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	Do it! 시리즈(총62건) Do it! C++ 완전 정복 : 기초부터 실전까지 제대로 배운다!     28,800원 (10%↓) Do it! 점프 투 스프링 부트 3     23,400원 (10%↓) Do it! 실무 순서로 배우는 프로덕트 디자인 with 피그마 : 초보 디자이너의 시행착오 1년 치를 줄여 준다!     19,800원 (10%↓) Do it! 데이터 분석을 위한 판다스 입문 : 날씨 관측, 테슬라 주식, 에볼라 바이러스, 빌보드 차트 등 16개 데이터셋과 115개 실습으로 파이썬 데이터 분석 기본기 완성!     22,500원 (10%↓) Do it! Node.js 프로그래밍 입문 : 쉽고 빠르게 달리는 백엔드 개발     32,400원 (10%↓) Do it! 구글 애널리틱스 4 : 마케팅 성과를 높이는 데이터 분석법!     23,400원 (10%↓) Do it! 챗GPT&파이썬으로 AI 직원 만들기 : 기획 자료준비 디자인 영상편집까지 혼자 다 하는 유튜브 PD 앱 만들기     22,500원 (10%↓) Do it! 데이터 과학자를 위한 실전 머신러닝 : 13가지 핵심 머신러닝 모델을 직접 구현하며 레벨업!     27,000원 (10%↓) Do it! 프런트엔드 UI 개발 with Vue.js : 웹 사이트 하나를 통째로 만들며 배운다!     22,500원 (10%↓) Do it! 점프 투 자바 : 비전공자도 첫날부터 실습하는 초고속 입문서     18,900원 (10%↓) Do it! 점프 투 파이썬 : 중학생도 첫날부터 실습하는 초고속 입문서     19,800원 (10%↓) Do it! 오토캐드 2024 : 초보자도 6일이면 설계 도면 그린다!     25,200원 (10%↓) Do it! 스위프트로 아이폰 앱 만들기: 입문 : 코딩 몰라도 OK! 손가락으로 짚어 주듯 하나하나 알려 준다!     29,700원 (10%↓) Do it! 알고리즘 코딩 테스트 C++ 편 : 기출 유형 분석부터 문제 풀이 비법까지!     30,600원 (10%↓) Do it! 게임 10개 만들며 배우는 파이썬 : 누구나 이 책으로 파이썬 레벨 업!     19,800원 (10%↓) Do it! 깡샘의 안드로이드 앱 프로그래밍 with 코틀린 : 친절한 문법 설명 + 18개 실습 예제로 배우는 모바일 앱 개발     36,000원 (10%↓) Do it! 모던 자바스크립트 프로그래밍의 정석 : 한권으로 끝내는 웹 개발 교과서     32,400원 (10%↓) Do it! 자료구조와 함께 배우는 알고리즘 입문: C 언어 편     21,600원 (10%↓) Do it! C# 프로그래밍 입문 : 딱 필요한 문법만 빠르게 배우고 프로젝트 실습까지!     18,000원 (10%↓) Do it! 지옥에서 온 문서 관리자 깃&깃허브 입문     15,300원 (10%↓) Do it! 알고리즘 코딩 테스트: 파이썬 편 : 코딩 테스트를 처음 준비하는 취준생의 필독서!     28,800원 (10%↓) 누구나 쉽게 배우는 Do it! 조코딩의 프로그래밍 입문 : 복붙으로 다 끝낸다! HTML부터 인공지능까지!     16,200원 (10%↓) Do it! SQL 입문 : 비전공자도 개발자도 쉽게 배우는 기초 문법 + 실용 예제     19,800원 (10%↓) Do it! 공공데이터로 배우는 R 데이터 분석 with 샤이니 : 부동산 빅데이터 분석 전 과정 수록!     16,200원 (10%↓) Do it! 클론 코딩 줌 : 노마드 코더와 만드는 화상 채팅 서비스     16,200원 (10%↓) Do it! 