머신 러닝 교과서 with 파이썬, 사이킷런, 텐서플로: Numpy, scikit-learn 0.2x, TensorFlow 2.x로 배우는 머신 러닝, 딥러닝 핵심 알고리즘
About this ebook
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.
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About the author
오랫동안 파이썬을 사용했고 많은 세미나에서 데이터 과학, 머신 러닝, 딥러닝의 실전 활용에 관해 발표했다. 대표적인 과학 컴퓨팅 콘퍼런스인 사이파이(SciPy) 콘퍼런스에서 머신 러닝 튜토리얼을 진행했고, 위스콘신 대학교에서 강의한다. ‘2016~2017년 학과 우수 대학원생’과 ‘2016년 ACM Computing Reviews 베스트’를 수상했다. 여가 시간에는 파이썬 오픈 소스 프로젝트에 기여하는 것을 좋아하며, 직접 개발한 도구들이 캐글 같은 머신 러닝 경연 대회에서 널리 사용되고 있다.
대규모 분자 구조 컴퓨터 시뮬레이션을 위한 새로운 방법에 관한 연구로 기계 공학 박사 학위를 취득했다. 미시간 주립 대학교의 컴퓨터 과학과 공학 대학에서 다양한 컴퓨터 비전 프로젝트의 머신 러닝 애플리케이션을 연구 중이다. 특히 딥러닝 기술을 사용해 생체 데이터의 프라이버시를 보호하는 데 관심이 많다. 자율 주행 자동차를 연구하는 엔지니어링 팀과도 협업하고 있는데, 보행자 감지를 위해 다중 스펙트럼 이미지를 사용한 신경망 모델을 설계하고 있다.