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1장 머신 러닝과 신경망 개론
1.1 머신 러닝이란?
1.1.1 머신 러닝 알고리즘
1.1.2 머신 러닝 워크플로
1.2 머신 러닝 환경 셋업
1.3 신경망
1.3.1 신경망이 뛰어난 이유
1.3.2 신경망 기본 아키텍처
1.3.3 파이썬만으로 신경망 만들기
1.3.4 딥러닝과 신경망
1.4 판다스: 파이썬 데이터 분석 도구
1.4.1 판다스 DataFrame
1.4.2 판다스를 활용한 데이터 시각화
1.4.3 판다스를 활용한 데이터 전처리
1.5 텐서플로와 케라스
1.5.1 케라스의 기본 빌딩 블록
1.5.2 케라스로 신경망 만들기
1.6 기타 파이썬 라이브러리
1.7 마무리
2장 다중 레이어 퍼셉트론을 사용한 당뇨 예측
2.1 실습 환경 설정
2.2 당뇨병 예측
2.3 의료 분야의 인공 지능
2.3.1 진단 자동화
2.4 당뇨병 데이터셋
2.5 탐색적 데이터 분석
2.6 데이터 전처리
2.6.1 결측값 처리
2.6.2 데이터 표준화
2.6.3 데이터셋 분할
2.7 다중 레이어 퍼셉트론
2.7.1 모델 아키텍처
2.8 케라스 모델 만들기
2.8.1 모델 구성
2.8.2 모델 컴파일
2.8.3 모델 훈련
2.9 결과 분석
2.9.1 테스트 정확도
2.9.2 혼동 행렬
2.9.3 ROC 곡선
2.9.4 모델 개선
2.10 마무리
2.11 복습
3장 심층 전방향 신경망을 사용한 택시 요금 예측
3.1 실습 환경 설정
3.2 뉴욕시 택시 요금 예측
3.3 뉴욕시 택시 요금 데이터셋
3.4 탐색적 데이터 분석
3.4.1 위치 데이터 시각화
3.4.2 요일 및 시간별 승차 통계
3.5 데이터 전처리
3.5.1 결측값 및 이상치 처리
3.6 특징 공학
3.6.1 시간 관련 변수
3.6.2 위치 특징 변수
3.7 변수 스케일링
3.8 심층 전방향 신경망
3.8.1 모델 아키텍처
3.8.2 회귀 손실 함수
3.9 케라스로 모델 만들기
3.10 결과 분석
3.11 예제 코드 정리
3.12 마무리
3.13 복습
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함수를 실행해 보자.
plot_lat_long(df2, landmarks,
points
=
'Pickup'
)
▲ 그림 3-3
점차트로 그린 승차 위치
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BUY
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