Hands-On-ML

1. 교재

핸즈온 머신러닝(Hands-On Machine Learning)

2. 목차

Part 1. 머신러닝

• Chap01 - 한눈에 보는 머신러닝
• Chap02 - 머신러닝 프로젝트 처음부터 끝까지
• Chap03 - 분류
• Chap04 - 모델 훈련
• Chap05 - Support Vector Machine
• Chap06 - Decision Tree
• Chap07 - 앙상블 학습과 랜덤 포레스트
• Chap08 - 차원 축소

Part 2. 신경망과 딥러닝

• Chap09 - 텐서플로 시작하기

• Chap10 - 인공 신경망 소개

• Chap11 - 심층 신경망 훈련

  • 활성화 함수, 가중치 초기화
  • 배치 정규화, 그래디언트 클리핑
  • 학습된 모델 재사용하기
  • 고속 옵티마이저 → 업로드 예정

• Chap12 - 다중 머신과 장치를 위한 분산 텐서플로 → 업로드 예정

• Chap13 - 합성곱 신경망

• Chap14 - [순환 신경망, RNN]

  • (1)-RNN 구조
  • (2)-RNN 학습시키기, Deep RNN
  • (3)-LSTM, GRU

• Chap15 - 오토인코더(AutoEncoder)

• Chap16 - 강화학습(RL, Reinforcement Learning)

3. 참고자료

• GitHub : https://github.com/rickiepark/handson-ml/
• Scikit-Learn : http://scikit-learn.org
• TensorFlow : https://www.tensorflow.org