머신러닝/딥러닝을 어디서부터 시작해야 하는지 모르는 분들을 위한 책입니다! 이 책은 머신러닝/딥러닝을 시작하려는 모든 분들을 대상으로 합니다. 이해하기 쉬운 알고리즘부터 차근차근 단계별로 학습함으로써, 어려움 없이 머신러닝/딥러닝을 학습할 수 있습니다. 간단한 그림과 명쾌한 설명으로 실습에 앞서 알고리즘을 충분히 이해할 수 있습니다. 실습 예제는 모두 주피터 노트북으로 작성되어 온라인에서 직접 조회 및 다운로드 후 실습할 수 있습니다. 단계별 이론 및 실습을 통해 머신러닝 개발자로서의 기본 지식을 확립하고, 더 나아가 기본 지식을 응용해 새로운 머신러닝/딥러닝 알고리즘을 이해하는 데 도움을 줍니다. ★ 이 책에서 배우는 내용 ★ ◎ 머신러닝 필수 개념 ◎ 딥러닝 필수 개념 ◎ k-최근접 이웃 ◎ 서포트 벡터 머신 ◎ 의사결정 트리 ◎ 나이브 베이즈 ◎ 앙상블 ◎ 군집화 ◎ 선형회귀 ◎ 로지스틱 회귀 ◎ 주성분 분석 ◎ 다층 퍼셉트론 ◎ 컨볼루셔널 뉴럴 네트워크(CNN) ◎ 순환신경망(RNN) ◎ 오토인코더 ◎ Word2Vec