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- 1장. 컴퓨터는 데이터에서 배운다
- 2장. 간단한 분류 알고리즘 훈련
- 3장. 사이킷런을 타고 떠나는 머신 러닝 분류 모델 투어
- 4장. 좋은 훈련 데이터셋 만들기: 데이터 전처리
- 5장. 차원 축소를 사용한 데이터 압축
- 6장. 모델 평가와 하이퍼파라미터 튜닝의 모범 사례
- 7장. 다양한 모델을 결합한 앙상블 학습
- 8장. 감성 분석에 머신 러닝 적용
- 9장. 회귀 분석으로 연속적 타깃 변수 예측
- 10장. 레이블되지 않은 데이터 다루기: 군집 분석
- 11장. 다층 인공 신경망을 밑바닥부터 구현
- 12장. 파이토치를 사용한 신경망 훈련
- 13장. 파이토치 구조 자세히 알아보기
- 14장. 심층 합성곱 신경망으로 이미지 분류
- 15장. 순환 신경망으로 순차 데이터 모델링
- 16장. 트랜스포머: 어텐션 메커니즘을 통한 자연어 처리 성능 향상
- 17장. 새로운 데이터 합성을 위한 생성적 적대 신경망
- 18장. 그래프 구조 데이터의 의존성 감지를 위한 그래프 신경망
- 19장. 강화 학습으로 복잡한 환경에서 의사 결정