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ÆÄÀ̽ã ÅؽºÆ® ¸¶ÀÌ´× ¹ÙÀ̺í 1 :
ÆÄÀ̽㠱âÃʺÎÅÍ Æ®·£½ºÆ÷¸Ó, BERT, GPT±îÁö
À§Å°ºÏ½º µ¥ÀÌÅÍ »çÀ̾ð½º1 ¤Ó ÀÌ»ó¿± ¤Ó À§Å°ºÏ½º
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42,000¿ø
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(10% ¡é, 4,200¿ø ¡é)
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2023³â 11¿ù 09ÀÏ
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1. ½Å°£ : ¹ßÇàÀÏÀÌ 1³â 6°³¿ù À̳»
- ÃÖ´ë 10% ÇÒÀÎ Àû¿ë °¡´É
- ¿Ü±¹µµ¼/ÇØ¿ÜÁÖ¹®¿ø¼/¾î¸°ÀÌ CD, VIDEO/Áß°íÀüÁý/¾îÇÐ CD, VIDEO´Â Á¦¿Ü
2. ±¸°£ : ¹ßÇàÀÏÀÌ 1³â 6°³¿ù ÀÌÀü
- °ø±Þ¾÷üÀÇ ±¸°£ ÇÒÀÎÀ²ÀÌ ÀÖ´Â °æ¿ì ±¸°£ ÇÒÀÎÀ² °ªÀÌ Àû¿ë
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ÆäÀÌÁö¼ö/Å©±â/¹«°Ô
752page/190*241*34/1526g
ISBN
9791158394707/1158394705
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04/30(È) ¹è¼Û¿Ï·á¿¹Á¤
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(ÃÑ56°Ç)
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: ¿µ»óºÐ¼® À̷кÎÅÍ ¿£ºñµð¾Æ Á¬½¼ ³ª³ë¸¦ È°¿ëÇÑ ÀÚÀ²ÁÖÇà ½Ç½À±îÁö
31,500¿ø (10%¡é)
ÆÄÀ̽ã ÅؽºÆ® ¸¶ÀÌ´× ¹ÙÀ̺í 2
: ÆÄÀ̽㠱âÃʺÎÅÍ Æ®·£½ºÆ÷¸Ó, BERT, GPT±îÁö
25,200¿ø (10%¡é)
ÆÄÀ̽ã ÅؽºÆ® ¸¶ÀÌ´× ¹ÙÀ̺í 1
: ÆÄÀ̽㠱âÃʺÎÅÍ Æ®·£½ºÆ÷¸Ó, BERT, GPT±îÁö
37,800¿ø (10%¡é)
ÆÄÀÌÅäÄ¡ Æ®·£½ºÆ÷¸Ó¸¦ È°¿ëÇÑ ÀÚ¿¬¾î ó¸®¿Í ÄÄÇ»ÅͺñÀü ½ÉÃþÇнÀ
: ½ÇÀü ÇÁ·ÎÁ§Æ®¿Í ÃֽŠ¾Ë°í¸®ÁòÀ» ÅëÇÑ µö·¯´× ¸ðµ¨ °³¹ß
43,200¿ø (10%¡é)
½ÇÀü! ÄÄÇ»ÅͺñÀüÀ» À§ÇÑ ¸Ó½Å·¯´×
: ÅÙ¼ÇÃ·Î¿Í Äɶ󽺸¦ È°¿ëÇÑ ¸Ó½Å·¯´× ±â¹Ý À̹ÌÁö ó¸® ¿Ïº® °¡À̵å
31,500¿ø (10%¡é)
ÆÄÀ̽㠵¥ÀÌÅÍ »çÀ̾𽺠ÇÚµåºÏ
: IPython, Jupyter, NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-Learn ¶óÀ̺귯¸®¸¦ È°¿ëÇÑ µ¥ÀÌÅÍ °úÇаú ¸Ó½Å·¯´×
34,200¿ø (10%¡é)
ÆÄÀ̽ã ÅؽºÆ® ¸¶ÀÌ´× ¿Ïº® °¡À̵å
: ÀÚ¿¬¾î ó¸® ±âÃʺÎÅÍ µö·¯´× ±â¹Ý BERT¿Í Æ®·£½ºÆ÷¸Ó±îÁö
27,000¿ø (10%¡é)
µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®°¡°¡ ¹Ýµå½Ã ¾Ë¾Æ¾ß ÇÒ ¸ðµç °Í
: ÆÄÀ̽ã ÄÚµå¿Í ij±Û µ¥ÀÌÅͼÂÀ¸·Î ½Ç½ÀÇÏ´Â
34,200¿ø (10%¡é)
¸ðµÎ¸¦ À§ÇÑ ¸ÞŸ·¯´×
: PyTorch¸¦ È°¿ëÇÑ Few-shot ÇнÀ ¸ðµ¨°ú ºü¸¥ °ÈÇнÀ ¿¡ÀÌÀüÆ® ¸¸µé±â
23,400¿ø (10%¡é)
ÆÄÀ̽ã À¥ ½ºÅ©·¹ÀÌÇÎ ¿Ïº® °¡À̵å
: ÆÄÀ̽㠱âÃʹ®¹ýºÎÅÍ ½ºÆ®¸²¸´À» ÀÌ¿ëÇÑ À¥ ¾Û Á¦ÀÛ°ú Ä«Ä«¿À API È°¿ë±îÁö
28,800¿ø (10%¡é)
ÆÄÀ̽ãÀ» È°¿ëÇÑ ¸Ó½Å·¯´× ÀÚµ¿È ½Ã½ºÅÛ ±¸Ãà
25,200¿ø (10%¡é)
Â÷±ÙÂ÷±Ù ½Ç½ÀÇÏ¸ç ¹è¿ì´Â ÆÄÀÌÅäÄ¡ µö·¯´× ÇÁ·Î±×·¡¹Ö
: ÆÄÀ̽ãºÎÅÍ ¸Ó½Å·¯´× ±âÃÊ, À̹ÌÁö ÀνÄ, ÆÄÀÎ Æ©´×±îÁö
28,800¿ø (10%¡é)
ÆÄÀÌÅäÄ¡¿Í À¯´ÏƼ ML-Agents·Î ¹è¿ì´Â °ÈÇнÀ
: ´Ù¾çÇÑ °ÔÀÓÀ» Á¦ÀÛÇÏ¸ç ¹è¿ì´Â ½ÉÃþ°ÈÇнÀ
25,200¿ø (10%¡é)
