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	위키북스 데이터 사이언스(총56건) 실전! 프로젝트로 배우는 딥러닝 컴퓨터비전 : 영상분석 이론부터 엔비디아 젯슨 나노를 활용한 자율주행 실습까지     31,500원 (10%↓) 파이썬 텍스트 마이닝 바이블 2 : 파이썬 기초부터 트랜스포머, BERT, GPT까지     25,200원 (10%↓) 파이썬 텍스트 마이닝 바이블 1 : 파이썬 기초부터 트랜스포머, BERT, GPT까지     37,800원 (10%↓) 파이토치 트랜스포머를 활용한 자연어 처리와 컴퓨터비전 심층학습 : 실전 프로젝트와 최신 알고리즘을 통한 딥러닝 모델 개발     43,200원 (10%↓) 실전! 컴퓨터비전을 위한 머신러닝 : 텐서플로와 케라스를 활용한 머신러닝 기반 이미지 처리 완벽 가이드     31,500원 (10%↓) 파이썬 데이터 사이언스 핸드북 : IPython, Jupyter, NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-Learn 라이브러리를 활용한 데이터 과학과 머신러닝     34,200원 (10%↓) 파이썬 텍스트 마이닝 완벽 가이드 : 자연어 처리 기초부터 딥러닝 기반 BERT와 트랜스포머까지     27,000원 (10%↓) 데이터 분석가가 반드시 알아야 할 모든 것 : 파이썬 코드와 캐글 데이터셋으로 실습하는     34,200원 (10%↓) 모두를 위한 메타러닝 : PyTorch를 활용한 Few-shot 학습 모델과 빠른 강화학습 에이전트 만들기     23,400원 (10%↓) 파이썬 웹 스크레이핑 완벽 가이드 : 파이썬 기초문법부터 스트림릿을 이용한 웹 앱 제작과 카카오 API 활용까지     28,800원 (10%↓) 파이썬을 활용한 머신러닝 자동화 시스템 구축     25,200원 (10%↓) 차근차근 실습하며 배우는 파이토치 딥러닝 프로그래밍 : 파이썬부터 머신러닝 기초, 이미지 인식, 파인 튜닝까지     28,800원 (10%↓) 파이토치와 유니티 ML-Agents로 배우는 강화학습 : 다양한 게임을 제작하며 배우는 심층강화학습     25,200원 (10%↓) 파이썬 머신러닝 완벽 가이드 : 다양한 캐글 예제와 함께 기초 알고리즘부터 최신 기법까지 배우는     36,000원 (10%↓) 파이썬을 이용한 딥러닝/강화학습 주식투자 : 파이토치와 케라스를 활용한 인공지능 퀀트 투자 시스템     27,000원 (10%↓) 텐서플로 2와 머신러닝으로 시작하는 자연어 처리 : 로지스틱 회귀부터 BERT와 GPT3까지     32,400원 (10%↓) 손에 잡히는 퀀트 투자 with 파이썬 : 파이썬을 활용한 금융 데이터 분석과 퀀트 투자 전략 검증     28,800원 (10%↓) AI 엔지니어를 위한 머신러닝 시스템 디자인 패턴     28,800원 (10%↓) 파이썬 데이터 클리닝 쿡북 : 파이썬과 판다스를 활용한 데이터 전처리     25,200원 (10%↓) 수학으로 풀어보는 강화학습 원리와 알고리즘 : 딥러닝과 강화학습을 이해하기 위한 필수 수학 이론부터     27,000원 (10%↓) 데이터 해석학 입문 : 올바른 데이터 분석을 위한 의사결정 성공 방정식     