데이터 과학, 머신러닝, 통계학에서 탁월한 능력을 발휘하는 데 필요한 수학을 이해하고 여러분의 것으로 만들어보자. 이 책에서는 미적분, 확률, 통계, 선형대수학을 설명하고 선형 회귀, 로지스틱 회귀, 신경망과 같은 기술에 수학이 어떻게 적용되는지 안내한다. 그 과정에서 데이터 과학의 현황과 통찰력을 깨우쳐 여러분의 가치를 극대화하는 방법과 실용적인 인사이트도 얻을 수 있다.
『파이썬을 활용한 머신러닝 쿡북』의 개정판으로, 현장에서 만날 수 있는 머신러닝 문제를 해결하는 데 도움이 될 200개 이상의 독립된 레시피를 제공한다. 파이썬과 판다스, 사이킷런을 포함한 라이브러리에 익숙하다면 데이터 로드부터 모델 훈련, 신경망 활용에 이르기까지 특정 문제를 해결할 수 있다.
딥러닝의 기본과 본질에 집중하여 독자들이 폭넓은 이론과 실무 지식을 습득할 수 있도록 구성되어 있다. 초반에는 딥러닝 이해에 필요한 수학적 배경지식인 선형대수학과 확률을 살펴보고, 신경망의 기본 원리와 함께 순방향 신경망의 구조 등을 상세하게 다룬다.
강화 학습 핵심 이론부터 문제 풀이, 심층 강화 학습까지 한 권에 담았다. 이 책의 특징은 제목 그대로 ‘밑바닥부터 만들어가는 것’이다. 속을 알 수 없는 외부 라이브러리에 의존하지 않고 강화 학습 알고리즘을 처음부터 구현하면서 배운다.
