Scikit-Learn과 PyTorch를 활용한 실전 머신러닝

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오늘날 머신러닝의 잠재력은 놀라울 정도로 크지만, 많은 개발자와 기술 전문가 지망생들은 그 복잡성에 주눅이 들곤 합니다. 실전 프로젝트에 머신러닝을 적용하기 위해 기술을 향상시키고자 하든, 단순히 AI 시스템의 작동 원리에 호기심이 생겼든, 이 책은 여러분의 출발점이 될 것입니다.

저자 오렐리앙 제롱은 친근하면서도 깊이 있는 설명으로 머신러닝과 Deep Learning의 궁극적인 입문 가이드를 제공합니다. 허깅 페이스 생태계를 활용하고 명확한 설명과 실제 사례에 중점을 둔 이 책은 Scikit-Learn과 PyTorch 같은 최첨단 도구를 통해 기본 회귀 기법부터 고급 신경망까지 안내합니다. 학생, 전문가, 취미 개발자 모두 지능형 시스템을 구축하는 기술을 습득할 수 있습니다.

• 과적합과 하이퍼파라미터 튜닝 같은 개념을 포함한 ML 기초 이해
• scikit-Learn을 활용한 데이터 탐색부터 모델 평가까지 포괄하는 엔드투엔드 머신러닝 프로젝트 완료
• 클러스터링 및 이상 탐지와 같은 비지도 학습 기법을 학습하세요
• PyTorch로 트랜스포머 및 확산 모델 같은 고급 아키텍처 구축
• LLMs을 포함한 사전 훈련 모델의 힘을 활용하고 미세 조정하는 법을 익히세요
• 강화 학습을 활용한 자율 에이전트 훈련