24,300원 (10%↓) 돈 되는 파이썬 인공지능 프로그래밍 : 회사 매출을 올리는 AI 도입과 활용법     22,500원 (10%↓) 강화학습/심층강화학습 특강 : 파이썬 기초부터 AI 시스템 구축까지, 실습을 통해 배우는 인공지능 강좌     24,300원 (10%↓) 실무 프로젝트로 배우는 데이터 분석 with R : 업무에 곧바로 써먹는 R 실전 활용법     25,200원 (10%↓) C#과 파이썬을 활용한 OpenCV 4 프로그래밍 : 컴퓨터 비전 기초 이론부터 머신러닝을 활용한 영상 처리 프로젝트까지     32,400원 (10%↓) 금융 전문가를 위한 머신러닝 알고리즘 : 파이썬으로 배우는 금융 머신러닝 알고리즘의 원리와 활용     31,500원 (10%↓) 카카오 아레나 데이터 경진대회 1등 노하우 : 상품 카테고리 분류와 브런치 글 개인화추천으로 배우는 데이터 분석 실무     24,300원 (10%↓) 데이터 애널리틱스 : 예제로 배우는 모델링 기법, 데이터 분석, 모델 구축 과정     31,500원 (10%↓) 파이썬 데이터 분석 실무 테크닉 100 : 100가지 예제로 배우는 데이터 가공, 머신러닝, 이미지/자연어 처리의 기술     23,400원 (10%↓) 나의 첫 머신러닝/딥러닝 : 파이썬으로 구현해보는 필수 머신러닝/딥러닝 알고리즘     23,400원 (10%↓) 수학으로 풀어보는 칼만필터 알고리즘 : 기초 이론부터 깊게 이해하고 응용 예제로 철저하게 배우는     28,800원 (10%↓) 파이썬과 케라스로 배우는 강화학습 : 내 손으로 직접 구현하는 게임 인공지능     25,200원 (10%↓) 실전! 텐서플로 2를 활용한 딥러닝 컴퓨터 비전 : 텐서플로 2.0과 케라스를 활용한 강력한 이미지 처리 애플리케이션 만들기     25,200원 (10%↓) 사물인터넷을 위한 인공지능 : 더 스마트한 IoT 시스템을 개발하기 위한 고급 머신러닝/딥러닝 기법     25,200원 (10%↓) 기초부터 시작하는 강화학습 신경망 알고리즘 : AI는 어떻게 게임을 할까     24,300원 (10%↓) 데이터 분석을 위한 파이썬 철저 입문 : 기초 문법부터 실무에 필요한 데이터 분석 기술까지 한 번에 배우는     25,200원 (10%↓) 딥러닝을 위한 수학 : 인공지능의 핵심 원리를 이해하고 파이썬으로 구현해 보는     22,500원 (10%↓) XAI 설명 가능한 인공지능, 인공지능을 해부하다 : 블랙박스를 이해하고 시스템의 신뢰성을 높이기 위한     25,200원 (10%↓) 데이터 분석을 떠받치는 수학 : 엑셀과 수학, 통계로 배우는 데이터 과학의 기술     24,300원 (10%↓) 파이썬을 이용한 머신러닝, 딥러닝 실전 개발 입문 : 웹 크롤링과 스크레이핑부터 머신러닝ㆍ딥러닝까지 체계적으로 배우기     27,000원 (10%↓) 케라스로 구현하는 고급 딥러닝 알고리즘 : 딥러닝 기법, 오토인코더, GAN, 변분 오토인코더     25,200원 (10%↓) 엔지니어를 위한 선형대수 : 철저한 증명을 통해 깊고 확실하게 이해하는 선형대수학     22,500원 (10%↓) 파이썬을 활용한 크롤러 개발과 스크레이핑 입문 : 크롤러 설계와 개발부터 수집 데이터 분석과 운용까지     27,000원 (10%↓) 실전! Core ML을 활용한 머신러닝 iOS 앱 개발 : 인공지능을 활용한 객체 인식, 감정 탐지, 스타일 전이, 스케치 인식 구현     24,300원 (10%↓) 딥러닝 모델 설계를 떠받치는 기술 : 딥러닝이 안 풀릴 때 보는 케라스 해법 정리서     22,500원 (10%↓) 실전활용! 