백견불여일타 딥러닝 입문 with 텐서플로우 2.x

지은이의 글
편집자이자 베타테스터의 글
일러두기

1장 준비하기
1.1 시작하며
1.2 케라스란
1.3 케라스 준비하기
1.4 무료 클라우드 사용하기
1.5 API 문서 활용하기
정리해봅시다

[함께 해봐요] 텐서플로우를 설치할 가상환경 만들어 보기
[함께 해봐요] 텐서플로우 CPU 버전 설치하기
[함께 해봐요] 텐서플로우 GPU 버전 설치와 테스트
[함께 해봐요] 구글 드라이브 연동하기
[함께 해봐요] 캐글 노트북에서 결과물 얻는 방법

2장 살펴보기
2.1 머신러닝 프로세스 간략히 살펴보기
2.2 용어 살펴보기
2.3 데이터셋 살펴보기
2.4 커뮤니티 살펴보기
정리해봅시다

[함께 해봐요] 임의로 클래스 확률을 지정하여 그린 ROC 곡선 (chapter02/roccurve.py)

3장 기본기 다지기
3.1 기본 연산 해보기
3.2 신경망
3.3 케라스에서의 개발 과정
정리해봅시다
실습해봅시다

[함께 해봐요] 텐서의 차원과 기본 연산 (basic_calc.ipynb)
[함께 해봐요] 즉시 실행 모드를 통한 연산 (basic_calc.ipynb)
[함께 해봐요] 텐서에서 넘파이로, 넘파이에서 텐서로 (basic_calc.ipynb)
[함께 해봐요] @tf.function (basic_calc.ipynb)
[함께 해봐요] OR 게이트 구현해보기 (perceptron.ipynb)
[함께 해봐요] 벡터의 내적 (perceptron.ipynb)
[함께 해봐요] XOR 게이트 구현해보기 + 다층 퍼셉트론 (perceptron.ipynb)
[함께 해봐요] 여러 가지 활성화 함수 (perceptron.ipynb)
[함께 해봐요] 경사하강법 실험해보기 (perceptron.ipynb)

4장 신경망 적용해보기
4.1 MNIST와 Fashion-MNIST
4.2 보스턴 주택 가격 예측
4.3 빙산인가? 선박인가?-1
‘나의 이해도를 측정하자’ 3번 문제
4.4 무슨 옷과 무슨 색?-1
정리해봅시다
실습해봅시다
번외_캐글을 통해 능력 향상시키기

[함께 해봐요] MNIST 데이터셋 다운받기 (mnist.ipynb)
[함께 해봐요] 데이터의 형태 확인하기 (mnist.ipynb)
[함께 해봐요] 데이터 그려보기 (mnist.ipynb)
[함께 해봐요] 검증 데이터 만들기 (mnist.ipynb)
[함께 해봐요] 모델 입력을 위한 데이터 전처리 (mnist.ipynb)
[함께 해봐요] 모델 입력을 위한 레이블 전처리 (mnist.ipynb)
[함께 해봐요] 모델 구성하기 (mnist.ipynb)
[함께 해봐요] 소프트맥스와 시그모이드 값의 비교 (mnist.ipynb)
[함께 해봐요] 학습과정 설정하기 (mnist.pynb)
[함께 해봐요] 모델 학습하기 (mnist.ipynb)
[함께 해봐요] history를 통해 확인해볼 수 있는 값 출력하기 (mnist.ipynb)
[함께 해봐요] 학습 결과 그려보기 (mnist.ipynb)
[함께 해봐요] 모델 평가하기 (mnist.ipynb)
[함께 해봐요] 학습된 모델을 통해 값 예측하기 (mnist.ipynb)
[함께 해봐요] 예측값 그려서 확인해보기 (mnist.ipynb)
[함께 해봐요] 모델 평가 방법 1?혼동행렬 (mnist.ipynb)
[함께 해봐요] 모델 평가 방법?2 분류 보고서 (mnist.ipynb)
[함께 해봐요] MNIST 데이터셋 다루기: 전체 코드 (mnist.ipynb)
[함께 해봐요] Fashion-MNIST 데이터셋 다운받기 (fashion-mnist.ipynb)
[함께 해봐요] 데이터 그려보기 (fashion-mnist.ipynb)
[함께 해봐요] 전처리 및 검증 데이터셋 만들기 (fashion-mnist.ipynb)
[함께 해봐요] 첫 번째 모델 구성하기 (fashion-mnist.ipynb)
[함께 해봐요] 학습 과정 설정 및 학습하기 (fashion-mnist.ipynb)
[함께 해봐요] 두 번째 모델 구성하기 (fashion-mnist.ipynb)
[함께 해봐요] 두 모델의 학습 과정 그려보기 (fashion-mnist.ipynb)
[함께 해봐요] 보스턴 주택 가격 데이터셋 다운받기 (boston.ipynb)
[함께 해봐요] 데이터 형태 확인하기 (boston.ipynb)
[함께 해봐요] 데이터 전처리 및 검증 데이터셋 만들기 (boston.ipynb)
[함께 해봐요] 모델 구성하기 (boston.ipynb)
[함께 해봐요] 학습하고 평가하기 (boston.ipynb)
[함께 해봐요] K-폴드 사용하기 (boston.ipynb)
[함께 해봐요] K-폴드 결과 확인하기 (boston.ipynb)
[함께 해봐요] 데이터 불러오기 (clothes1.ipynb)
[함께 해봐요] 이미지 제네레이터 정의 및 모델 구성하기 (clothes1.ipynb)
[함께 해봐요] 데이터 제네레이터 정의하기 (clothes1.ipynb)
[함께 해봐요] 제네레이터를 통해 모델 학습시키기 (clothes1.ipynb)
[함께 해봐요] 테스트 데이터 예측하기 (clothes1.ipynb)

5장 컨볼루션 신경망
5.1 일단 사용해보기
5.2 컨볼루션층과 풀링층
5.3 CIFAR-10 살펴보기
5.4 빙산인가? 선박인가??2
‘나의 이해도를 측정하자’ 3번 문제
5.5 전이 학습
정리해봅시다
실습해봅시다

[함께 해봐요] 데이터 살펴보기 (fashion_mnist_cnn.ipynb)
[함께 해봐요] 모델 구성하기 (fashion_mnist_cnn.ipynb)
[함께 해봐요] 모