점프 투 파이썬: 라이브러리 예제 편 : 실무에 쓰는 라이브러리는 이 책에 다 있다!     23,400원 (10%↓) Do it! 자료구조와 함께 배우는 알고리즘 입문: 자바 편 : 내 손으로 직접 코딩하며 확인한다!     19,800원 (10%↓) Do it! 쉽게 배우는 파이썬 데이터 분석 : 데이터 분석 프로젝트 전 과정 수록!     20,700원 (10%↓) Do it! 알고리즘 코딩 테스트: 자바 편 : IT 기업 최신 출제 경향 완벽 분석!     28,800원 (10%↓) Do it! 첫 인공지능 : 보통 사람이 알아야 할 인공지능 기초!     11,700원 (10%↓) Do it! 깡샘의 안드로이드 앱 프로그래밍 with 코틀린 : 친절한 문법 설명과 18개 실습으로 배우는 모바일 앱 개발     32,400원 (10%↓) Do it! BERT와 GPT로 배우는 자연어 처리 : 트랜스포머 핵심 원리와 허깅페이스 패키지 활용법     18,000원 (10%↓) Do it! 자바스크립트 입문     16,200원 (10%↓) Do it! 첫 통계 with 베이즈 : 인공지능 기술을 뒷받침하는 통계 기초     11,700원 (10%↓) Do it! 딥러닝 교과서 : 퍼셉트론부터 GAN까지 핵심 이론 총망라!     25,200원 (10%↓) Do it! 플러터 앱 프로그래밍 : 오픈 API 활용 + 파이어베이스 + 구글 맵 + 광고 수익까지     27,000원 (10%↓) Do it! 인터랙티브 웹 페이지 만들기     25,200원 (10%↓) Do it! 자바 완전 정복     27,000원 (10%↓) Do it! 클론 코딩 트위터 : 노마드 코더 니꼴라스와 만드는 트위터 서비스     16,200원 (10%↓) Do it! 안드로이드 앱 프로그래밍     36,000원 (10%↓) Do it! 리액트 네이티브 앱 프로그래밍 : 타입스크립트와 훅으로 나만의 인스타그램 앱 만들기     37,800원 (10%↓) Do it! 반응형 웹 페이지 만들기 : 실무자가 꼭 알아야 할 반응형 웹 기술의 모든 것!     18,000원 (10%↓) Do it! 쉽게 배우는 R 텍스트 마이닝     18,000원 (10%↓) Do it! HTML+CSS+자바스크립트 웹 표준의 정석 : 한 권으로 끝내는 웹 기본 교과서     27,000원 (10%↓) Do it! 점프 투 장고 : 파이썬 웹 개발부터 배포까지!     17,820원 (10%↓) Do it! 프로그레시브 웹앱 만들기 : 반응형 웹 개발부터 하이브리드 앱 배포까지 PWA 완전 정복!     28,800원 (10%↓) Do it! 클론 코딩 영화 평점 웹서비스 : 노마드 코더 니꼴라스와 만드는 진짜 리액트 앱     14,400원 (10%↓) Do it! 자료구조와 함께 배우는 알고리즘 입문: 파이썬 편 : 내 손으로 직접 코딩하며 확인한다     19,800원 (10%↓) Do it! 건축 BIM을 위한 Revit 입문 : 그리드부터 실전 프로젝트까지 7일 완성!     19,800원 (10%↓) Do it! 첫 파이썬 : 게임하듯배우는나의첫프로그래밍책 | 만화와그림으로'코딩왕초보'탈출!     12,600원 (10%↓) Do it! 키트 없이 만드는 아두이노 : 팅커캐드에서 준비물 없이 배우는 IoT 체험 학습     14,850원 (10%↓) Do it! 타입스크립트 프로그래밍 : 기초부터 함수형 코드까지 챙기는 실속 코스!     22,500원 (10%↓) Do it! HTML5+CSS3 웹 표준의 정석     22,500원 (10%↓) Do it! 지옥에서 온 문서관리자 깃&깃허브 입문 : 자주 쓰는 기능은 여기 다 있다! 문서 지옥, 하루 안에 탈출하자!     13,500원 (10%↓) Do it! 