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	아이러브 A.I(제이펍의 인공지능)(총29건) 케라스 창시자의 딥러닝 with R     26,100원 (10%↓) 파이썬으로 배우는 응용 텍스트 분석 : 언어 인식 데이터 제품 개발을 위한 머신러닝     24,300원 (10%↓) 알파제로를 분석하며 배우는 인공지능 : 딥 러닝, 강화 학습, 탐색으로 배우는 인공지능 프로그래밍     27,000원 (10%↓) 예제로 배우는 파이썬 머신러닝 : 텐서플로 2, 파이토치, 사이킷런으로     29,700원 (10%↓) 단단한 심층강화학습 : 심층강화학습 기본 개념을 제대로 정리한 인공지능 교과서     27,000원 (10%↓) 파이썬 머신러닝 실무 테크닉 100     22,500원 (10%↓) 코드로 배우는 인공지능 : 개발자의, 개발자에 의한, 개발자를 위한 AI     22,500원 (10%↓) 파이토치 첫걸음 : 딥러닝 모델 생성에서 애플리케이션 개발까지     21,600원 (10%↓) 단단한 머신러닝 : 머신러닝 기본 개념을 제대로 정리한 인공지능 교과서     27,000원 (10%↓) 딥러닝 인 더 브라우저 : 자바스크립트 프레임워크를 이용한 딥러닝 웹 개발     18,000원 (10%↓) 데이터 과학자와 데이터 엔지니어를 위한 인터뷰 문답집 : 100개 이상의 실전 면접 문제로 배우는 머신러닝/딥러닝/강화학습 알고리즘     30,600원 (10%↓) 단단한 강화학습 : 강화학습 기본 개념을 제대로 정리한 인공지능 교과서     31,500원 (10%↓) 딥러닝을 위한 수학 : 신경망 수학 기초부터 역전파와 경사하강법까지     27,000원 (10%↓) 비전공자를 위한 인공지능 교과서 : 미래를 준비하는 모두를 위한 이 시대의 교양     16,200원 (10%↓) 머신러닝 엔지니어링 : 데이터 수집부터 특징 공학, 모델 평가, 배포, 유지보수까지     25,200원 (10%↓) 인공지능 2 : 현대적 접근방식     34,200원 (10%↓) 인공지능 1 : 현대적 접근방식     37,800원 (10%↓) 쏙쏙 들어오는 인공지능 알고리즘     25,200원 (10%↓) 주머니 속의 머신러닝 : 파이썬으로 구조적 데이터 다루기     13,500원 (10%↓) 입문에서 컴피티션까지 파이썬으로 시작하는 캐글 : 예제 코드 상세 해설 수록     16,200원 (10%↓) 심층 강화학습 인 액션 : 기본 개념부터 파이썬 기반의 최신 알고리즘 구현까지     27,000원 (10%↓) 파이썬으로 배우는 자연어 처리 인 액션     31,500원 (10%↓) 검색을 위한 딥러닝 : 심층 신경망을 활용하는 차세대 검색 엔진 개발     26,100원 (10%↓) 브레인 이미테이션 : 인간을 모방한 인공지능 | 두뇌를 모방한 뉴럴 네트워크     16,200원 (10%↓) 알파고를 분석하며 배우는 인공지능 : 딥 러닝, 몬테카를로 트리 탐색, 듀얼 네트워크, 강화 학습 구조 이해하기     23,400원 (10%↓) 심층 학습     37,800원 (10%↓) 패턴 인식과 머신 러닝 : 패턴 인식 계열의 바이블 | 모두가 기다려온 바로 그 비숍책 한국어판 출간     41,400원 (10%↓) 인공지능 70 : 재미있게 알아보는 AI 키워드     11,700원 (10%↓) 텐서플로로 시작하는 딥러닝 : 합성곱 신경망 중심의 딥러닝 알고리즘     21,600원 (10%↓)

