책관련 질문입니다.
안녕하세요.
저작하신 책을 읽어 보고 싶어 검색해 보고
궁금증이 생겨 질문드립니다.
혼자 공부하는 머신러닝 + 딥러닝과
혼자 만들면서 공부하는 딥러닝
두책의 차이점을 알고 싶습니다.
수고하세요.
답변 2
1
자세한 설명 감사드립니다.
입문서를 본적이 있기는 하지만,
웬지 저작하신 입문서를 다시 보고 싶은 생각이 드네요.ㅎㅎ
수고하세요.
0
안녕하세요. 박해선입니다. <혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝>은 머신러닝과 딥러닝을 모두 다룹니다. 그래서 기본 선형 회귀, 로지스틱 회귀, 결정 트리와 같은 중요한 머신러닝 알고리즘을 배울 수 있습니다. 후반부의 딥러닝에서는 합성곱, 순환 신경망, 트랜스포머를 다룹니다. 처음 머신러닝을 배우신다면 이 책이 맞습니다. 만약 머신러닝 입문서를 보신 적이 있다면 <혼자 만들면서 공부하는 딥러닝>이 알맞을 수 있습니다. 이 책은 합성곱 신경망과 트랜스포머 기반 모델 중 주요 모델의 구조와 적용된 기술을 배웁니다. 이미지와 텍스트 데이터에 대한 전이 학습에 대해서 배울 수 있고 최신 트랜스포머 기반 LLM에 대해서도 자세히 다루고 있습니다. 감사합니다! :)
IVF vs HNSW
0
15
0
수업자료
0
18
1
실습오류
0
36
1
교안내 링크 접근 오류
0
32
1
3.1.강화학습 기본 알고리즘-마르코프 결정과정
0
45
2
RetrievalQA 방식 관련 문의
0
37
2
슬라이드 오타
0
33
0
LLM 서비스의 신뢰성
1
58
1
[13번 강의] ChatInterface에 PDF 렌더링이 안되는 이슈 공유
0
46
1
워킹플로우 제목 생성 오류와 키워드 미생성 오류
0
47
1
채팅플로우 실행시 진전이 없고 비슷한 류의 답변만 나와요
0
68
4
노드
0
47
1
기초실습 BERT파인튜닝 예제 오류
0
38
1
54강 양자화의 끝판왕, 터보퀀트 (예정) 강의 업로드
0
43
1
바흐다나우 어텐션을 시작하게 된 이유가 궁금해요!
0
95
2
누적입력에서 겹치는 방식으로 넘어간 이유
0
131
2
인증 하는 방법
0
125
2
7장 3절 이후는 언제 올리나요?
0
119
3
2.2 텍스트 토큰화 하기 강의 질문
0
91
1
Chapter1에서 말하는 "모델"이 정확히 어떤건가요?
0
98
2
챌린지 쿠폰 재 발급 가능 여부 확인 드립니다.
0
120
3
gpt_download 관련 오류 질의입니다.
0
114
2
챕터 4 밑바닥부터 GPT 모델 구현하기 강의 업로드 문의드립니다.
0
124
2
슬라이딩 윈도우를 위해 for Loop 만들시 stride 관련 질문
0
148
2