Hands on Machine Learning with Scikit Learn Keras and TensorFlow

Aurelien Geron의 Scikit-Learn, Keras 및 TF를 사용한 실습 ML

이 리포지토리에는 Aurelien Geron의 "Scikit-Learn, Keras & TF를 사용한 실습 ML" 책의 1부와 함께 제공되는 메모 및 코드가 있습니다. 이 책은 데이터 과학, 머신러닝( scikit-learn 사용) 및 딥 러닝( tensorflow 사용)에 대한 포괄적인 개요를 제공합니다.

이 책에서는 여러분이 기계 학습에 대해 거의 아무것도 모른다고 가정합니다. 다음과 같이 프로덕션에 즉시 사용 가능한 Python 프레임워크를 사용합니다.

• Scikit-Learn
• Keras
• TensorFlow

저자는 일련의 실제 사례와 약간의 이론을 통한 실습 접근 방식을 선호합니다. 전제 조건:

• 일부 Python 프로그래밍 경험
• NumPy, Pandas, Matplotlib에 대한 지식
• 대학 수준의 수학(미적분, 확률, 선형 대수, 통계)에 대한 합리적인 이해

책의 첫 번째 부분은 대부분 Scikit-Learn 기반으로 하고, 두 번째 부분은 Keras/TensorFlow 사용합니다.

로드맵

머신러닝의 기초

사용 가능한 노트북에 대한 링크를 제공합니다.

• 머신러닝 환경
• 엔드투엔드 머신러닝 프로젝트
• 분류
• 훈련 모델
• 서포트 벡터 머신
• 의사결정 트리
• 앙상블 학습 및 랜덤 포레스트
• 차원 축소
• 비지도 학습 기술

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