11가지 핵심 예제로 파이썬 머신러닝 정복하기

PART 1. 인공지능 이해하기
01. 알파고 쇼크
02. 튜링과 ‘생각하는 기계’
03. 인공지능이란?
04. 머신러닝이란?
05. 지도 학습과 비지도 학습
06. 또 한 번의 진보, 딥러닝

PART 2. 인공지능 실습하기
Chapter 01. 지도 학습 – 회귀
Unit 01. 키와 발 크기의 상관관계
Unit 02. 전복 순살 무게 예측
⦁더 알아보기: 활성화 함수

Chapter 02. 지도 학습 – 분류
Unit 01. 초기 당뇨 진단하기
⦁더 알아보기: ‘같지만 다른’ 데이터의 역할
Unit 02. ‘타이타닉’ 생존자 예측
⦁더 알아보기: Gini 계수 이해하기
Unit 03. 펭귄 종 분류
⦁더 알아보기: SVM 경계 탐구
Unit 04. 초기 탈모 예측
⦁더 알아보기: 오차역전파법

Chapter 03. 비지도 학습 – 군집
Unit 01. 택배 시스템 최적화
⦁더 알아보기: 구글 코랩에 데이터를 가져오는 유용한 방법

Chapter 04. 머신러닝 – 심화
Unit 01. 수도권 아파트 가격 예측
⦁더 알아보기: k-fold 교차 검증
Unit 02. 백석과 김수영의 시 학습

Chapter 05. 이미지 학습 – CNN
Unit 01. 김홍도와 신윤복의 화풍 분류
⦁더 알아보기: 혜원 이야기
Unit 02. 피부암 초기 진단
⦁더 알아보기: 금메달리스트의 ‘수상한 점’