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• 머신러닝의 길잡이가 되어줄 Quick Reference! 인공지능을 구현하는 방법론 중 하나인 머신러닝에 대해 알아야 할 수학 공식이나 통계 지식이 너무 많아 압도될 때가 있습니다. 이 책은 이런 고민을 해결해 주는 책입니다. 너무 복잡하고 어려운 과정을 추상화해서 쉽게 사용하고 싶다거나, 알고리즘의 복잡한 내부를 바닥까지 이해하지는 못하더라도 머신러닝 알고리즘을 가져와 내 데이터에 바로 적용해 보고 싶을 때 사용할 수 있는 도구들을 소개하고 그 활용 방법을 알려줍니다. 다양한 데이터 분석기법 및 시각화 방법을 함축적 내용으로 소개하여, 옆에 두고 보면서 궁금한 것이 생겼을 때 찾아보는 용도로도 좋습니다.
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• 이 책의 특징 머신러닝을 배울 때 참고하며 읽기 좋은 책 도구의 종류, 사용 방법, 각종 파라미터 등을 빠르게 훑으며 기억을 상기할 수 있는 좋은 레퍼런스 자료 머신러닝 모델의 구성 요소, 데이터와 모델의 평가 및 분석을 다양한 도구로 접근해 다각적으로 바라보는 방법을 제시 이 책의 대상 독자 머신러닝에 관심 있는 프로그래머 머신러닝의 방법론을 정립하고 싶은 분 머신러닝의 개념을 다시 한번 정리하고 싶은 분 머신러닝의 다양한 라이브러리와 시각화 방법을 알고 싶은 분
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• CHAPTER 1 소개 1.1 사용된 라이브러리 2 1.2 Pip을 이용한 설치 5 1.3 Conda를 이용한 설치 7 CHAPTER 2 머신러닝 과정에 대한 개요 CHAPTER 3 분류 문제 둘러보기: 타이타닉 데이터셋 3.1 프로젝트 구조의 제안 11 3.2 필요한 패키지 12 3.3 질문을 하자 13 3.4 데이터에 관한 용어 14 3.5 데이터의 수집 15 3.6 데이터의 정리 16 3.7 특징의 생성 24 3.8 샘플 데이터 27 3.9 데이터의 대치 27 3.10 데이터의 표준화 29 3.11 리팩터링 30 3.12 베이스라인 모델 31 3.13 다양한 알고리즘 32 3.14 스태킹 34 3.15 모델 만들기 35 3.16 모델의 평가 36 3.17 모델의 최적화 37 3.18 오차 행렬 38 3.19 ROC 곡선 40 3.20 학습 곡선 41 3.21 모델의 배포 42 CHAPTER 4 누락된 데이터 4.1 누락된 데이터의 분석 46 4.2 누락된 데이터의 삭제 50 4.3 데이터의 대치 51 4.4 지시자 열의 추가 52 CHAPTER 5 데이터의 정리 5.1 열의 이름 53 5.2 누락된 값의 교체 54 CHAPTER 6 탐색 6.1 데이터의 크기 57 6.2 요약 통계 58 6.3 히스토그램 59 6.4 산점도 60 6.5 조인트 플롯 61 6.6 쌍... 격자 63 6.7 박스 플롯과 바이올린 플롯 65 6.8 두 순서형 값의 비교 66 6.9 상관관계 68 6.10 라드비즈 72 6.11 평행 좌표 74 CHAPTER 7 데이터 전처리 7.1 표준화 77 7.2 범위 조정 79 7.3 더미 변수 80 7.4 레이블 인코더 82 7.5 프리퀀시 인코딩 83 7.6 문자열에서 범주 가져오기 83 7.7 그 밖의 범주형 인코딩 85 7.8 날짜형 데이터의 특징 공학 88 7.9 col_na 특징의 추가 89 7.10 수동적 특징 공학 90 CHAPTER 8 특징의 선택 8.1 공선성을 가진 열 94 8.2 라소 회귀 97 8.3 재귀적 특징 제거 99 8.4 상호 정보량 100 8.5 주성분 분석 102 8.6 특징 중요도 102 CHAPTER 9 불균형 범주의 문제 9.1 다른 평가 지표 사용하기 103 9.2 트리 기반 알고리즘과 앙상블 103 9.3 모델에 페널티 부과하기 104 9.4 소수집단 데이터 업샘플링하기 105 9.5 소수집단 데이터 생성하기 106 9.6 과반수집단 데이터를 다운샘플링하기 106 9.7 업샘플링 후 다운샘플링하기 108 CHAPTER 10 분류 10.1 로지스틱 회귀 111 10.2 나이브 베이즈 116 10.3 서포트 벡터 머신 118 10.4 K-최근접 이웃 122 10.5 디시전 트리 125 10.6 랜덤 포레스트 134 10.7 XGBoost 139 10.8 LightGBM을 사용한 그래디언트 부스팅 150 10.9 TPOT 156 CHAPTER 11 모델 선택 11.1 검증 곡선 161 11.2 학습 곡선 163 CHAPTER 12 분류용 평가 지표로 평가하기 12.1 오차 행렬 165 12.2 평가 지표 168 12.3 정확도 170 12.4 재현율 171 12.5 정밀도 171 12.6 F1 171 12.7 분류 보고서 172 12.8 ROC 173 12.9 정밀도-재현율 곡선 174 12.10 누적 이득 도표 175 12.11 리프트 곡선 177 12.12 범주의 균형 179 12.13 범주 예측 오류 180 12.14 