실무가 훤히 보이는 머신러닝 딥러닝
마창수 /최재철
My Quotes before Read
AI 이해와 적용 방법 및 사례
Key Topics to Remember
23 1장 인공지능이란
42 2장 플랫폼, 도구, 프레임워크, 클라우드 서비스
44 마크다운
45 카페, DL4J, 케라스, 텐서플로, 테아노, 토치
51 사이킷런, 넘파이, 판다스, 맷플롯립
55 Saas
71 3장 머신러닝
91 서포트 벡터 머신 알고리즘
103 4장 비지도학습
104 k-평균 알고리즘
123 5장 딥러닝 이미지 분류
128 최소 경계 사각형, 객체 추출, 개체 분리
129 CNN
130 소벨 엣지, 이동 윈도우
131 MNIST
134 에포크, 손실
135 음식 이미지 인식
141 활성화 함수
145 6장 텐서플로, 전이학습
147 욜로
148 프로토몰 버퍼
159 이미지 라멜링 도구
167 7장 한글 자연어 처리
168 워드투벡
173 전처리
174 자소
175 스템
176 벡터화, N-gram, BOW, TF-IDF
189 토픽 모델링, 잠재 디리클레 할당
191 워드클라우드, 젠심 라이브러리
199 8장 워드투벡, 단어 임베딩, 원핫 인코딩
219 9장 텍스트 감정 분석
221 LSTM
223 RNN
226 드롭아웃, 에포크
235 10장 챗봇
241 NLP
244 AIML
248 MRC, 온톨로지
249 엘라스틱서치, 아파치 솔라, 랭커
251 11장 클라우드 챗봇
252 왓슨
260 슬랙 봇
271 12장 RNN, seq2seq
290 부록: 파이썬, 모듈, 케라스, 주피터 노트
How the Book Changed me?
용어나 이론을 이해했다고 당장 AI 시스템을 개발하기는 쉽지않다. 이 책은 주요 알고리즘 설명과 함께 구체적인 사례와 왜 그렇게 접근했는지, 접용하기 쉬운 플랫폼은 뭐가 있는지를 알려주고 있다.