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파이썬을 활용한 머신러닝 쿡북 : 전처리에서 딥러닝까지, 판다스와 사이킷런 중심의 실전 문제 해결 200선
크리스 알본, 박해선 ㅣ 한빛미디어 ㅣ Machine Learning with Python Cookbook
  • 정가
33,000원
  • 판매가
29,700원 (10% ↓, 3,300원 ↓)
  • 발행일
2019년 09월 01일
  • 페이지수/크기/무게
508page/182*234*23/913g
  • ISBN
9791162241950/1162241950
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  • 상세정보
  • 200개 비법 레시피로 실무 머신러닝 문제를 쉽고 빠르게 해결하기 200여 개의 비법 레시피를 제공하는 이 책은 실무에서 접하는 다양한 머신러닝 문제를 해결하도록 도와준다. 판다스나 사이킷런 같은 파이썬 라이브러리로 데이터 적재, 텍스트나 수치형 데이터 다루기, 모델 선택, 차원 축소 등 다양한 문제를 해결할 수 있다. 레시피의 코드를 샘플 데이터셋에 적용하며 실제로 코드가 어떻게 동작하는지 확인해본다. 문제 해결에 대한 설명과 유용한 배경지식도 제공한다. 이 책은 이론과 개념 설명을 넘어서 머신러닝 애플리케이션 제작에 필요한 구체적인 도구를 제시한다. 실무에서 레시피를 그대로 적용하거나 적절히 수정하여 쉽고 빠르게 문제를 해결하기 바란다.
  • 머신러닝 시스템 실무 개발자를 위한 본격적인 문제 해결 가이드북 이 책은 일상적인 머신러닝 작업에서 발생하는 문제를 해결하는 데 필요한 각종 세부사항을 다룹니다. 데이터 과학자와 머신러닝 엔지니어가 모델을 만들면서 가장 많이 사용하는 작업에 필요한 거의 200여 개에 달하는 독립적인 해결책을 담았습니다. 역자의 말을 빌리자면 ‘머신러닝 지식을 모아놓은 두꺼운 책이 아니라, 전문가를 위한 스위스 만능칼 같은’ 책입니다. 이 책의 목표는 실제 머신러닝 시스템을 만드는 사람들을 위한 참고 도서가 되는 것입니다. 또한 이 책에는 한국어판만의 특별 팁을 레시피별로 추가 수록했습니다. 원서 자체가 쿡북 스타일이다 보니 하나의 레시피가 특정 메서드나 클래스의 사용 방법을 다루긴 하지만, 레시피가 비교적 짧아 다양한 옵션이나 유사 함수들을 충분히 설명하지는 못합니다. 원서의 이런 미진한 부분을 보완하고자 역자는 대부분의 레시피에 '덧붙임'이라는 항목을 새롭게 만들고 내용을 추가했습니다. 역자가 이처럼 세심하게 추가 보완한 내용을 통해 독자 여러분이 현업에서의 시스템 개발에 필요한 더욱 풍부하고 실용적인 정보를 얻기를 바랍니다. 주요 내용 ● 벡터, 행렬, 배열 ● 수치형과 범주형 데이터, 텍스트, 이미지, 날짜, 시간 다루기 ● 특성 추출과 특성 선택을 사용한 차원 축소 ● 모델 평가와 선택 ● 선형 회귀, 로지스틱 회귀, 트리, 랜덤 포레스트, k-최근접 이웃 ● 서포트 벡터 머신(SVM), 나이브 베이즈, 군집, 신경망 ● 훈련된 모델의 저장과 복원
  • CHAPTER 1 벡터, 행렬, 배열 __1.0 소개 __1.1 벡터 만들기 __1.2 행렬 만들기 __1.3 희소행렬 만들기 __1.4 원소 선택하기 __1.5 행렬 정보 확인하기 __1.6 벡터화 연산 적용하기 __1.7 최댓값, 최솟값 찾기 __1.8 평균, 분산, 표준편차 계산하기 __1.9 배열 크기 바꾸기 __1.10 벡터나 행렬 전치하기 __1.11 행렬 펼치기 __1.12 행렬의 랭크 구하기 __1.13 행렬식 계산하기 __1.14 행렬의 대각원소 추출하기 __1.15 행렬의 대각합 계산하기 __1.16 고윳값과 고유벡터 찾기 __1.17 점곱 계산하기 __1.18 행렬 덧셈과 뺄셈 __1.19 행렬 곱셈 __1.20 역행렬 __1.21 난수 생성하기 CHAPTER 2 데이터 적재 __2.0 소개 __2.1 샘플 데이터셋 적재하기 __2.2 모의 데이터셋 만들기 __2.3 CSV 파일 적재하기 __2.4 엑셀 파일 적재하기 __2.5 JSON 파일 적재하기 __2.6 SQL 데이터베이스로부터 적재하기 CHAPTER 3 데이터 랭글링 __3.0 소개 __3.1 데이터프레임 만들기 __3.2 데이터 설명하기 __3.3 데이터프레임 탐색하기 __3.4 조건에 따라 행 선택하기 __3.5 값 치환하기 __3.6 열 이름 바꾸기 __3.7 최솟값, 최댓값, 합, 평균 계산 및...
  • 크리스 알본 [저]
  • 박해선 [저]
  • 기계공학을 전공했지만 졸업 후엔 줄곧 코드를 읽고 쓰는 일을 했습니다. 텐서플로 블로그(tensorflow.blog)를 운영하고 있고, 머신러닝과 딥러닝에 관한 책을 집필하고 번역하면서 소프트웨어와 과학의 경계를 흥미롭게 탐험하고 있습니다. 『혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝』(한빛미디어, 2020), 『Do it! 딥러닝 입문』(이지스퍼블리싱, 2019)을 집필했습니다. 『머신러닝 파워드 애플리케이션』(한빛미디어, 2021), 『머신러닝 교과서 with 파이썬, 사이킷런, 텐서플로(개정 3판)』(길벗, 2021), 『파이토치로 배우는 자연어 처리』(한빛미디어, 2021), 『딥러닝 일러스트레이티드』(시그마프레스, 2021), 『GAN 인 액션』 (한빛미디어, 2020), 『핸즈온 머신러닝(2판)』(한빛미디어, 2020), 『미술관에 GAN 딥러닝』 (한빛미디어, 2019), 『파이썬을 활용한 머신러닝 쿡북』(한빛미디어, 2019), 『머신 러닝 교과서 with 파이썬, 사이킷런, 텐서플로』(길벗, 2019), 『케라스 창시자에게 배우는 딥러닝』(길벗,2018), 『핸즈온 머신러닝』(한빛미디어, 2018), 『텐서플로 첫걸음』(한빛미디어, 2016)을 우리말로 옮겼습니다.
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