머신 러닝 교과서 with 파이썬, 사이킷런, 텐서플‪로‬

간결한 개념, 수학, 실용적인 코드로 머신 러닝 기초 이론을 완성한다!

코드 실행만으로는 머신 러닝을 충분히 이해할 수 없다. 머신 러닝을 제대로 이해하고 싶다면 코드 외에도 머신 러닝 이론과 머신 러닝 알고리즘의 뒤편에 있는 수학 개념을 알아야 한다. 이 책은 이해를 돕는 개념 설명, 머신 러닝 핵심 알고리즘의 작동 방식과 사용 방법, 그 밑바탕이 되는 수학, 실용적인 예제까지 이론과 코드를 균형 있게 설명한다. 파이썬 언어와 파이썬 기반의 머신 러닝 핵심 라이브러리(SciPy, NumPy, scikit-learn, Matplotlib, Pandas)를 사용해 머신 러닝을, 텐서플로를 사용해 딥러닝을 실습하면서 머신 러닝과 딥러닝 핵심 알고리즘을 설명하고, 간단한 알고리즘은 처음부터 직접 구현해본다. 또한, 사이킷런의 기여자이자 mlxtend 라이브러리 제작자인 저자가 오랜 기간 머신 러닝 개발자로 일하면서 익힌 노하우도 책 곳곳에서 만날 수 있다. 머신 러닝에 관심 있는 분들에게 추천한다.