차별 임계치 181 CHAPTER 13 모델 설명 13.1 회귀 계수 183 13.2 특징 중요도 184 13.3 LIME 184 13.4 트리 기반 모델의 해석 186 13.5 부분 의존성 도표 187 13.6 대리 모델 191 13.7 SHAP 192 CHAPTER 14 회귀 14.1 베이스라인 모델 200 14.2 선형 회귀 200 14.3 SVM 204 14.4 K-최근접 이웃 207 14.5 디시전 트리 209 14.6 랜덤 포레스트 216 14.7 XGBoost 회귀 220 14.8 LightGBM 회귀 분석 227 CHAPTER 15 회귀용 평가 지표로 평가하기 15.1 평가 지표 233 15.2 잔차 도표 236 15.3 이분산성 237 15.4 정규 잔차 238 15.5 예측 오차 도표 240 CHAPTER 16 회귀 모델의 해석 16.1 SHAP 243 CHAPTER 17 차원성 감소 17.1 PCA 250 17.2 UMAP 269 17.3 t-SNE 275 17.4 PHATE 279 CHAPTER 18 클러스터링 18.1 K-평균 285 18.2 응집 클러스터링 293 18.3 클러스터의 이해 296 CHAPTER 19 파이프라인 19.1 분류 파이프라인 303 19.2 회귀 파이프라인 306 19.3 PCA 파이프라인 307
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• 이 책에서는 다양한 라이브러리를 사용한다. 이는 장점인 동시에 단점일 수 있다. 이들 중 일부는 설치가 까다롭거나 다른 라이브러리 버전과 충돌 문제가 발생할 수 있다. 모든 라이브러리를 설치해야 하는 것은 아니며, 필요한 라이브러리를 상황에 맞게 ‘그때그때 설치’하면 된다. _2p 이번에 다룰 예제에서는 질문에 대답을 하는 예측 모델을 만들고자 한다. 타이타닉호 참사에서의 생존 여부는 탑승객 및 여행의 특징으로 분류할 것이다. 간단한 프로젝트이지만, 여러 모델링 단계를 보여 주는 교육적인 도구로서의 역할을 할 것이다. 우리가 만들 모델은 탑승객의 정보를 입력받아 해당 탑승객이 타이타닉에서 생존했을지를 예측할 수 있어야 한다. 생존했는지 사망했는지, 생존이라는 레이블을 예측하기 때문에 이는 분류 문제다. _13p 이 시점에서 코드를 리팩터링한다. 보통 2개의 함수를 만드는데, 하나는 데이터 정리 작업에 대한 것이고, 다른 하나는 데이터를 학습용과 테스트용으로 분리한 다음 각 데이터셋마다 필요한 다른 변환 처리 작업을 수행하기 위한 것이다. _30p 라드비즈(RadViz) 도표는 각 표본을 원 속에 표현하는데, 원의 둘레 부분에 특징을 표시한다(그림 6-12). 값들은 정규화되어 표현된다. 각 특징마다 표본 값들에 연결된 가상의 실이 있다고 상상해 보자. 그러면 표본들은 값을 기준으로 서로의 특징 방향으로 당겨지는 형태가 된다. 이 도표는 타깃들 사이의 분리 가능성을 시각화하는 한 가지 기법이다. _72p 차원의 저주(curse of dimensionality)는 고려되어야 할 또 다른 문제다. 차원을 증가시키면 증가시킬수록 데이터의 밀도는 점점 더 희박해지며, 근접 계산(neighbor calculation)은 그 유용성을 상실하게 된다. 따라서 밀도의 빈 공간을 채워 넣기 위해서는 더 많은 데이터가 필요하고, 만약 충분한 데이터가 없다면 데이터로부터 신호(signal)을 끄집어내기가 어려워진다. _93p 클러스터링은 그룹을 여러 집단으로 분리하는 데 사용되는 비지도 머신러닝 기법이다. 비지도인 이유는 모델에 주입될 레이블이 없기 때문이다. 단지 특징들의 검사를 통해, 같은 클러스터에 속할 유사한 샘플들을 선별한다. 18장에서는 K-평균(K-means) 및 계층적 클러스터링(hierarchical clustering) 방법을 알아보고, 다양한 기법을 사용하여 타이타닉 데이터셋을 살펴본다. _285p
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• 맷 해리슨 [저]

• 맷 해리슨은 파이썬과 데이터 과학을 위한 교육 및 컨설팅 회사인 MetaSnake를 운영 중이다. 2000년부터 데이터 과학, BI, 스토리지, 테스트 및 자동화, 오픈소스 스택 관리, 금융, 검색 등 다양한 도메인에서 파이썬을 활용한 경험이 많다.

• 박찬성 [저]

• 인제대학교와 워싱턴 주립 대학교에서 컴퓨터공학을 전공했으며 현재는 한국전자통신연구원에서 컴퓨터 네트워크 분야를 연구 및 개발하고 있다. ML GDE(Google Developers Expert for Machine Learning)이자 TensorFlow KR 및 fast.ai KR 커뮤니티 운영자이며, 관련 분야의 번역자로도 활동한다. 『나만의 스마트워크 환경 만들기』(비제이퍼블릭, 2020)를 집필했다. 프로그래밍과 다양한 언어에 관심이 많으며 프로젝트를 진행하며 C/C++, 자바, 파이썬, Go 언어를 사용해왔다.

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