머신러닝 교과서: 파이토치 편
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탄탄한 이론과 다양한 예제로 배우는 머신 러닝/딥러닝 실전 가이드
아마존 베스트셀러인 『머신 러닝 교과서』가 파이토치 편으로 새롭게 태어났다! 머신 러닝과 딥러닝을 제대로 이해하기 위해 필요한 개념, 핵심 알고리즘 작동 방식과 사용 방법, 밑바탕이 되는 수학, 실용적인 예제, 빠지기 쉬운 함정을 피하는 방법까지 이론과 코드를 균형 있게 설명한다. 또한, 파이썬 기반의 핵심 라이브러리(SciPy, NumPy, scikit-learn, Matplotlib, Pandas)를 사용해 머신 러닝을, 파이토치를 사용해 디버닝을 설명한다. 파이토치 핵심 개념은 물론이고, 『머신 러닝 교과서 3판』에서 다룬 내용 외에 트랜스포머, 파이토치 라이트닝, XGBoost, 그래프 신경망 등 최신 동향까지 추가했으며, 사이킷런과 파이토치 모두 최신 버전을 기준으로 한다. 머신 러닝과 딥러닝 기본기를 탄탄하게 다지고 싶은 분께 추천한다.
Ацэнкі і агляды
Звесткі пра аўтара
위스콘신-매디슨 대학교의 통계학 조교수로 머신 러닝과 딥러닝에 중점을 두고 있다. 그의 최근 연구는 제한된 데이터로 작업하기 위한 퓨-샷(few-shot) 학습과 순서가 있는 타깃에 대한 심층 신경망 개발과 같은 일반적인 문제에 초점이 맞춰져 있다. 또한, 오픈 소스 기여자로도 활발히 활동 중이며, Grid.ai의 수석 AI 교육자라는 새로운 역할을 통해 사람들이 머신 러닝과 AI에 입문할 수 있도록 돕는 데 열정을 쏟을 계획이다.
컴퓨터 비전 애플리케이션에 중점을 둔 딥러닝 연구자이다. 미시간 주립대학교에서 기계 공학과 컴퓨터 공학으로 박사 학위를 받았으며, 박사 과정 중에 실전 문제를 해결하기 위한 새로운 컴퓨터 비전 알고리즘을 개발했으며 컴퓨터 비전 커뮤니티에서 많이 인용되는 여러 논문을 발표했다.
구글의 머신 러닝 소프트웨어 엔지니어로, 여러 데이터 기반 분야에서 머신 러닝 과학자로 일해 왔으며, 여러 권의 머신 러닝 서적을 저술했다. 그의 첫 번째 저서인 『Python Machine Learning By Example』는 2017년과 2018년에 아마존에서 해당 카테고리 베스트셀러 1위를 차지했으며 여러 언어로 번역되었다.
기계공학을 전공했지만 졸업 후엔 줄곧 코드를 읽고 쓰는 일을 했다. 텐서 플로우 블로그(tensorflow.blog)를 운영하고 있고, 머신 러닝과 딥러닝에 관한 책을 집필하고 번역하면서 소프트웨어와 과학의 경계를 흥미롭게 탐험하고 있다. 『챗GPT로 대화하는 기술』(한빛미디어, 2023), 『혼자 공부하는 데이터 분석 with 파이썬』(한빛미디어, 2023), 『혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝』(한빛미디어, 2020), 『Do it! 딥러닝 입문』(이지스퍼블리싱, 2019)을 집필했고, 『핸즈온 머신러닝 3판』(한빛미디어, 2023), 『케라스 창시자에게 배우는 딥러닝 2판』(길벗, 2022), 『개발자를 위한 머신러닝&딥러닝』(한빛미디어, 2022), 『구글 브레인 팀에게 배우는 딥러닝 with TensorFlow.js』(길벗, 2022),『머신 러닝 교과서 3판』(길벗, 2021)을 포함하여 여러 권의 책을 우리말로 옮겼다.