웹 사이트 따라 만들기 : 현직 웹 퍼블리셔의 작업 방식 그대로!     14,400원 (10%↓) Do it! 첫 코딩 with 자바 : 보통 사람이 알아야 할 프로그래밍 기초 with 자바     12,600원 (10%↓) Do it! 코틀린 프로그래밍 : 기초 문법부터 안드로이드 활용까지     17,100원 (10%↓) Do it! 자바 프로그래밍 입문 : 개발 10년, 강의 10년! 명강사의 기초튼튼 코딩 밥상     22,500원 (10%↓) Do it! 자바스크립트 + 제이쿼리 입문 : 155개 예제로 기본 잡고, 반응형 웹부터 실무 활용 플러그인까지     18,000원 (10%↓) Do it! Vue.js 입문 : 예제로 이해하고 실전 프로젝트로 완성한다!     13,500원 (10%↓) Do it! 자료구조와 함께 배우는 알고리즘 입문: C 언어 편 : 엄선된 114개의 실습 예제와 105개의 연습 문제!     19,800원 (10%↓) Do it! C언어 입문     22,500원 (10%↓)

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• 10년 차 데이터 분석가의 실력 상승 비법을 담았다! 13가지 핵심 머신러닝 모델을 직접 구현하면서 머신러닝 입문자를 실무의 세계로 안내하는 책 이 책은 저자가 데이터 분석가로 10년 동안 일하며 깨달은 실력 상승의 비법을 예비 실무자에게 전하고자 집필한 책이다. 그 비법은 바로 기본으로 돌아가 선형 모델, 트리 모델 등 13가지 핵심 머신러닝 모델을 집중적으로 공부하는 것이다. 먼저 각 모델의 밑바탕에 있는 알고리즘 기초과 수리 이론을 살펴보고, 간단한 형태로 모델을 직접 구현해 본다. 그리고 최적화된 파이썬 패키지로 다시 모델링한 다음, 둘 사이에 어떤 차이가 발생하는지를 비교해 보며 머신러닝의 작동 원리를 탐구한다. 머신러닝은 이론만 공부하던 입문자가 처음 실무를 맞닥뜨릴 때 큰 어려움을 겪는 분야이다. 이때 겪는 어려움은 결국 실력이 쌓여야만 근본적으로 극복할 수 있다. 기본 모델을 깊이 이해할수록 다양한 모델들이 서로 동떨어져 있지 않고 기본 모델과 이론적으로 많은 부분을 공유한다는 사실을 깨달을 것이다. 그러고 나면 실제 업무나 연구에서 전보다 더 유연하고 효율적으로 머신러닝 모델링을 수행할 수 있을 것이다.
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• 머신러닝에 입문하고 실무에서 막혔다면? 실무에 필요한 역량을 기를 때! 머신러닝은 입문과 실무의 간극이 매우 넓은 분야이다. 입문서에 나오는 패키지 사용법과 실습 코드는 실제 연구나 업무 환경에 맞춰 적용하기 쉽지 않고, 상황에 따라 그때그때 구글링으로 코드를 찾아 사용하려 해도 환경이나 조건이 조금만 바뀌는 순간 먹통이 되기 일쑤다. 이 책의 저자 또한 머신러닝을 처음 공부하기 시작할 때 비슷한 문제를 겪었다. 십여 년 동안 현장에서 머신러닝과 씨름하면서 진짜 실력을 기르려면 모든 머신러닝 기법의 기본이 되는 주요 모델의 이론과 사용법을 완벽하게 터득하는 데에 집중해야 한다는 것을 깨달았다. 이 책은 머신러닝에 입문한 뒤 실무에서 헤매는 과거의 저자와 같은 분들에게 조금 힘겹지만 지나고 보면 가장 빠른 실력 향상의 정도이자 지름길을 알려 준다. 13가지 핵심 모델을 직접 구현해 보면서 진짜 업무에 곧바로 쓸 수 있는 응용력을 갖춘다 그렇다면 어떻게 해야 기본 모델을 완벽하게 이해할 수 있을까? 이 책에서는 핵심 머신러닝 모델 13가지를 소개하고, 이를 간단한 형태로 직접 구현해 보는 방법을 제안한다. 단순히 다양하고 복잡한 모델을 만들어 문제를 풀어 보는 경험은 현재 내 실력으로 온전히 체화되지 않을 수 있다. 