개발길에서 살아남기

개인 프로젝트중에 웹 스캘핑을 해서 프린트를 찍으니 알 수 없는 공백이 생겨서 이것을 여러 방식으로 해결해보고자 했지만 가장 효과적이었던 것은 정규식으로 프린트로 쉽게 볼 수 있는 문자열을 제외해서 프린트를 찍는 방법이었다

이 방법이 항상 먹힌다는 보장을 하기에는 조금 자신이없다

왜냐하면 print를 찍으면 출력에 제외되는 문자가 혹시나 있을수있다

나는 이방식으로 알수없는 특수기호 공백을 찾아내서 replace로 데이터에서 제거했다

중괄호, 소괄호에 적용하고싶을때 대괄호를 해당괄호로 변경해주면 사용할 수 있다

딥러닝(인공신경망) < 머신러닝 < 인공지능 


책
머신러닝 탐구생활 (입문용으로 좋음)
밑바닥부터 시작하는 머신러닝 <- 추천 책
핸즈온 머신러닝
케라스 창시자에게 배우는 딥러닝
딥러닝의 작동원리 두잇딥러닝입문


로드맵 추천
https://www.youtube.com/watch?v=WHn5My6dN7c

책추천 => https://tensorflow.blog/book-roadmap/
혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝: 머신러닝과 딥러닝을 처음 입문하는 분, 수학 대신 그림과 친절한 설명으로 알고리즘을 이해하고 싶으신 분.

파이토치로 배우는 자연어 처리: 파이토치를 사용하여 다양한 자연어 처리 기술을 배우고 싶은 분. 파이토치와 딥러닝의 기본기부터 시퀀스 투 시퀀스 모델까지.
Do it! 딥러닝 입문: 딥러닝을 처음 배우려는 분, 밑바닥부터 신경망의 이론을 파이썬으로 직접 만들면서 배우고 싶은 분, 다른 딥러닝 도서들이 읽기 어려웠던 분.
구글 브레인 팀에게 배우는 딥러닝 with TensorFlow.js: 자바스크립트로 딥러닝의 전반적인 주제를 폭넓게 배우고 싶으신 분. 다양한 자바스크립트 예제를 바로 활용하고 싶은 분.

케라스 창시자에게 배우는 딥러닝: 딥러닝을 처음 배우는 분, 수학적 이론 보다는 활용에 관심이 많은 분.
딥러닝 일러스트레이티드: 딥러닝의 역사와 다양한 애플리케이션을 살펴 보며 텐서플로와 케라스를 사용한 딥러닝 모델 구현을 배우고 싶으신 분. 선형 회귀부터 강화 학습까지.

GAN 인 액션: 생성적 적대 신경망의 원리와 다양한 GAN 모델을 배우고 싶은 분, GAN 훈련의 어려움과 적대 샘플의 위험에 대해 알고 싶은 분.
미술관에 GAN 딥러닝: 생성 모델링에 대해 배우고 싶은 분, 변이형 오토인코더와 GAN 등을 사용해 글을 쓰거나 그림을 그리고 노래를 작곡하는 생성 모델 분야의 최신 기술을 알고 싶은 분.

핸즈온 머신러닝: 머신러닝과 딥러닝을 폭 넓게 배우려는 분, 사이킷런과 텐서플로를 모두 사용해 보고 싶은 분.
핸즈온 머신러닝 2: 머신러닝과 딥러닝을 폭 넓게 배우려는 분, 사이킷런은 물론 새롭게 바뀐 텐서플로 2와 케라스에 대해 깊게 공부하고 싶은 분.
머신 러닝 교과서: 머신러닝과 딥러닝을 폭 넓게 배우려는 분, 넘파이를 사용해 알고리즘을 처음부터 구현해보고 싶은 분, 사이킷런과 텐서플로를 모두 사용해 보고 싶은 분.
머신 러닝 교과서 3판: GAN과 강화 학습을 포함해 머신러닝과 딥러닝을 폭 넓게 배우려는 분, 넘파이를 사용해 알고리즘을 처음부터 구현해보고 사이킷런과 텐서플로를 사용해 다양한 알고리즘을 배우고 싶은 분.


머신러닝 파워드 애플리케이션: 실전 머신러닝 애플리케이션을 구축하는 방법을 배우고 싶은 분. 아이디어에서 데이터셋 수집, 모델 구축, 디버깅, 모니터링에 이르기까지 다양한 실전 지침 제공.


[개정2판] 파이썬 라이브러리를 활용한 머신러닝: 사이킷런을 사용하여 머신러닝의 다양한 주제를 폭넓게 탐색하고 싶은 분, 수학적 이론 보다는 활용에 관심이 많은 분.
파이썬을 활용한 머신러닝 쿡북: 사이킷런과 케라스의 활용 예제를 빠르게 참고하고 싶은 분, 이미지와 텍스트 처리의 다양한 사례를 배우고 싶은 분.
XGBoost와 사이킷런을 활용한 그레이디언트 부스팅: XGBoost를 포함하여 다양한 그레이디언트 부스팅 구현을 익히고 싶은 분.
텐서플로 첫걸음: 프로그래밍에 익숙하지 않은 분, 머신러닝/딥러닝을 공부한 적이 없는 분, 텐서플로에 대해 감을 얻고 싶은 분.