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"cells": [
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{
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"cell_type": "markdown",
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"metadata": {},
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"source": [
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"# 핸즈온 머신러닝 노트북\n",
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"\n",
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"*핸즈온 머신러닝 레파지토리에 오신걸 환영합니다!*\n",
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"\n",
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"[필요한 기술](#Prerequisites) (아래를 참고하세요)\n",
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"\n",
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"## 노트북\n",
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||
"1. [한눈에 보는 머신러닝](01_the_machine_learning_landscape.ipynb)\n",
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"2. [머신러닝 프로젝트 처음부터 끝까지](02_end_to_end_machine_learning_project.ipynb)\n",
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"3. [분류](03_classification.ipynb)\n",
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||
"4. [모델 훈련](04_training_linear_models.ipynb)\n",
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"5. [서포트 벡터 머신](05_support_vector_machines.ipynb)\n",
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||
"6. [결정 트리](06_decision_trees.ipynb)\n",
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"7. [앙상블 학습과 랜덤 포레스트](07_ensemble_learning_and_random_forests.ipynb)\n",
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||
"8. [차원 축소](08_dimensionality_reduction.ipynb)\n",
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"9. [텐서플로 시작하기](09_up_and_running_with_tensorflow.ipynb)\n",
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"10. [인공 신경망 소개](10_introduction_to_artificial_neural_networks.ipynb)\n",
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"11. [심층 신경망 훈련](11_deep_learning.ipynb)\n",
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"12. [다중 머신과 장치를 위한 분산 텐서플로](12_distributed_tensorflow.ipynb)\n",
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||
"13. [합성곱 신경망](13_convolutional_neural_networks.ipynb)\n",
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||
"14. [순환 신경망](14_recurrent_neural_networks.ipynb)\n",
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||
"15. [오토인코더](15_autoencoders.ipynb)\n",
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||
"16. [강화 학습](16_reinforcement_learning.ipynb)\n",
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||
"\n",
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||
"## 파이썬 과학 라이브러리 튜토리얼\n",
|
||
"* [넘파이(NumPy)](tools_numpy.ipynb)\n",
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||
"* [맷플롯립(Matplotlib)](tools_matplotlib.ipynb)\n",
|
||
"* [판다스(Pandas)](tools_pandas.ipynb)\n",
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||
"\n",
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||
"## 수학 튜토리얼\n",
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||
"* [선형 대수](math_linear_algebra.ipynb)\n",
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||
"* 미적분 (coming soon)\n",
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||
"\n",
|
||
"## 부가 자료\n",
|
||
"* [캡슐 네트워크(Capsule Networks)](extra_capsnets.ipynb)\n",
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||
"\n",
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||
"## 그외\n",
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||
"* [수식](book_equations.ipynb) (책에 나온 수식을 모아 놓았습니다)\n"
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]
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},
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{
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"cell_type": "markdown",
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"metadata": {
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"collapsed": true
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||
},
|
||
"source": [
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||
"## 필요한 기술\n",
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||
"### 이해를 위해서는\n",
|
||
"* **파이썬** – 파이썬 전문가일 필요는 없지만 기초적인 내용은 알고 있어야 합니다. 파이썬이 처음이라면 [파이썬 공식 튜토리얼](https://docs.python.org/3/tutorial/)을 참고하세요. 다른 프로그래밍 언어를 조금 알고 있다면 [번갯불에 파이썬 구워먹기](https://github.com/rickiepark/WhirlwindTourOfPython)를 참고하면 금방 배울 수 있습니다.\n",
|
||
"* **파이썬 과학 패키지** – 여기서는 유명한 파이썬 라이브러리를 사용합니다. 특히 넘파이, 맷플롯립, 판다스를 사용합니다. 이런 라이브러리에 익숙하지 않다면 \"파이썬 과학 라이브러리 튜토리얼\"을 먼저 참고하세요(특히 넘파이).\n",
|
||
"* **수학** – 이 책은 선형 대수, 미적분, 통계, 확률 이론 개념을 조금 사용합니다. 여기서는 매우 깊게 들어가지 않으므로 이전에 배운적이 있다면 따라갈 수 있을 것입니다. 만약 이 부분을 잘 모른다면 \"수학 튜토리얼\" 섹션에 있는 자료를 참고하세요.\n",
|
||
"\n",
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||
"### 예제를 실행하기 위해서는\n",
|
||
"* **주피터** – 이 노트북들은 주피터를 기반으로 합니다. 코드를 그냥 읽기만 한다면 더이상 무언가를 할 필요는 없습니다. 하지만 이 코드를 테스트해 보려면: * [설치](https://github.com/rickiepark/handson-ml/#%EC%84%A4%EC%B9%98)을 따라 필요한 패키지를 설치하세요.\n",
|
||
" * 주피터를 사용하는 법을 배워야합니다. Help 메뉴에서 User Interface Tour를 선택해 보세요."
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]
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}
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],
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"metadata": {
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"kernelspec": {
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"display_name": "Python 3",
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"language": "python",
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"name": "python3"
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"codemirror_mode": {
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"name": "ipython",
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"name": "python",
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