ÆÄÀ̽㠸ӽŷ¯´× ¿Ïº® °¡À̵å
: ´Ù¾çÇÑ Ä³±Û ¿¹Á¦¿Í ÇÔ²² ±âÃÊ ¾Ë°í¸®ÁòºÎÅÍ ÃֽŠ±â¹ý±îÁö ¹è¿ì´Â
36,000¿ø (10%¡é)
ÆÄÀ̽ãÀ» ÀÌ¿ëÇÑ µö·¯´×/°ÈÇнÀ ÁÖ½ÄÅõÀÚ
: ÆÄÀÌÅäÄ¡¿Í Äɶ󽺸¦ È°¿ëÇÑ ÀΰøÁö´É ÄöÆ® ÅõÀÚ ½Ã½ºÅÛ
27,000¿ø (10%¡é)
ÅÙ¼Ç÷Π2¿Í ¸Ó½Å·¯´×À¸·Î ½ÃÀÛÇÏ´Â ÀÚ¿¬¾î ó¸®
: ·ÎÁö½ºÆ½ ȸ±ÍºÎÅÍ BERT¿Í GPT3±îÁö
32,400¿ø (10%¡é)
¼Õ¿¡ ÀâÈ÷´Â ÄöÆ® ÅõÀÚ with ÆÄÀ̽ã
: ÆÄÀ̽ãÀ» È°¿ëÇÑ ±ÝÀ¶ µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®°ú ÄöÆ® ÅõÀÚ Àü·« °ËÁõ
28,800¿ø (10%¡é)
AI ¿£Áö´Ï¾î¸¦ À§ÇÑ ¸Ó½Å·¯´× ½Ã½ºÅÛ µðÀÚÀÎ ÆÐÅÏ
28,800¿ø (10%¡é)
ÆÄÀ̽㠵¥ÀÌÅÍ Å¬¸®´× ÄîºÏ
: ÆÄÀ̽ã°ú ÆÇ´Ù½º¸¦ È°¿ëÇÑ µ¥ÀÌÅÍ Àüó¸®
25,200¿ø (10%¡é)
¼öÇÐÀ¸·Î Ç®¾îº¸´Â °ÈÇнÀ ¿ø¸®¿Í ¾Ë°í¸®Áò
: µö·¯´×°ú °ÈÇнÀÀ» ÀÌÇØÇϱâ À§ÇÑ Çʼö ¼öÇÐ À̷кÎÅÍ
27,000¿ø (10%¡é)
µ¥ÀÌÅÍ Çؼ®ÇÐ ÀÔ¹®
: ¿Ã¹Ù¸¥ µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®À» À§ÇÑ ÀÇ»ç°áÁ¤ ¼º°ø ¹æÁ¤½Ä
24,300¿ø (10%¡é)
µ· µÇ´Â ÆÄÀ̽ã ÀΰøÁö´É ÇÁ·Î±×·¡¹Ö
: ȸ»ç ¸ÅÃâÀ» ¿Ã¸®´Â AI µµÀÔ°ú È°¿ë¹ý
22,500¿ø (10%¡é)
°ÈÇнÀ/½ÉÃþ°ÈÇнÀ Ư°
: ÆÄÀ̽㠱âÃʺÎÅÍ AI ½Ã½ºÅÛ ±¸Ãà±îÁö, ½Ç½ÀÀ» ÅëÇØ ¹è¿ì´Â ÀΰøÁö´É °ÁÂ
24,300¿ø (10%¡é)
½Ç¹« ÇÁ·ÎÁ§Æ®·Î ¹è¿ì´Â µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼® with R
: ¾÷¹«¿¡ °ð¹Ù·Î ½á¸Ô´Â R ½ÇÀü È°¿ë¹ý
25,200¿ø (10%¡é)
C#°ú ÆÄÀ̽ãÀ» È°¿ëÇÑ OpenCV 4 ÇÁ·Î±×·¡¹Ö
: ÄÄÇ»ÅÍ ºñÀü ±âÃÊ À̷кÎÅÍ ¸Ó½Å·¯´×À» È°¿ëÇÑ ¿µ»ó ó¸® ÇÁ·ÎÁ§Æ®±îÁö
32,400¿ø (10%¡é)
±ÝÀ¶ Àü¹®°¡¸¦ À§ÇÑ ¸Ó½Å·¯´× ¾Ë°í¸®Áò
: ÆÄÀ̽ãÀ¸·Î ¹è¿ì´Â ±ÝÀ¶ ¸Ó½Å·¯´× ¾Ë°í¸®ÁòÀÇ ¿ø¸®¿Í È°¿ë
31,500¿ø (10%¡é)
Ä«Ä«¿À ¾Æ·¹³ª µ¥ÀÌÅÍ °æÁø´ëȸ 1µî ³ëÇÏ¿ì
: »óÇ° Ä«Å×°í¸® ºÐ·ù¿Í ºê·±Ä¡ ±Û °³ÀÎÈÃßõÀ¸·Î ¹è¿ì´Â µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼® ½Ç¹«
24,300¿ø (10%¡é)
µ¥ÀÌÅÍ ¾Ö³Î¸®Æ½½º
: ¿¹Á¦·Î ¹è¿ì´Â ¸ðµ¨¸µ ±â¹ý, µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®, ¸ðµ¨ ±¸Ãà °úÁ¤
31,500¿ø (10%¡é)
ÆÄÀ̽㠵¥ÀÌÅÍ ºÐ¼® ½Ç¹« Å×Å©´Ð 100
: 100°¡Áö ¿¹Á¦·Î ¹è¿ì´Â µ¥ÀÌÅÍ °¡°ø, ¸Ó½Å·¯´×, À̹ÌÁö/ÀÚ¿¬¾î ó¸®ÀÇ ±â¼ú
23,400¿ø (10%¡é)
³ªÀÇ Ã¹ ¸Ó½Å·¯´×/µö·¯´×
: ÆÄÀ̽ãÀ¸·Î ±¸ÇöÇغ¸´Â Çʼö ¸Ó½Å·¯´×/µö·¯´× ¾Ë°í¸®Áò
23,400¿ø (10%¡é)
¼öÇÐÀ¸·Î Ç®¾îº¸´Â Ä®¸¸ÇÊÅÍ ¾Ë°í¸®Áò
: ±âÃÊ À̷кÎÅÍ ±í°Ô ÀÌÇØÇÏ°í ÀÀ¿ë ¿¹Á¦·Î öÀúÇÏ°Ô ¹è¿ì´Â
28,800¿ø (10%¡é)
ÆÄÀ̽ã°ú Äɶ󽺷Π¹è¿ì´Â °ÈÇнÀ
: ³» ¼ÕÀ¸·Î Á÷Á¢ ±¸ÇöÇÏ´Â °ÔÀÓ ÀΰøÁö´É
25,200¿ø (10%¡é)
½ÇÀü! ÅÙ¼Ç÷Π2¸¦ È°¿ëÇÑ µö·¯´× ÄÄÇ»ÅÍ ºñÀü
: ÅÙ¼Ç÷Π2.0°ú Äɶ󽺸¦ È°¿ëÇÑ °·ÂÇÑ À̹ÌÁö ó¸® ¾ÖÇø®ÄÉÀÌ¼Ç ¸¸µé±â
25,200¿ø (10%¡é)
»ç¹°ÀÎÅͳÝÀ» À§ÇÑ ÀΰøÁö´É
: ´õ ½º¸¶Æ®ÇÑ IoT ½Ã½ºÅÛÀ» °³¹ßÇϱâ À§ÇÑ °í±Þ ¸Ó½Å·¯´×/µö·¯´× ±â¹ý
25,200¿ø (10%¡é)
±âÃʺÎÅÍ ½ÃÀÛÇÏ´Â °ÈÇнÀ ½Å°æ¸Á ¾Ë°í¸®Áò
