머신러닝, 딥러닝 실전입문

머릿말
이 책의 구성

CHAPTER 1_ 머신 러닝과 프레임워크
1-1 머신 러닝의 개요
1-2 Core
1-3 Create ML
1-4 Turi Create
1-5 ML
1-6 Cloud AutoML
1-7 TensorFlow

CHAPTER 2_ Core ML 기본
2-1 화상 분류(이미지)
2-2 화상 분류(카메라 영상)
2-3 유사 화상 검색
2-4 물체
2-5 화풍 변환
2-6 활동 분류
2-7 텍스트 분류

CHAPTER 3_ Core ML - Vision·Natural Language
3-1 얼굴 검출
3-2 바코드 검출
3-3 텍스트 검출
3-4 수평선 검출
3-5 물체 이동 추적
3-6 자연어 처리

CHAPTER 4_ Create ML
4-1 화상 분류
4-2 텍스트 분류
4-2-7 모델 저장
4-3 분류
4-4 회귀

CHAPTER 5_ Turi Create - 작업 기반
5-1 파이썬 개발 환경
5-2 Jupyter Notebook
5-3 화상 분류
5-4 유사 화상 검색.
5-5 물체 검출
5-6 화풍 변환
5-7 활동 분류
5-8 텍스트 분류
5-9 추천

CHAPTER 6_ Turi Create 알고리즘 기반
6-1 분류
6-2 회귀
6-3 클러스터링 모델
6-4 그래프 분석
6-5 텍스트 분석

CHAPTER 7_ ML Kit
7-1 ML Kit 준비
7-2 화상 분류（사진）
7-3 화상 분류（카메라 영상）
7-4 얼굴 검출
7-5 바코드 검출
7-6 랜드마크 인식
7-7 텍스트 인식
7-8 커스텀 모델

CHAPTER 8_ Cloud AutoML
8-1 화상 분류（Vision）
8-2 텍스트 분류（Natural Language）
8-3 번역 (Translation）
8-4 AutoML API

CHAPTER 9_ TensorFlow
9-1 화상 분류
9-2 텍스트 분류
9-3 과대적합(Overfitting)과 과소적합(Underfitting)
9-4 FrozenGraphDef로 변환하기
9-5 mlmodel 파일로 변환하기
9-6 tflite 파일로의 변환

APPENDIX A_ iOS 개발 환경 구성하기
A-1 iOS 개발 환경 세팅준비
A-2 Xcode 설치하기
A-3 Xcode란?
A-4 Xcode 사용하기

APPENDIX B_ Android 개발 환경 구성하기DIX B_ Android 개발 환경 하기
B-1 Android 개발 환경 설치준비
B-2 Android Studio 설치하기
B-3 Android 프로젝트 생성하기