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Do it! 데이터 과학자를 위한 실전 머신러닝 : 13가지 핵심 머신러닝 모델을 직접 구현하며 레벨업!
Do it! 시리즈1 ㅣ 배기웅 ㅣ 이지스퍼블리싱
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  • 발행일
2023년 08월 14일
  • 페이지수/크기/무게
416page/188*258*21/978g
  • ISBN
9791163034964/1163034967
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Do it! 시리즈(총64건)
Do it! IT 서비스 이해를 위한 네트워크 기초 : 개발자 취업·실무를 위한 실습형 네트워크 입문서     19,800원 (10%↓)
Do it! 플러터 앱 개발&출시하기 : 1인 개발로 ‘수익화 앱’을 만든다!     29,700원 (10%↓)
Do it! 스케치업 with 엔스케이프 : 8가지 실무 프로젝트로 배우는 건축·인테리어 렌더링     20,700원 (10%↓)
Do it! 오토캐드 2025 : 초보자도 6일이면 설계 도면 그린다! 건축, 인테리어, 기계 실무에 최적화된 입문서     25,200원 (10%↓)
Do it! 깡샘의 안드로이드 앱 프로그래밍 with 코틀린 : 친절한 문법 설명 + 19개 실습 예제로 배우는 모바일 앱 개발     36,000원 (10%↓)
  • 상세정보
  • 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.
  • 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...
  • 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...
  • 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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