텐서플로 딥러닝 프로젝트 : 10가지 실무 프로젝트로 배우는 텐서플로와 딥러닝 알고리즘 100% 활용법     24,300원 (10%↓) 따라 하면서 배우는 유니티 ML-Agents : 유니티 머신러닝 에이전트를 이용한 딥러닝 강화학습     19,800원 (10%↓) 시작하세요! 데이터 분석 with R : R로 배우는 기초 통계와 데이터 분석 기법     25,200원 (10%↓) 크롤링 핵심 가이드 : 웹 사이트 크롤링을 위한 실전 테크닉     19,800원 (10%↓) 러닝! OpenCV 3 : OpenCV 라이브러리 창시자가 알려주는 컴퓨터 비전 완벽 가이드     52,200원 (10%↓) 애자일 데이터 과학 2.0 : 변화에 기민하게 반응하는 견고한 데이터 분석 애플리케이션 구축     25,200원 (10%↓) 파이썬으로 배우는 데이터 과학 입문과 실습 : 소규모 데이터셋 처리부터 빅데이터 처리, 머신러닝, 시각화까지     24,300원 (10%↓) 기초 수학으로 이해하는 머신러닝 알고리즘 : 수학으로 풀어보는 머신러닝 알고리즘과 파이썬 머신러닝 프로그래밍     19,800원 (10%↓) 정석으로 배우는 딥러닝 : 텐서플로와 케라스로 배우는 시계열 데이터 처리 알고리즘     24,300원 (10%↓) 지능형 웹 알고리즘 : 지능형 웹 서비스 개발을 위한     22,500원 (10%↓) 리얼월드 머신러닝 : 생생한 현장의 실무 예제로 배우는     22,500원 (10%↓)

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• BeautifulSoup, scikit-learn, TensorFlow를 사용하여 실무에 머신러닝/딥러닝을 적용해 보자! 인공지능, 머신러닝, 딥러닝은 바둑, 의료, 자동차 등 이미 다양한 분야에서 성공적인 성과를 보여주고 있습니다. 이러한 머신러닝, 딥러닝과 관련된 성공 사례를 듣고 나면 실제 업무에서도 활용해보고 싶을 것입니다. 사실 머신러닝이라고 하면 어려운 수학과 관련된 지식이 필요하다고 생각하는 경우가 많지만, 그렇게까지 어려운 수학을 사용하는 경우는 거의 없습니다. 활용할 데이터만 가지고 있다면 자신이 원하는 것을 만들어낼 수 있습니다. 『파이썬을 이용한 머신러닝, 딥러닝 실전 개발 입문』에서는 머신러닝의 바탕이 되는 데이터를 수집하고, 수집된 데이터를 기반으로 머신러닝을 수행하는 방법을 설명합니다. 인터넷에서 데이터를 어떻게 효율적으로 수집하는지 알아보고, 머신러닝을 원활하게 할 수 있게끔 데이터를 가공하는 방법을 살펴봅니다. 나아가 가공된 데이터를 이용해 챗봇 제작, 규동 메뉴 이미지 판정, 얼굴 인식 등 머신러닝에 활용하는 과정까지 실질적인 파이썬 예제 코드로 소개합니다. 이번 개정판에서는 Selenium 라이브러리 사용 방법의 변경, Scrapy 프레임워크 관련 내용의 추가, 일부 예제의 수정 등의 내용이 보강되었습니다.
