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.
Answer 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! :)
목차랑 내용이 전혀 다른데요
0
11
2
수강인증 수료배지 링크가 만료되었습니다.
0
26
1
4.2.2 ~ 10.3.2.1 강의 영상 안나옴
0
29
2
강의 교안 예시
0
22
1
완독 챌린지 도서 인정 방법에 대한 문의
0
50
2
ai 레드티밍 자료 및 강의 누락
0
41
1
스크립트 영상 미일치
0
69
3
강의 자료 요청드립니다.
0
47
1
ssh 연결
0
51
1
강의의 난이도 및 속도
1
65
2
Gemini File Search API
0
49
2
법률 실습 data 안에 pdf 파일 없음
0
43
2
20번 강의 LoRA 실습이 에러가 납니다.
0
55
1
예제 파일 다운로드는 어디서 하나요?
1
65
2
바흐다나우 어텐션을 시작하게 된 이유가 궁금해요!
0
126
2
누적입력에서 겹치는 방식으로 넘어간 이유
0
163
2
인증 하는 방법
0
148
2
7장 3절 이후는 언제 올리나요?
0
136
3
2.2 텍스트 토큰화 하기 강의 질문
0
103
1
Chapter1에서 말하는 "모델"이 정확히 어떤건가요?
0
113
2
챌린지 쿠폰 재 발급 가능 여부 확인 드립니다.
0
140
3
gpt_download 관련 오류 질의입니다.
0
125
2
챕터 4 밑바닥부터 GPT 모델 구현하기 강의 업로드 문의드립니다.
0
134
2
슬라이딩 윈도우를 위해 for Loop 만들시 stride 관련 질문
0
160
2