: AI´Â ¾î¶»°Ô °ÔÀÓÀ» ÇÒ±î
24,300¿ø (10%¡é)
µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®À» À§ÇÑ ÆÄÀ̽ã öÀú ÀÔ¹®
: ±âÃÊ ¹®¹ýºÎÅÍ ½Ç¹«¿¡ ÇÊ¿äÇÑ µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼® ±â¼ú±îÁö ÇÑ ¹ø¿¡ ¹è¿ì´Â
25,200¿ø (10%¡é)
µö·¯´×À» À§ÇÑ ¼öÇÐ
: ÀΰøÁö´ÉÀÇ ÇÙ½É ¿ø¸®¸¦ ÀÌÇØÇÏ°í ÆÄÀ̽ãÀ¸·Î ±¸ÇöÇØ º¸´Â
22,500¿ø (10%¡é)
XAI ¼³¸í °¡´ÉÇÑ ÀΰøÁö´É, ÀΰøÁö´ÉÀ» ÇغÎÇÏ´Ù
: ºí·¢¹Ú½º¸¦ ÀÌÇØÇÏ°í ½Ã½ºÅÛÀÇ ½Å·Ú¼ºÀ» ³ôÀ̱â À§ÇÑ
25,200¿ø (10%¡é)
µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®À» ¶°¹ÞÄ¡´Â ¼öÇÐ
: ¿¢¼¿°ú ¼öÇÐ, Åë°è·Î ¹è¿ì´Â µ¥ÀÌÅÍ °úÇÐÀÇ ±â¼ú
24,300¿ø (10%¡é)
ÆÄÀ̽ãÀ» ÀÌ¿ëÇÑ ¸Ó½Å·¯´×, µö·¯´× ½ÇÀü °³¹ß ÀÔ¹®
: À¥ Å©·Ñ¸µ°ú ½ºÅ©·¹ÀÌÇκÎÅÍ ¸Ó½Å·¯´×¤ýµö·¯´×±îÁö ü°èÀûÀ¸·Î ¹è¿ì±â
27,000¿ø (10%¡é)
Äɶ󽺷Π±¸ÇöÇÏ´Â °í±Þ µö·¯´× ¾Ë°í¸®Áò
: µö·¯´× ±â¹ý, ¿ÀÅäÀÎÄÚ´õ, GAN, º¯ºÐ ¿ÀÅäÀÎÄÚ´õ
25,200¿ø (10%¡é)
¿£Áö´Ï¾î¸¦ À§ÇÑ ¼±Çü´ë¼ö
: öÀúÇÑ Áõ¸íÀ» ÅëÇØ ±í°í È®½ÇÇÏ°Ô ÀÌÇØÇÏ´Â ¼±Çü´ë¼öÇÐ
22,500¿ø (10%¡é)
ÆÄÀ̽ãÀ» È°¿ëÇÑ Å©·Ñ·¯ °³¹ß°ú ½ºÅ©·¹ÀÌÇÎ ÀÔ¹®
: Å©·Ñ·¯ ¼³°è¿Í °³¹ßºÎÅÍ ¼öÁý µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®°ú ¿î¿ë±îÁö
27,000¿ø (10%¡é)
½ÇÀü! Core MLÀ» È°¿ëÇÑ ¸Ó½Å·¯´× iOS ¾Û °³¹ß
: ÀΰøÁö´ÉÀ» È°¿ëÇÑ °´Ã¼ ÀνÄ, °¨Á¤ ŽÁö, ½ºÅ¸ÀÏ ÀüÀÌ, ½ºÄÉÄ¡ ÀÎ½Ä ±¸Çö
24,300¿ø (10%¡é)
µö·¯´× ¸ðµ¨ ¼³°è¸¦ ¶°¹ÞÄ¡´Â ±â¼ú
: µö·¯´×ÀÌ ¾È Ç®¸± ¶§ º¸´Â ÄÉ¶ó½º Çعý Á¤¸®¼
22,500¿ø (10%¡é)
½ÇÀüÈ°¿ë! ÅÙ¼Ç÷Πµö·¯´× ÇÁ·ÎÁ§Æ®
: 10°¡Áö ½Ç¹« ÇÁ·ÎÁ§Æ®·Î ¹è¿ì´Â ÅÙ¼ÇÃ·Î¿Í µö·¯´× ¾Ë°í¸®Áò 100% È°¿ë¹ý
24,300¿ø (10%¡é)
µû¶ó ÇÏ¸é¼ ¹è¿ì´Â À¯´ÏƼ ML-Agents
: À¯´ÏƼ ¸Ó½Å·¯´× ¿¡ÀÌÀüÆ®¸¦ ÀÌ¿ëÇÑ µö·¯´× °ÈÇнÀ
19,800¿ø (10%¡é)
½ÃÀÛÇϼ¼¿ä! µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼® with R
: R·Î ¹è¿ì´Â ±âÃÊ Åë°è¿Í µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼® ±â¹ý
25,200¿ø (10%¡é)
Å©·Ñ¸µ ÇÙ½É °¡À̵å
: À¥ »çÀÌÆ® Å©·Ñ¸µÀ» À§ÇÑ ½ÇÀü Å×Å©´Ð
19,800¿ø (10%¡é)
·¯´×! OpenCV 3
: OpenCV ¶óÀ̺귯¸® â½ÃÀÚ°¡ ¾Ë·ÁÁÖ´Â ÄÄÇ»ÅÍ ºñÀü ¿Ïº® °¡À̵å
52,200¿ø (10%¡é)
¾ÖÀÚÀÏ µ¥ÀÌÅÍ °úÇÐ 2.0
: º¯È¿¡ ±â¹ÎÇÏ°Ô ¹ÝÀÀÇÏ´Â °ß°íÇÑ µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼® ¾ÖÇø®ÄÉÀÌ¼Ç ±¸Ãà
25,200¿ø (10%¡é)
ÆÄÀ̽ãÀ¸·Î ¹è¿ì´Â µ¥ÀÌÅÍ °úÇÐ ÀÔ¹®°ú ½Ç½À
: ¼Ò±Ô¸ð µ¥ÀÌÅͼ ó¸®ºÎÅÍ ºòµ¥ÀÌÅÍ Ã³¸®, ¸Ó½Å·¯´×, ½Ã°¢È±îÁö
24,300¿ø (10%¡é)
±âÃÊ ¼öÇÐÀ¸·Î ÀÌÇØÇÏ´Â ¸Ó½Å·¯´× ¾Ë°í¸®Áò
: ¼öÇÐÀ¸·Î Ç®¾îº¸´Â ¸Ó½Å·¯´× ¾Ë°í¸®Áò°ú ÆÄÀ̽㠸ӽŷ¯´× ÇÁ·Î±×·¡¹Ö
19,800¿ø (10%¡é)
Á¤¼®À¸·Î ¹è¿ì´Â µö·¯´×
: ÅÙ¼ÇÃ·Î¿Í Äɶ󽺷Π¹è¿ì´Â ½Ã°è¿ µ¥ÀÌÅÍ Ã³¸® ¾Ë°í¸®Áò
24,300¿ø (10%¡é)
Áö´ÉÇü À¥ ¾Ë°í¸®Áò
: Áö´ÉÇü À¥ ¼ºñ½º °³¹ßÀ» À§ÇÑ