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• ▣ 00장: 머신러닝을 위한 데이터 처리 0-1. 크롤링, 스크레이핑, 머신러닝 ___인터넷의 빅데이터 ___스크레이핑, 크롤링, 데이터 가공 ___머신러닝에 사용할 수 있는 데이터의 구조 ▣ 01장: 크롤링과 스크레이핑 1-1. 데이터 다운로드하기 ___웹상의 정보를 추출하는 방법 ___urllib.request를 이용한 다운로드 ___웹에서 데이터 추출하기 ___BeautifulSoup로 스크레이핑하기 1-2. BeautifulSoup로 스크레이핑하기 ___네이버 금융에서 환율 정보 추출하기 ___웹 브라우저로 HTML 구조 확인하기 1-3. CSS 선택자 ___위키 문헌에 공개돼 있는 윤동주 작가의 작품 목록 가져오기 ___CSS 선택자 자세히 알아보기 ___CSS 선택자로 추출 연습하기 ___정규 표현식과 함께 조합하기 1-4. 링크에 있는 것을 한꺼번에 내려받기 ___한꺼번에 다운받는 데 필요한 처리 내용 ___상대 경로를 전개하는 방법 ___재귀적으로 HTML 페이지를 처리하는 방법 ▣ 02장: 고급 스크레이핑 2-1. 로그인이 필요한 사이트에서 다운받기 ___HTTP 통신 ___requests 사용해보기 2-2. 웹 브라우저를 이용한 스크레이핑 ___웹 브라우저 원격 조작에 사용하는 Selenium ___웹 사이트를 이미지로 캡처해보기 ...___네이버에 로그인해서 구매한 물건 목록 가져오기 ___Selenium으로 스크레이핑하는 방법 ___자바스크립트 실행해보기 2-3. 웹 API로 데이터 추출하기 ___웹 API ___웹 API를 제공하는 이유 ___웹 API 사용해보기 - OpenWeatherMap의 날씨 정보 ___국내에서 사용할 수 있는 웹 API 2-4. cron을 이용한 정기적인 크롤링 ___정기적인 크롤링 ___매일 환율 정보 저장하기 ___cron으로 매일 한 번 실행하기 ___crontab 설정 방법 2-5. Scrapy를 이용한 스크레이핑 ___Scrapy란? ___Scrapy 설치 ___Scrapy 시작하기 ___Scrapy를 셸로 실행해서 테스트해보기 2-6. Scrapy를 이용한 위키북스의 도서 표지 다운로드 ___위키북스의 전체 도서 목록 다운로드 ___이미지 파일을 다운로드하려면? 2-7. Scrapy와 Selenium을 이용한 동적 웹 사이트 다운로드 ▣ 03장: 데이터 소스의 서식과 가공 3-1. 웹의 다양한 데이터 형식 ___텍스트 데이터와 바이너리 데이터 ___XML 분석 ___JSON 분석 ___YAML 분석 ___CSV/TSV 분석 ___엑셀 파일 분석 3-2. 데이터베이스 ___데이터베이스 ___데이터 저장에는 어떤 데이터베이스를 사용해야 할까? ___SQLite - 가볍게 파일 하나로 사용할 수 있는 데이터베이스 ___MySQL 사용하기 ___TinyDB 사용하기 ▣ 04장: 머신러닝 4-1. 머신러닝이란? ___머신러닝 개요 ___머신러닝의 종류 ___머신러닝의 흐름 ___머신러닝의 응용 분야 ___초과 학습(초과 적합) 4-2. 머신러닝 첫걸음 ___머신러닝 프레임워크 scikit-learn ___XOR 연산 학습해보기 ___붓꽃의 품종 분류하기 4-3. 이미지 내부의 문자 인식 ___손글씨 숫자 인식하기 ___이미지 데이터 학습시키기 4-4. 외국어 문장 판별하기 ___외국어 판정 ___판정 방법 ___샘플 데이터 수집 ___언어 판별 프로그램 ___웹 인터페이스 추가하기 4-5. 서포트 벡터 머신(SVM) ___SVM이란? ___SVM을 실제로 사용해보기 ___SVM의 종류 4-6. 랜덤 포레스트 ___랜덤 포레스트란? ___랜덤 포레스트 사용하기 4-7. 데이터를 검증하는 방법 ___크로스 밸리데이션 ___그리드 서치 ▣ 05장: 딥러닝 5-1. 