순환 신경망으로 IMDB 리뷰 분류하기 ▶️텐서플로 순환 신경망으로 영화 리뷰 분류하기

    • IMDB 리뷰 데이터셋
    • 순환 신경망 만들기
    • 순환 신경망 훈련하기
    • 단어 임베딩을 사용하기

  • 09-3 LSTM과 GRU 셀 ▶️순환 신경망의 중요 기술을 사용해 모델 만들어 보기

    • LSTM 구조
    • LSTM 신경망 훈련하기
    • 순환층에 드롭아웃 적용하기
    • 2개의 층을 연결하기
    • GRU 구조
    • GRU 신경망 훈련하기

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