22,500¿ø (10%¡é)
¸®¾ó¿ùµå ¸Ó½Å·¯´×
: »ý»ýÇÑ ÇöÀåÀÇ ½Ç¹« ¿¹Á¦·Î ¹è¿ì´Â
22,500¿ø (10%¡é)
ÆÄÀ̽ã ÅؽºÆ® ¸¶ÀÌ´× ¹ÙÀ̺í
(ÃÑ2°Ç)
ÆÄÀ̽ã ÅؽºÆ® ¸¶ÀÌ´× ¹ÙÀ̺í 2
: ÆÄÀ̽㠱âÃʺÎÅÍ Æ®·£½ºÆ÷¸Ó, BERT, GPT±îÁö
25,200¿ø (10%¡é)
ÆÄÀ̽ã ÅؽºÆ® ¸¶ÀÌ´× ¹ÙÀ̺í 1
: ÆÄÀ̽㠱âÃʺÎÅÍ Æ®·£½ºÆ÷¸Ó, BERT, GPT±îÁö
37,800¿ø (10%¡é)
±â°èÇнÀ°ú µö·¯´× ¾Ë°í¸®Áò, ÅؽºÆ® ºÐ¼®À» ÀÌ Ã¥ ÇÑ ±ÇÀ¸·Î ³¡³»ÀÚ! ±â°èÇнÀ°ú µö·¯´× ¾Ë°í¸®ÁòÀ» ÀÌ¿ëÇؼ ÅؽºÆ® ºÐ¼®À» ÀßÇϱâ À§Çؼ´Â ¾Ë°í¸®ÁòÀÇ ÀÛµ¿¿ø¸®¸¦ Á¤È®È÷ ÀÌÇØÇÏ´Â °ÍÀÌ Áß¿äÇÕ´Ï´Ù. ÀÌ Ã¥Àº ÅؽºÆ® ºÐ¼® ½Ç½À»Ó ¾Æ´Ï¶ó, ÅؽºÆ® ºÐ¼®¿¡¼ Áß¿äÇÑ ¿ªÇÒÀ» ÇÏ´Â ±â°èÇнÀ°ú µö·¯´× ¾Ë°í¸®ÁòÀÇ ÀÛµ¿ ¿ø¸®¸¦ ÀÚ¼¼È÷ ¼³¸íÇÕ´Ï´Ù. ¾Ë°í¸®ÁòÀÇ ÀÌÇظ¦ µ½±â À§ÇØ, ¾Ë°í¸®ÁòÀ» ÀÌÇØÇÏ´Â µ¥ ÇÊ¿äÇÑ ¼öÇÐ °³³ä(º¤ÅÍ, Çà·Ä, È®·ü µî)¿¡ °üÇÑ ¼³¸íµµ Á¦°øÇÕ´Ï´Ù. ÅؽºÆ® ºÐ¼®À̳ª ÄÚµù °æÇèÀÌ ¾ø´Â µ¶ÀÚµµ ½±°Ô Á¢ÇÒ ¼ö ÀÖµµ·Ï, ÆÄÀ̽㠱âÃÊ¿Í ÅؽºÆ® ºÐ¼®ÀÇ ±âÃÊ, ÅؽºÆ® ºÐ¼®À» ÇÏ´Â µ¥ ÇÊ¿äÇÑ ±âº»ÀûÀÎ ³»¿ë(À¥½ºÅ©·¹ÀÌÇÎ, Á¤±ÔÇ¥Çö½Ä µî)¿¡ °üÇؼµµ ºÎ·Ï¿¡¼ ´Ù·ì´Ï´Ù.
¡Ú ÀÌ Ã¥¿¡¼ ´Ù·ç´Â ³»¿ë ¡Ú ¡Ý ÆÄÀ̽㠱âÃÊ, À¥½ºÅ©·¹ÀÌÇÎ, Á¤±ÔÇ¥Çö½Ä ¡Ý ±âº» ¼öÇÐ: ¼±Çü´ë¼ö, È®·ü, MLE, EM ¾Ë°í¸®Áò, º£ÀÌÁö¾È Ãß·Ð µî ¡Ý ÅؽºÆ® Àüó¸®¿Í ÅؽºÆ® ³×Æ®¿öÅ© ºÐ¼® ¡Ý ±â°èÇнÀ ¾Ë°í¸®ÁòÀ» È°¿ëÇÑ ÅؽºÆ® ºÐ¼®: K-Æò±Õ, À§°èÀû ±ºÁý ºÐ¼®, DBSCAN, GMM, Â÷¿ø¡Ý Ãà¼Ò, ·ÎÁö½ºÆ½ ȸ±Í ¸ðÇü, ³ªÀÌºê º£ÀÌÁî, °áÁ¤ Æ®¸®, ¾Ó»óºí ¾Ë°í¸®Áò, SVM, ÅäÇÈ ¸ðµ¨¸µ ¡Ý µö·¯´× ¾Ë°í¸®ÁòÀ» È°¿ëÇÑ ÅؽºÆ® ºÐ¼®: FNN, CNN, RNN, LSTM, GRU, seq2seq, Transformer, BERT¿Í BERT ±â¹Ý ¾Ë°í¸®Áò, GPT ¸ðÇü, ºñÀü Æ®·£½ºÆ÷¸Ó, ¿ÀÅäÀÎÄÚ´õ
[1ºÎ] ÅؽºÆ® Àüó¸®¿Í ±âÃÊ ºÐ¼® ¢Ã 1Àå: ÅؽºÆ® ºÐ¼® 1.1 ÅؽºÆ® ºÐ¼®À̶õ 1.2 ÅؽºÆ® ºÐ¼®ÀÇ ÀϹÝÀû ÀýÂ÷ 1.3 ÅؽºÆ® ºÐ¼®ÀÇ Á¾·ù ¢Ã 2Àå: ÆÄÀ̽㠰³¹ß ȯ°æ ±¸ÃàÇϱâ 2.1 ¾Æ³ªÄÜ´Ù(Anaconda) ¼³Ä¡ 2.2 ÁÖÇÇÅÍ ³ëÆ®ºÏ »ç¿ë ¹æ¹ý ___2.2.1 ÁÖÇÇÅÍ ³ëÆ®ºÏ ½ÇÇà ¹æ¹ý ___2.2.2 ÁÖÇÇÅÍ ³ëÆ®ºÏÀÇ À̸§ º¯°æ ¹æ¹ý ___2.2.3 ÁÖÇÇÅÍ ³ëÆ®ºÏ Á¾·áÇϱâ 2.3 ±¸±Û ÄÚ·¦ »ç¿ëÇϱ⠢à 3Àå: ÆÄÀ̽㠱⺻ ¹®¹ý 3.1 ÆÄÀ̽ãÀÇ ±âº»ÀûÀÎ ±¸¼º ¿ä¼Ò: º¯¼ö¿Í ÇÔ¼ö ___3.1.1 º¯¼ö ___3.1.2 ÇÔ¼ö ___3.1.3 ÁÖ¼® ´Þ±â 3.2 µ¥ÀÌÅÍ Å¸ÀÔ ___3.2.1 ¼ýÀÚ ___3.2.2 ¸®½ºÆ® ___3.2.3 ¹®ÀÚ¿ ___3.2.4 »çÀü ___3.2.5 Æ©Çà ___3.2.6 ÁýÇÕ ___3.2.7 µ¥ÀÌÅÍ Å¸ÀÔ º¯È¯ 3.3 if-else Á¶°Ç¹® ___3.3.1 if ±¸¹® ___3.3.2 if-else ±¸¹®: if ±¸¹®ÀÇ Á¶°ÇÀÌ ¸¸Á·ÇÏÁö ¾Ê´Â °æ¿ì¿¡µµ ÄÚµå ½ÇÇàÇϱâ ___3.3.3 if-elif-else ±¸¹®: ¿©·¯ °³ÀÇ Á¶°Ç »ç¿ëÇϱâ ___3.3.4 ÇϳªÀÇ ±¸¹®¿¡¼ ¿©·¯ °³ÀÇ Á¶°Ç µ¿½Ã »ç¿ëÇϱâ 3.4 for ¹Ýº¹¹® ___3.4.1 for ¹Ýº¹¹® »ç¿ëÇϱâ ___3.4.2 for ¹®¿¡¼ range() ÇÔ¼ö »ç¿ëÇϱâ ___3.4.3 continue¿Í break Å°¿öµå »ç¿ëÇϱâ ___3.4.4 ¿©·¯ °³ÀÇ Æ©Çà ¿ø¼ÒÀÇ °ª µ¿½Ã¿¡ »ç¿ëÇϱâ ___3.4.5 enum
...
