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< 목차 >

- 1. 한눈에 보는 머신러닝
- 2. 머신러닝 프로젝트 처음부터 끝까지
- 3. 분류
- 4. 모델 훈련
- 5. 서포트 벡터 머신
- 6. 결정 트리
- 7. 앙상블 학습과 랜덤 포레스트
- 8. 차원 축소
- 9. 텐서플로 시작하기
- 10. 인공 신경망 소개
- 11. 심층 신경망 훈련
- 12. 다중 머신과 장치를 위한 분산 텐서플로
- 13. 합성곱 신경망
- 14. 순환 신경망
- 15. 오토인코더
- 16. 강화 학습

구글의 유튜브 동영상 팀을 이끌던 오렐리앙 제롱이 쓴 책입니다. 앞부분은 사이킷런의 머신러닝, 뒷부분은 텐서플로 기반의 딥러닝을 다루고 있습니다. 워낙 유명한 책인데 역시 기대만큼 내용이 좋았습니다. 무엇보다 상당히 다양한 영역을 다루고 있는 것이 장점입니다.

다만 초보자들은 이해하기에 좀 어려울 듯 합니다. 이 정도는 알겠지하고 기초적인 부분은 언급만 하고 넘어가는 편입니다. 대신 심화적인 내용은 설명도 쉽고 자세히 나옵니다.

예를 들어, 다른 입문서는 CNN에 대해서 컨벌루션, 필터, 풀링, 스트라이드 등을 한 챕터 이상 매우 자세히 다룹니다. 하지만 이 책은 10 페이지 정도만 간략히 설명하고 있습니다. 대신에 가중치 초기화, 활성화 함수, 배치 정규화, 전이학습, 옵티마이저, l1/l2 규제 등 고급 기술에 집중하고 있습니다.

현재 나와있는 수많은 딥러닝, 머신러닝 도서 중 한권만 소장해야 한다면 이 책을 선택하고 싶습니다.