딥러닝 개요 ___딥러닝 5-2. TensorFlow 설치하기 ___TensorFlow ___설치 방법 ___설치가 제대로 됐는지 확인하기 ___TensorFlow로 간단한 계산해보기 5-3. Jupyter Notebook ___Jupyter Notebook 설치하고 실행하기 ___새 노트 만들기 ___데이터 시각화 ___TensorFlow와 함께 사용하기 5-4. TensorFlow 기본 ___TensorFlow 기본 ___머신러닝 해보기 5-5. TensorBoard로 시각화하기 ___TensorBoard의 사용법 5-6. TensorBoard로 딥러닝하기 ___딥러닝의 구조 ___딥러닝 해보기 - MNIST 손글씨 데이터 5-7. Keras로 다양한 딥러닝 해보기 ___Keras ___Keras로 MNIST 테스트해보기 ___Keras로 비만도 판정해보기 5-8. Pandas/NumPy 다루기 ___Pandas/NumPy ___데이터 조작 ___Pandas/Numpy 정리 ▣ 06장: 텍스트 분석과 챗봇 만들기 6-1. 한국어 분석(형태소 분석) ___형태소 분석 ___한국어 형태소 분석 라이브러리 ___출현 빈도 분석 6-2. Word2Vec으로 문장을 벡터로 변환하기 ___Word2Vec ___Gensim 설치 ___Gensim의 Word2Vec으로 “토지”를 읽어보기 ___위키피디아 한국어 버전을 사전으로 사용해보기 ___위키피디아 데이터로 놀아보기 6-3. 베이즈 정리로 텍스트 분류하기 ___텍스트 분류 ___베이즈 정리 ___나이브 베이즈 분류 ___베이지안 필터 사용해보기 6-4. MLP로 텍스트 분류하기 ___MLP로 텍스트 분류하기 6-5. 문장의 유사도를 N-gram으로 분석하기 ___문장의 유사도 분석 ___레벤슈타인 거리 ___파이썬으로 레벤슈타인 거리를 계산하는 프로그램 ___N-gram으로 유사도 구하기 6-6. 마르코프 체인과 LSTM으로 문장 생성하기 ___마르코프 체인과 LSTM/RNN ___마르코프 체인이란? ___마르코프 체인 구현하기 ___LSTM/RNN 6-7. 챗봇 만들기 ___챗봇(회화 봇) ___챗봇의 구조 ▣ 07장: 이미지와 딥러닝 7-1. 유사 이미지 검출하기 ___간단한 형태 인식 - Average Hash 7-2. CNN으로 Caltech 101의 이미지 분류하기 ___CNN으로 색상 있는 이미지 분류해보기 7-3. 규동 메뉴 이미지 판정하기 ___규동을 판정할 수 있는 PC가 좋은 PC ___스크레이핑부터 시작하기 7-4. OpenCV로 얼굴 인식하기 ___OpenCV ___얼굴을 인식하는 프로그램 만들어보기 ___얼굴에 모자이크 걸기 7-5. 이미지 OCR - 연속된 문자 인식하기 ___OpenCV로 텍스트 영역 확인하기 ___문자 인식 데이터 만들기 ___다양한 숫자 폰트 학습시키기 ▣ 부록: 개발 환경 구축 부록-1. VirtualBox/Vagrant 사용법 ___VirtualBox 설치하기 ___Ubuntu 설치하기 ___Docker란? ___Docker 설치 부록-2. Docker로 개발 환경 구축하기 ___macOS에서 Docker for Mac 설치하기 ___Docker에 Ubuntu 설치하기 부록-3. 파이썬 + Anaconda 환경 준비 ___기타 설치
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• 쿠지라 히코우즈쿠에 [저]

• 쿠지라 히코우즈쿠에는 중학교 시절부터 취미로 하던 프로그래밍이 재미있어 다양한 것들을 만들다가 프로그래머가 되었다.
  현재는 소프트웨어 기획 획사 '쿠지라한도'에서 '재미있고 도움되는 도구'를 주제로 윈도우, 안드로이드 등에서 동작하는 앱을 공개하고 있다.
  대표작은 도레미로 작곡할 수 있는 음악 소프트웨어 '텍스트 음악 사쿠라'와 '일본어 기반 프로그래밍 언어 나데시코' 등이다.
  2001년에는 온라인 소프트웨어 대상을 받았으며, 2004년 IPA 청소년부에서 슈퍼크리에이터로 인정을 받았고, 2010년에 OSS 공헌자 상을 수상했다.
  프로그래밍의 즐거움을 전달하기 위해 매일 분투하고 있다.

• 윤인성 [저]

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