또한 실전에서는 언제나 주어진 환경이 달라지기 마련이므로, 그에 따라 모델의 형태를 자신이 원하는 대로 변형할 줄 알아야 한다. 주요한 기본 모델의 이론과 사용법을 깊이 알아갈수록 다른 모델을 쉽게 이해할 수 있고, 나아가 어떤 머신러닝 모델이든 핵심 부분은 대부분 기본 모델과 이론적으로 공유한다는 사실을 깨달을 수 있다. 이렇게 학습하다 보면 실제 업무나 연구에서 머신러닝 모델링을 수행할 때 변화에 유연해지며 불필요한 시도를 줄일 수 있다. 알고리즘 이론부터 하이퍼파라미터 분석까지 머신러닝의 처음부터 끝까지 철저하게 파헤친다 이 책에서는 머신러닝을 다음 순서대로 학습한다. 먼저 각 머신러닝 모델의 밑바탕에 있는 알고리즘 기초 이론을 다시 살펴보고, 수리 이론과 함께 작동 원리를 깊이 이해한다. 그리고 간단한 형태로 모델을 직접 코딩하여 구현해 본다. 그다음 사이킷런에 내장된 해당 모델에 최적화된 파이썬 패키지를 활용해 모델링하고, 앞서 직접 만든 모델과 비교하며 그 차이점을 탐구한다. 마지막으로 파이썬 패키지에 사용한 하이퍼파라미터를 알아보며 패키지의 동작을 더 자세히 이해해 본다. 머신러닝을 처음 공부하거나 공부한 지 오래되었다면 '사전 지식 훑어보기'를 읽으며 각 장에서 다루는 모델을 이해하는 데 필요한 지식을 미리 살펴볼 수 있다. 또한 각 장의 마지막에는 머신러닝 전문가가 되고자 하는 사람이 알아 두면 좋을 양질의 지식을 '보충 수업'으로 소개한다. 머신러닝의 세계를 한눈에 조망할 수 있는 '머신러닝 용어 지도' 수록! 머신러닝의 다양한 분야와 종류, 개념을 한눈에 파악할 수 있는 ‘용어 지도’를 부록으로 제공한다. 이 지도를 살펴보면서 머신러닝의 세계는 어떻게 구성되어 있는지, 그중에 이 책을 통해 어떤 부분을 배웠는지 알아보자. 앞으로 머신러닝의 어떤 곳을 탐험할지도 즐겁게 고민해 보자. 함께 배우고, 나누고, 성장하는 ‘Do it! 스터디룸’으로 오세요! 혼자 계획을 세우고 공부하다 보면 금방 지치기 마련이다. 나와 비슷한 고민을 하는 독자를 만나 어려운 내용을 공유해 보자. 서로 도움을 주고받으며 공부하다 보면 더 보람차다. 멀리 가려면 친구와 함께해 보자. - Do it! 스터디룸: cafe.naver.com/doitstudyroom 예제 소스 파일은 이지...스퍼블리싱 홈페이지 자료실 또는 저자 깃허브에서 제공합니다 - 이지스퍼블리싱 홈페이지: www.easyspub.co.kr → [자료실] 클릭 → 도서명 검색 - 저자 깃허브: github.com/giwoong2/doit_hands-on_ML
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• 첫째마당 머신러닝 준비하기 1장 머신러닝과 파이썬 __1.1 머신러닝 알아보기 ____1.1.1 머신 러닝은 왜 생겨났을까? ____1.1.2 이 책에서 배우는 머신러닝 모델 한눈에 보기 ____1.1.3 이 책의 학습 구성 한눈에 보기 __1.2 머신러닝에 쓰는 알고리즘 개념 이해하기 __1.3 실습 환경 설정하기 ____1.3.1 이 책에서 사용하는 파이썬 패키지 살펴보기 __1.4 머신러닝 절차 빠르게 체험하기 ____1.4.1 데이터셋 준비하기 ____1.4.2 데이터셋 분할하기 ____1.4.3 데이터 전처리 ____1.4.4 학습 데이터를 이용한 모델 학습 ____1.4.5 학습 데이터와 검증 데이터 쌍을 이용한 하이퍼파라미터 튜닝 ____1.4.6 테스트 데이터셋에 대한 최종 성능 측정과 평가 둘째마당 선형 모델을 이용한 지도 학습 __선형 모델 준비하기 2장 최소 제곱법 모델 __2.1 최소 제곱법 모델이란? ____2.1.1 최소 제곱법 모델의 정의 __2.2 정규 방정식으로 최소 제곱법 모델 구현하기 ____2.2.1 정규 방정식을 이용한 풀이 이론 ____2.2.2 정규 방정식으로 풀이 구현하기 ____2.2.3 정규 방정식 구현의 단점 __2.3 특잇값 분해를 이용한 최소 제곱법 모델 구현하기 ____2.3.1 SVD-OLS를 이용한 풀이 이...