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수포자(수학을 포기한 사람)도 읽을 수 있다! 머신러닝을 쉽게 배우자!

“머신러닝에 관심은 있지만 어떤 책을 봐도 수식이 나와서 공부하기 힘들다.” 이 책은 이런 독자에게 안성맞춤입니다. 이 책에서는 머신러닝을 공부하고 있는 프로그래머 ‘연아’와 친구 ‘소희’가 펼치는 대화를 통해 재미있게 공부할 수 있습니다. 이 책에서는 다음과 같은 내용을 친절하게 그리고 천천히 설명합니다.

◎ 기계학습은 왜 주목받고 있는가?
◎ 기계학습을 이용해 무슨 일을 할 수 있는가?
◎ 회귀나 분류 기법은 어떤 경우에 사용하는가?
◎ 회귀나 분류 기법에 관한 구체적인 문제를 제시하고 해결 방법을 단계별로 설명한다
◎ 해당 해결 방법을 수식을 사용해서 표현하는 방법도 자세히 설명한다
◎ 실제로 프로그램을 만들어 보면서 공부한다

이 책에서는 고등학교에서 배운 수학을 잊어버린 독자도 이해하기 쉽도록 수식에서 어려움을 느낄 만한 부분을 중점적으로 설명함으로써 머신러닝과 관련된 수식을 완전히 이해하고 싶은 엔지니어가 요긴하게 읽을 수 있습니다.

▣ 1장: 둘이 여행을 시작한다
1 머신러닝에 대한 관심
2 머신러닝의 중요성
3 머신러닝 알고리즘
4 수학과 프로그래밍

▣ 2장: 회귀를 배워보자 - 광고비에서 클릭 수를 예측한다
1 문제 설정
2 모델을 정의한다
3 최소제곱법
3-1 최급하강법
4 다항식 회귀
5 중회귀
6 확률 경사하강법

▣ 3장: 분류에 대해 배워보자 - 이미지 크기를 기준으로 분류한다
1 문제 설정
2 내적
3 퍼셉트론
___3-1 학습 데이터를 준비한다
___3-2 웨이트 벡터 갱신식
4 선형분리가능
5 로지스틱 회귀
___5-1 시그모이드 함수
___5-2 최급하강법
6 우도함수
7 대수우도함수
___7-1 우도함수의 미분
8 선형분리불가능

▣ 4장: 평가해보자 - 만든 모델을 평가하자
1 모델 평가
2 교차 검증
___2-1 최급하강법
___2-2 분류 문제를 검증한다
___2-3 최급하강법
___2-4 F값
3 정칙화
___3-1 과잉적합
___3-2 정칙화하는 방법
___3-3 정칙화의 효과
___3-4 분류의 정칙화
___3-5 정칙화한 식을 미분한다
4 학습곡선
___4-1 오적합
___4-2 과잉적합과 오적합을 판별한다

▣ 5장: 파이썬으로 프로그래밍해보자
1 파이썬으로 구현해보자
2 회귀
___2-1 학습 데이터를 확인하자
___2-2 1차함수로 구현한다
___2-3 검증
___2-4 다항식 회귀를 구현한다
___2-5 확률 경사하강법을 구현한다
3 분류(퍼셉트론)
___3-1 학습 데이터를 확인한다
___3-2 퍼셉트론을 구현한다
___3-3 검증
4 분류(로지스틱 회귀)
___4-1 학습 데이터를 확인한다
___4-2 로지스틱 회귀를 구현한다
___4-3 검증
___4-4 선형분리불가능인 분류를 구현한다
___4-5 확률 경사하강법을 구현한다
5 정칙화
___5-1 학습 데이터를 확인한다
___5-2 정칙화를 적용하지 않고 구현한다
___5-3 정칙화를 적용해서 구현한다
___5-4 후일담

▣ 부록
1 시그마 기호, 파이 기호
2 미분
3 편미분
4 합성함수
5 벡터와 행렬
6 기하벡터
7 지수와 대수
8 파이썬 환경 구축
___8-1 파이썬을 설치한다
___8-2 파이썬 실행
9 파이썬 기초
___9-1 숫자값과 문자열
___9-2 변수
___9-3 부울값과 비교연산자
___9-4 리스트
___9-5 제어구문
___9-6 함수
10 NumPy 기초
___10-1 임포트
___10-2 다차원 배열
___10-3 브로드캐스트