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2장. 딥러닝의 핵심 미리보기 [구글 코랩 실행하기]
4장. 가장 훌륭한 예측선 [구글 코랩 실행하기]
5장. 선형 회귀 모델: 먼저 긋고 수정하기 [구글 코랩 실행하기]
6장 로지스틱 회귀 모델: 참 거짓 판단하기 [구글 코랩 실행하기]
8장 다층 퍼셉트론 [구글 코랩 실행하기]
10장 딥러닝 모델 설계하기 [구글 코랩 실행하기]
11장 데이터 다루기 [구글 코랩 실행하기]
12장 다중 분류 문제의 해결 [구글 코랩 실행하기]
13장 모델의 성능 검증 하기 [구글 코랩 실행하기]
14장 모델의 성능 향상 시키기 [구글 코랩 실행하기]
15장 실제 데이터로 만들어 보는 모델 [구글 코랩 실행하기]
16장 이미지 인식의 꽃, 컨볼루션 신경망(CNN) [구글 코랩 실행하기]
17장 딥러닝을 이용한 자연어 처리 [구글 코랩 실행하기]
18장 시퀀스 배열로 다루는 순환 신경망(RNN) [구글 코랩 실행하기]
19장 세상에 없는 얼굴 GAN, 오토인코더 [구글 코랩 실행하기]
20장 전이 학습을 통해 딥러닝의 성능 극대화하기 [구글 코랩 실행하기]
21장 설명 가능한 딥러닝 모델 만들기 [구글 코랩 실행하기]
22장 캐글로 시작하는 새로운 도전 [구글 코랩 실행하기]
[심화학습 2] 파이썬 코드로 짜는 신경망 [구글 코랩 실행하기]
[별책 부록 1] 가장 많이 쓰이는 머신 러닝 알고리즘 TOP 10 [구글 코랩 실행하기]
[별책 부록 2] 데이터 분석을 위한 판다스 - 92개의 예제 모음 [구글 코랩 실행하기]