론 ____2.3.2 정규 방정식 풀이의 단점과 SVD-OLS 풀이의 장점 ____2.3.3 SVD-OLS를 이용한 풀이 구현하기 __2.4 TSVD-OLS를 이용한 모델 구현하기 ____2.4.1 TSVD-OLS를 이용한 풀이 이론 ____2.4.2 TSVD-OLS를 이용한 풀이 구현하기 __2.5 패키지로 표현하기 __2.6 최소 제곱법 모델 보충 수업 ____2.6.1 통계 모델로서의 OLS ____2.6.2 결정 계수 ____2.6.3 화이트 박스 모델과 블랙 박스 모델 __되새김 문제 3장 로지스틱 회귀 모델 __사전 지식 훑어보기 __3.1 로지스틱 회귀 모델이란? __3.2 로지스틱 회귀 모델 구현하기 ____3.2.1 로지스틱 회귀 모델의 기본 이론 ____3.2.2 로지스틱 회귀 모델의 심화 이론 ____3.2.3 로지스틱 회귀 모델 구현하기 __3.3 패키지로 표현하기 __3.4 로지스틱 회귀 모델 보충 수업 ____3.4.1 피처 스케일링과 파이프라인 ____3.4.2 통계 모델로서의 로지스틱 회귀 기법 ____3.4.3 교차검증법 ____3.4.4 피처선택법 __되새김 문제 4장 라쏘 모델 __사전 지식 훑어보기 __4.1 라쏘 모델이란? __4.2 라쏘 모델 구현하기 ____4.2.1 라쏘 모델의 이론 ____4.2.2 라쏘 모델 구현하기 __4.3 패키지로 표현하기 __4.4 라쏘 모델 보충 수업 ____4.4.1 LARS 기반 라쏘 모델 ____4.4.2 모델 선택법 __되새김 문제 5장 릿지 회귀 모델 __사전 지식 훑어보기 __5.1 릿지 회귀 모델이란? __5.2 릿지 회귀 모델 구현하기 ____5.2.1 릿지 회귀 모델의 기본 이론 ____5.2.2 릿지 회귀 모델의 심화 이론 ____5.2.3 릿지 회귀 모델 구현하기 __5.3 패키지로 표현하기 __5.4 릿지 회귀 모델 보충 수업 ____5.4.1 편향-분산 상충 관계와 릿지 회귀의 분산 ____5.4.2 릿지 분류 모델 ____5.4.3 엘라스틱 넷 회귀 모델 __되새김 문제 셋째마당 트리 모델을 이용한 지도 학습 __트리 모델 준비하기 6장 결정 트리 모델 __사전 지식 훑어보기 __6.1 결정 트리 모델이란? __6.2 결정 트리 모델 구현하기 ____6.2.1 결정 트리 분류 모델의 이론 ____6.2.2 결정 트리 분류 모델 구현하기 __6.3 패키지로 표현하기 __6.4 결정 트리 모델 보충 수업 ____6.4.1 회귀 트리 ____6.4.2 그리드 서치 ____6.4.3 피처 중요도 __되새김 문제 7장 랜덤 포레스트 모델 __사전 지식 훑어보기 __7.1 랜덤 포레스트 모델이란? __7.2 랜덤 포레스트 모델 구현하기 ____7.2.1 랜덤 포레스트 모델의 이론 ____7.2.2 랜덤 포레스트 분류 모델 구현하기 __7.3 패키지로 표현하기 __7.4 랜덤 포레스트 모델 보충 수업 ____7.4.1 랜덤 포레스트 회귀 모델 ____7.4.2 OOB 점수 ____7.4.3 ExtraTrees ____7.4.4 피처 중요도 __되새김 문제 8장 그레이디언트 부스팅 트리 모델 __사전 지식 훑어보기 __8.1 그레이디언트 부스팅 트리 모델이란? __8.2 그레이디언트 부스팅 트리 모델 구현하기 ____8.2.1 그레이디언트 부스팅 트리 모델의 이론 ____8.2.2 부스팅 트리 회귀 모델 구현하기 __8.3 패키지로 표현하기 __8.4 그레이디언트 부스팅 트리 모델 보충 수업 ____8.4.1 설명 가능 인공지능 ____8.4.2 GBT 모델 이후의 부스팅 기법 __되새김 문제 넷째마당 기타 지도 학습 모델 9장 K-최근접 이웃 모델 __사전 지식 훑어보기 __9.1 K-최근접 이웃 모델이란? __9.2 K-최근접 이웃 모델 구현하기 ____9.2.1 KNN 모델의 기본 이론 ____9.2.2 KNN 모델의 심화 이론 ____9.2.3 KNN 분류 모델 구현하기 __9.3 패키지로 표현하기 __9.4 K-최근접 이웃 모델 보충 수업 ____9.4.1 KNN 회귀 모델 ____9.4.2 결정 경계 ____9.4.3 고정 반지름 근접 이웃 모델 ____9.4.4 KNN 이상값 모델 __되새김 문제 10장 서포트 벡터 머신 모델 __10.1 서포트 벡터 머신 모델이란? __10.2 서포트 벡터 머신 모델 구현하기 ____10.2.1 서포트 벡터 머신 모델의 이론 ____10.2.2 SVM 모델 구현하기 __10.3 패키지로 표현하기 ____10.3.1 다른 패키지로 구현하기 __10.4 서포트 백터 머신 모델 보충 수업 ____10.4.1 서포트 벡터 회귀로 확장하기 ____10.4.2 클래스 분류의 확률 판정법 __되새김 문제 11장 다층 퍼셉트론 모델 __사전 지식 훑어보기 __11.1 다층 퍼셉트론 모델이란? __11.2 다층 퍼셉트론 모델 구현하기 ____11.2.1 다층 퍼셉트론 모델의 이론 ____11.2.2 다층 퍼셉트론 모델 구현하기 __11.3 패키지로 표현하기 __11.4 다층 퍼셉트론 모델 보충 수업 ____11.4.1 MLP 회귀 모델 __되새김 문제 다섯째마당 비지도 학습 모델 12장 K-평균 군집화 모델 __12.1 K-평균 군집화 모델이란? __12.2 K-평균 군집화 모델 구현하기 ____12.2.1 K-평균 군집화 모델의 이론 ____12.2.2 K-평균 군집화 모델 구현하기 __12.3 패키지로 표현하기 __12.4 K-평균 군집화 모델 보충 수업 ____12.4.1 K-평균 군집화 모델 적용이 부적절한 데이터셋 ____12.4.2 군집화 결과 평가하기 __되새김 문제 13장 계층적 군집화 모델 __13.1 계층적 군집화 모델이란? __13.2 계층적 군집화 모델 구현하기 ____13.2.1 계층적 군집화 모델의 이론 ____13.2.2 계층적 군집화 모델 구현하기 __13.3 패키지로 표현하기 __13.4 계층적 군집화 모델 보충 수업 ____13.4.1 덴드로그램으로 군집 계층 시각화하기 __되새김 문제 14장 주성분 분석 모델 __사전 지식 훑어보기 __14.1 주성분 분석 모델이란? __14.2 주성분 분석 모델 구현하기 ____14.2.1 주성분 분석 모델의 이론 ____14.2.2 PCA 모델 구현하기 __14.3 패키지로 표현하기 __14.4 주성분 분석 모델 보충 수업 ____14.4.1 다양한 차원 축소 기법 __되새김 문제 [부록] 한눈에 보는 머신러닝 용어 지도 되새김 문제 풀이 참고문헌 찾아보기
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• 배기웅 [저]

• 카이스트 수리과학과에서 학사와 석사 학위를 받은 후 실제 사회 현상에 대한 머신러닝 모델링에 관심이 생겨 카이스트 기술경영학부에서 박사 과정으로 머신러닝을 활용한 계량 마케팅을 전공했다. 영화나 드라마 등의 엔터테인먼트 산업에서 제품의 제목과 소비자 리뷰 등의 텍스트 정보를 이용해 매출을 모델링하는 연구로 박사 학위를 취득했다. 이후 삼성 SDS에서 데이터 분석가로 일하고 있다. 데이터 분석 교육, 검정, 인력 양성에 관심이 많아 현재 관련 업무를 담당하고 있다.

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