erate() ÇÔ¼ö »ç¿ëÇϱâ ___3.4.6 ¸®½ºÆ® ÄÄÇÁ¸®Çî¼Ç 3.5 while ¹Ýº¹¹® ___3.5.1 while ¹Ýº¹¹® »ç¿ëÇϱâ ___3.5.2 continue¿Í break »ç¿ëÇϱâ 3.6 »ç¿ëÀÚ Á¤ÀÇ ÇÔ¼ö ___3.6.1 »ç¿ëÀÚ ÇÔ¼ö ¸¸µé±â ___3.6.2 À§Ä¡ ±â¹Ý ÆĶó¹ÌÅÍ(Positional parameters) ___3.6.3 ÆĶó¹ÌÅÍÀÇ À̸§À» »ç¿ëÇÏ¿© ÀÎÀÚ Àü´ÞÇϱâ ___3.6.4 ÆĶó¹ÌÅÍÀÇ ±âº»°ª ¼³Á¤Çϱâ ___3.6.5 ÀԷ¹޴ ÀÎÀÚÀÇ ¼ö°¡ Á¤ÇØÁöÁö ¾ÊÀº °æ¿ì ___3.6.6 ÆĶó¹ÌÅÍÀÇ À̸§À» ¹Ì¸® Á¤ÀÇÇÏÁö ¾Ê´Â °æ¿ì ___3.6.7 lambda Å°¿öµå »ç¿ëÇϱâ 3.7 ÆÄÀÏ Àбâ/¾²±â(File input / output) ___3.7.1 ÆÄÀÏ¿¡ Á¢±ÙÇϱâ (¶Ç´Â »õ·Î¿î ÆÄÀÏ »ý¼ºÇϱâ) ___3.7.2 ÆÄÀÏÀÇ ³»¿ë Àбâ ___3.7.3 ÆÄÀÏ¿¡ ³»¿ë ¾²±â ___3.7.4 Ãß°¡ ¸ðµå »ç¿ëÇϱâ ___3.7.5 ÇÑ±Û Ã³¸® ___3.7.6 with ¡¦ as ±¸¹® »ç¿ëÇϱâ ___3.7.7 ´ë¿ë·® ÆÄÀÏ ³»¿ë Àоî¿À±â 3.8 ¸ðµâ »ç¿ëÇϱâ ___3.8.1 ÆÄÀ̽㿡¼ ±âº»À¸·Î Á¦°øµÇ´Â ¸ðµâ »ç¿ëÇϱâ ___3.8.2 »õ·Î¿î ¸ðµâ ¼³Ä¡Çϱâ ___3.8.3 »ç¿ëÀÚ Á¤ÀÇ ¸ðµâ ¸¸µé±â ___3.8.4 ¸ðµâ¿¡¼ ƯÁ¤ ÇÔ¼ö¸¸ ÀÓÆ÷Æ®Çϱâ ___3.8.5 import Å°¿öµå°¡ ¸ðµâÀ» ã´Â °æ·Î 3.9 ¿¡·¯ ó¸® ___3.9.1 ¿¡·¯ÀÇ ¿¹ ___3.9.2 ¿¡·¯ ó¸®Çϱâ 3.10 Ŭ·¡½º ___3.10.1 Ŭ·¡½º¶õ? ___3.10.2 ³ª¸¸ÀÇ Å¬·¡½º ¸¸µé±â ___3.10.3 »ó¼Ó ¢Ã 4Àå: Á¤±ÔÇ¥Çö½Ä 4.1 ÆÐÅÏ ¸¸µé±â 4.2 ÆÄÀ̽㿡¼ Á¤±ÔÇ¥Çö½Ä »ç¿ëÇϱâ ___4.2.1 ƯÁ¤ ÆÐÅÏÀ» ¸¸Á·ÇÏ´Â ¹®ÀÚ¿À» ã´Â µ¥ »ç¿ëµÇ´Â ÇÔ¼öµé ___4.2.2 ÆÐÅÏÀ» ¸¸Á·ÇÏ´Â ¹®ÀÚ¿ ã±â 4.3 ´ë°ýÈ£ÀÇ ±â´É 4.4 Alternation ±â´É 4.5 ¼ö·®ÀÚ 4.6 ¸ÅÄ¡µÇ´Â °á°ú ±×·çÇÎÇϱâ 4.7 Ư¼ö ±âÈ£¸¦ ¿ø·¡ ±âÈ£ÀÇ Àǹ̷Π»ç¿ëÇϱâ 4.8 ¹®ÀÚ¿ Á¶ÀÛÇϱâ ___4.8.1 split() ___4.8.2 sub() 4.9 ÅؽºÆ® Àü󸮿¡¼ ¾Ë¾ÆµÎ¸é À¯¿ëÇÑ °Íµé ___4.9.1 ¹®Àå °£ ¶ç¾î¾²±â°¡ ¾È µÇ¾î ÀÖ´Â °æ¿ì ___4.9.2 µÎ¹®ÀÚ¾î ȤÀº ¾à¾î¸¦ ³ªÅ¸³¾ ¶§ »ç¿ëÇÏ´Â ¸¶Ä§Ç¥ ¾ø¾Ö±â ___4.9.3 ±âÈ£ ¾ø¾Ö±â ___4.9.4 ´ë¹®ÀÚ Áß¿¡¼ ¹®ÀåÀÇ Ã¹ ±ÛÀÚ¸¸ ¼Ò¹®ÀÚ·Î º¯°æÇϱ⠢à 5Àå: ÅؽºÆ® Àüó¸® ¼Ò°³ 5.1 ÅؽºÆ® Àü󸮶õ? ___5.1.1 Àüó¸®ÀÇ ÁÖ¿ä °úÁ¤ 5.2 ¿µ¾î ÅؽºÆ® Àüó¸® ___5.2.1 ºÒÇÊ¿äÇÑ ±âÈ£ ¶Ç´Â Ç¥Çö ¾ø¾Ö±â ___5.2.2 ´ë¼Ò¹®ÀÚ ÅëÀÏÇϱâ ___5.2.3 ÅäÅ« ´ÜÀ§·Î ºÐÇÒÇϱâ ___5.2.4 ´Ü¾îÀÇ Ç°»ç ã±â ___5.2.5 ¿øÇÏ´Â Ç°»çÀÇ ´Ü¾î¸¸ ¼±ÅÃÇϱâ ___5.2.6 ´Ü¾îÀÇ ¿øÇü(ȤÀº ÁÙ±â) ã±â ___5.2.7 ºÒ¿ë¾î Á¦°Å 5.3 ÇÑ±Û ÅؽºÆ® Àüó¸®Çϱâ ___5.3.1 ÇѱÛÀÇ ÇüÅ·ÐÀû Ư¼º ___5.3.2 ÇÑ±Û ÅؽºÆ®ÀÇ Àüó¸® °³¿ä ___5.3.3 ºÒÇÊ¿äÇÑ ±âÈ£/Ç¥Çö Á¦°ÅÇϱâ ___5.3.4 ÇüÅÂ¼Ò ºÐ¼® [ÅäÅ«È + ¿øÇüã±â + Ç°»çã±â] ___5.3.5 ºÒ¿ë¾î Á¦°Å ___5.3.6 ±× ¹Û¿¡ ¾Ë¾ÆµÑ Á¡ ¢Ã 6Àå: ±âº»ÀûÀÎ ÅؽºÆ® ºÐ¼® ¹æ¹ý 6.1 ºóµµ ºÐ¼® ___6.1.1 ´Ü¾îÀÇ ÃâÇö ºóµµ ÆľÇÇϱâ ___6.1.2 ¿öµå Ŭ¶ó¿ìµå ½Ã°¢È 6.2 ÅؽºÆ® ³×Æ®¿öÅ© ºÐ¼® ___6.2.1 ´Ü¾îµé °£ÀÇ ³×Æ®¿öÅ© ºÐ¼® ___6.2.2 ³×Æ®¿öÅ© ºÐ¼® ±âÃÊ ___6.2.3 NetworkX¸¦ ÀÌ¿ëÇÑ ³×Æ®¿öÅ© ºÐ¼® ___6.2.4 ÅؽºÆ® ³×Æ®¿öÅ© ºÐ¼® [2ºÎ] ±â°èÇнÀÀ» ÀÌ¿ëÇÑ ÅؽºÆ® ºÐ¼® ¢Ã 7Àå: È®·üÀÇ ÀÌÇØ 7.1 ½ÃÇà°ú »ç°Ç ___7.1.1 ½ÃÇà ___7.1.2 Ç¥º» °ø°£ ___7.1.3 »ç°Ç 7.2 È®·üÀÇ °è»ê 7.3 È®·üÀÇ ±âº» °ø¸® 7.4 Á¶°ÇºÎ È®·ü 7.5 Á¶°ÇºÎ È®·ü¿¡ ´ëÇÑ ¿¬¼â ¹ýÄ¢ 7.6 µ¶¸³ »ç°Ç(Independent events) 7.7 Á¶°ÇºÎ µ¶¸³(conditional independence) 7.8 Àüü È®·üÀÇ ¹ýÄ¢ 7.9 º£ÀÌÁî °ø½Ä 7.10 º¯¼ö ___7.10.1 º¯¼öÀÇ ÀÇ¹Ì ___7.10.2 ¼·Î µ¶¸³ÀÎ º¯¼öµé 7.11 º¯¼öÀÇ Á¾·ù ___7.11.1 À̻꺯¼ö¿Í ¿¬¼Óº¯¼öÀÇ ±¸ºÐ ___7.11.2 À̻꺯¼öÀÇ È®·ü ___7.11.3 ÀÌ»ê ºÐÆ÷ÀÇ ¿¹: º£¸£´©ÀÌ(Bernoulli) ºÐÆ÷ ___7.11.4 ¿¬¼Óº¯¼öÀÇ È®·ü ___7.11.5 ¿¬¼Ó ºÐÆ÷ÀÇ ¿¹: Á¤±Ô ºÐÆ÷ 7.12 ´©ÀûºÐÆ÷ÇÔ¼ö 7.13 º¯¼öÀÇ Æò±Õ, ºÐ»ê, °øºÐ»ê ___7.13.1 º¯¼öÀÇ Æò±Õ ___7.13.2 º¯¼öÀÇ ºÐ»ê ___7.13.3 µÎ º¯¼öÀÇ °øºÐ»ê(Covariance) 7.14 ¸ð¸àÆ® 7.15 °áÇÕÈ®·üºÐÆ÷ ___7.15.1 µÎ °³ÀÇ À̻꺯¼ö ___7.15.2 µÎ °³ÀÇ ¿¬¼Óº¯¼ö ¢Ã 8Àå: ±â°èÇнÀ¿¡ ´ëÇÑ ÀÌÇØ 8.1 ±â°èÇнÀÀ̶õ? 8.2 ±â°èÇнÀ ¾Ë°í¸®ÁòÀÇ À¯Çü ___8.2.1 ÁöµµÇнÀ°ú ºñÁöµµÇнÀ ¾Ë°í¸®Áò 8.3 ÁöµµÇнÀ ¾Ë°í¸®ÁòÀÇ ÀÛµ¿ ¿ø¸® ___8.3.1 ÇнÀ¿¡ »ç¿ëµÇ´Â ¼öÇÐÀû ¸ðÇü ___8.3.2 ºñ¿ëÇÔ¼ö ___8.3.3 ºñ¿ëÇÔ¼ö¸¦ ÃÖ¼ÒÈÇÏ´Â ÆĶó¹ÌÅÍ °ª ã±â ___8.3.4 ÇнÀÀÇ °á°ú·Î µµÃâµÈ ¸ðÇüÀ» Ç®°íÀÚ ÇÏ´Â ¹®Á¦ µ¥ÀÌÅÍ¿¡ Àû¿ëÇϱâ ___8.3.5 ¸ðÇüÀÇ ¼º´É Æò°¡Çϱâ 8.4 ÁöµµÇнÀ¿¡¼ÀÇ °úÀûÇÕ ¹®Á¦ ___8.4.1 °úÀûÇÕ ¹®Á¦ÀÇ ÁÖ¿ä ¿øÀÎ ___8.4.2 ±ÔÁ¦È ¹æ¹ý ¢Ã 9Àå: ¹®¼ÀÇ º¤ÅÍÈ 9.1 º¤ÅÍÀÇ ÀÌÇØ ___9.1.1 º¤ÅͶõ? ___9.1.2 °ø°£»ó º¤ÅÍÀÇ À§Ä¡ ___9.1.3 À¯Å¬¸®µð¾È °Å¸® ___9.1.4 ÆÄÀ̽㿡¼ º¤ÅÍ ´Ù·ç±â ___9.1.5 º¤ÅÍÀÇ ±æÀÌ, norm ___9.1.6 ±× ¿Ü ÀÚÁÖ »ç¿ëµÇ´Â °Å¸® ÁöÇ¥ ___9.1.7 ÄÚ»çÀÎ À¯»çµµ ___9.1.8 ´ÜÀ§º¤ÅÍ¿¡ ´ëÇÑ À¯Å¬¸®µð¾È °Å¸® ___9.1.9 µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®¿¡¼ÀÇ º¤ÅÍ 9.2 ´Ü¾îÀÇ ºóµµ Á¤º¸¸¦ »ç¿ëÇØ ¹®¼¸¦ º¤ÅͷΠǥÇöÇϱâ 9.3 TF-IDF 9.4 sklearnÀ» ÀÌ¿ëÇØ ¹®¼¸¦ º¤ÅÍ·Î º¯È¯Çϱâ ___9.4.1 ºóµµ Á¤º¸¸¦ »ç¿ëÇÏ¿© º¤ÅͷΠǥÇöÇϱâ ___9.4.2 TF-IDF Á¤º¸¸¦ »ç¿ëÇØ º¤ÅͷΠǥÇöÇϱâ ___9.4.3 ½ÇÁ¦ ¹®¼ º¤ÅÍÈÇϱ⠢à 10Àå: ±ºÁý ºÐ¼® 10.1 K-Æò±Õ(K-Means) ¾Ë°í¸®Áò ___10.1.1 K-Æò±Õ ÀÛµ¿ ¿ø¸® ___10.1.2 ±ºÁýÀÇ ¼ö Á¤Çϱâ ___10.1.3 ÆÄÀ̽ã ÄÚµùÇϱâ ___10.1.4 ±ºÁýÈ °á°ú Æò°¡ÁöÇ¥ 10.2 À§°èÀû ±ºÁý ºÐ¼® ___10.2.1 º´ÇÕ ±ºÁý ºÐ¼® ___10.2.2 ±ºÁýÀ» ¿¬°áÇÏ´Â ¹æ¹ý ___10.2.3 ÆÄÀ̽ã ÄÚµùÇϱâ 10.3 DBSCAN ___10.3.1 DBSCAN ¾Ë°í¸®ÁòÀÇ ÀÛµ¿ ¿ø¸® ___10.3.2 ÆÄÀ̽ã ÄÚµùÇϱâ 10.4 °¡¿ì½Ã¾È È¥ÇÕ ¸ðÇü ___10.4.1 °¡¿ì½Ã¾È È¥ÇÕ ¸ðÇüÀ̶õ? ___10.4.2 ÆÄÀ̽ã ÄÚµùÇϱâ 10.5 Â÷¿ø Ãà¼Ò ÈÄ ±ºÁýÈ ¼öÇàÇϱâ ___10.5.1 Â÷¿ø Ãà¼Ò ¼Ò°³ ___10.5.2 °íÀ¯ºÐÇØ ___10.5.3 ƯÀÕ°ª ºÐÇØ ___10.5.4 ÁÖ¼ººÐ ºÐ¼® ___10.5.5 ÅؽºÆ® µ¥ÀÌÅÍ¿¡ ´ëÇØ ÁÖ¼ººÐ ºÐ¼®À» ¼öÇàÇÑ ÈÄ ±ºÁýÈÇØ º¸±â ¢Ã 11Àå: ÅؽºÆ® ºÐ·ù: °¨¼ººÐ¼®ÀÇ °æ¿ì 11.1 ·ÎÁö½ºÆ½ ȸ±Í¸ðÇüÀ» ÀÌ¿ëÇÑ °¨¼ººÐ¼® ___11.1.1 ·ÎÁö½ºÆ½ ȸ±Í¸ðÇü ___11.1.2 ºñ¿ëÇÔ¼ö: ±³Â÷ ¿£Æ®·ÎÇÇ ___11.1.3 ÆÄÀ̽ã ÄÚµùÇϱâ ___11.1.4 ºÐ·ù ¸ðÇüÀÇ ¼º´É Æò°¡ ÁöÇ¥ ___11.1.5 ÇÏÀÌÆÛÆĶó¹ÌÅÍ Æ©´×(Hyperparameter tuning) ___11.1.6 Ŭ·¡½º ºÒ±ÕÇü ¹®Á¦ ___11.1.7 ¿À¹ö»ùÇøµ°ú ¾ð´õ»ùÇøµÀ» ÀÌ¿ëÇÑ °¨¼ººÐ¼® ___11.1.8 Cost Sensitive ¹æ¹ýÀ» Àû¿ëÇÑ °¨¼ººÐ¼® 11.2 ³ªÀÌºê º£ÀÌÁî ___11.2.1 ³ªÀÌºê º£ÀÌÁîÀÇ ÀÛµ¿ ¿ø¸® ___11.2.2 ´ÙÇ× ³ªÀÌºê º£ÀÌÁ ÀÌ¿ëÇÑ °¨¼ººÐ¼® ___11.2.3 ÆÄÀ̽ã ÄÚµùÇϱâ 11.3 °áÁ¤ Æ®¸® ___11.3.1 °áÁ¤ Æ®¸®ÀÇ ÀÛµ¿ ¿ø¸® ___11.3.2 ÆÄÀ̽ã ÄÚµùÇϱâ 11.4 ¾Ó»óºí ¹æ¹ý ___11.4.1 ¹è±ë ___11.4.2 ·£´ý Æ÷·¹½ºÆ® ___11.4.3 ºÎ½ºÆà 11.5 SVM ___11.5.1 SVM ¾Ë°í¸®ÁòÀÇ ±âº» ¿ø¸® ___11.5.2 ¼±Çü ÇÏÀÌÆÛÇ÷¹ÀÎÀ¸·Î ºÐ¸®ÇÒ ¼ö ¾ø´Â °æ¿ì(Non-linearly separable cases) ___11.5.3 SVMÀ» ÀÌ¿ëÇÑ °¨¼ººÐ¼® 11.6 °¨¼º¾î »çÀü ±â¹ÝÀÇ °¨¼ººÐ¼® ___11.6.1 VADER °¨¼º¾î »çÀüÀ» »ç¿ëÇØ °¨¼ººÐ¼®Çϱ⠢à 12Àå: ÅäÇÈ ¸ðµ¨¸µ 12.1 LSI ___12.1.1 LSI ÀÌÇØÇϱâ ___12.1.2 gensimÀ» ÀÌ¿ëÇÑ LSI 12.2 LDA ___12.2.1 µð¸®Å¬·¹ ºÐÆ÷ ___12.2.2 ´ÙÇ× ºÐÆ÷ ___12.2.3 LDAÀÇ ÀÌÇØ ___12.2.4 GensimÀ» ÀÌ¿ëÇÑ LDA ¼öÇàÇϱâ ___12.2.5 LDA °á°ú¸¦ ÀÌ¿ëÇÑ ¹®¼ °£, ´Ü¾î °£ÀÇ À¯»çµµ ÆľÇÇϱ⠢à ºÎ·ÏA: À¥ ½ºÅ©·¹ÀÌÇÎ A.1 ÄÄÇ»ÅÍ Åë½ÅÀÇ ÀÌÇØ ___A.1.1 ºê¶ó¿ìÀúÀÇ ¿ªÇÒ A.2 À¥ ÆäÀÌÁö¸¦ ±¸¼ºÇÏ´Â µ¥ÀÌÅÍÀÇ ±¸Á¶ A.3 À¥ ½ºÅ©·¹ÀÌÇÎ ÇÁ·Î±×·¥ÀÇ ¿ªÇÒ ___A.3.1 ¼¹ö·ÎºÎÅÍ À¥ ÆäÀÌÁöÀÇ ¼Ò½º ÄÚµå ´Ù¿î·ÎµåÇϱâ ___A.3.2 ¼Ò½º ÄÚµå·ÎºÎÅÍ ¿øÇÏ´Â Á¤º¸ ÃßÃ⡤ÀúÀåÇϱâ A.4 ÆÄÀ̽ãÀ» ÀÌ¿ëÇÑ À¥ ½ºÅ©·¹ÀÌÇÎÀÇ ÁÖ¿ä ÀýÂ÷ ___A.4.1 URL ÁÖ¼Ò¸¦ »ç¿ëÇØ ÇØ´ç ÆäÀÌÁöÀÇ ¼Ò½º ÄÚµå ´Ù¿î·ÎµåÇϱâ ___A.4.2 ¿øÇÏ´Â Á¤º¸¸¦ ´ã°í ÀÖ´Â ÅÂ±× Ã£±â: BeautifulSoup Ŭ·¡½º »ç¿ëÇϱâ ___A.4.3 ű×ÀÇ ¼Ó¼º °ª ÃßÃâÇϱâ: get() ÇÔ¼ö »ç¿ë ___A.4.4 BeautifulSoup¿¡¼ Á¤±ÔÇ¥Çö½Ä »ç¿ëÇϱâ A.5 ÃßÃâÇÏ°íÀÚ ÇÏ´Â Á¤º¸°¡ ¿øº» ¼Ò½º Äڵ忡 µé¾î ÀÖÁö ¾Ê´Â °æ¿ì ___A.5.1 ³×Æ®¿öÅ© °Ë»ç ±â´ÉÀ» ÅëÇØ Æ¯Á¤ ÆÄÀÏ¿¡ Á¢±ÙÇϱâ ___A.5.2 ¼¿·¹´Ï¾ö(Selenium) »ç¿ëÇϱ⠢à ºÎ·ÏB: Çà·Ä B.1 Çà·ÄÀ̶õ? B.2 Çà·ÄÀÇ ¿¬»ê ___B.2.1 Çà·Ä°ú ½ºÄ®¶ó °£ ¿¬»ê ___B.2.2 Çà·Ä°ú Çà·Ä °£ ¿¬»ê B.3 Çà·ÄÀÇ Á¾·ù ___B.3.1 ´ë°¢Çà·Ä ___B.3.2 ´ÜÀ§Çà·Ä ___B.3.3 ÀüÄ¡Çà·Ä ___B.3.4 ´ëĪÇà·Ä B.4 ¿ªÇà·Ä ___B.4.1 ¿ªÇà·ÄÀ̶õ? ___B.4.2 ¿ªÇà·ÄÀÇ ±âÇÏÇÐÀû ÀÇ¹Ì ___B.4.3 Çà·ÄÀÇ ·©Å© ___B.4.4 ¿ªÇà·ÄÀ» ÀÌ¿ëÇØ ¿¬¸³ ¹æÁ¤½Ä Ç®±â ¢Ã ºÎ·ÏC: EM(Expectation-Maximization) ¾Ë°í¸®Áò C.1 Á¨¼¾ ºÎµî½Ä C.2 EM ¾Ë°í¸®Áò C.3 °¡¿ì½Ã¾È È¥ÇÕ ¸ðÇü¿¡ ´Ù½Ã Àû¿ëÇØ º¸±â ___C.3.1 E ´Ü°è ___C.3.2 M ´Ü°è ¢Ã ºÎ·ÏD: º£ÀÌÁö¾È Ãß·Ð D.1 º£ÀÌÁö¾È(Bayesian Inference) Ãß·ÐÀ̶õ? D.2 º£ÀÌÁî °ø½Ä D.3 ÁÖ¿ä º£ÀÌÁö¾È Ãß·Ð ¹æ¹ý D.4 »çÈÄ ºÐÆ÷¸¦ ¿ìµµ¿Í ÄÓ·¹ »çÀü ºÐÆ÷¸¦ ÀÌ¿ëÇØ Á÷Á¢ °è»êÇϱâ D.5 MCMC(Markov Chain Monte Carlo) ___D.5.1 ¸ÞÆ®·ÎÆú¸®½º ¾Ë°í¸®Áò ___D.5.2 ¸ÞÆ®·ÎÆú¸®½º-ÇìÀ̽ºÆýº ___D.5.3 ±é½º »ùÇøµ(Gibbs Sampling) D.6 ÆÄÀ̽ã ÄÚµù: ÆÄÀ̽ãÀ» ÀÌ¿ëÇÑ º£ÀÌÁö¾È Ãß·Ð D.7 À§°èÀû ¸ðÇü(Hierarchical model) ¼Ò°³
ÀÌ»ó¿± [Àú]
¿¬¼¼´ëÇб³ ¾ð·ÐÈ«º¸¿µ»óÇкΠºÎ±³¼öÀÌ¸ç ¿¬¼¼´ëÇб³ ÀΰøÁö´É´ëÇÐÀÇ °âÀÓ ±³¼ö·Î È°µ¿ÇÏ°í ÀÖ´Ù. ÆÄÀ̽ã ÄÚµù, ºòµ¥ÀÌÅÍ Åë°è ºÐ¼®, ±â°èÇнÀ, µö·¯´×, ÅؽºÆ® ¸¶ÀÌ´× µîÀÇ ¼ö¾÷À» ÁøÇàÇϸç, ÄÄÇ»Å×À̼ųΠ¹Ìµð¾î ·¦À» ¿î¿µÇÏ¸é¼ »çȸÇö»ó°ú °ü·ÃµÈ ¿Â¶óÀÎ ºñÁ¤Çü µ¥ÀÌÅ͸¦ Åë°è ¹æ¹ý°ú ±â°èÇнÀ¤ýµö·¯´× ¾Ë°í¸®ÁòÀ» ÀÌ¿ëÇØ ºÐ¼®ÇÏ´Â ¿¬±¸¸¦ ¼öÇàÇÏ°í ÀÖ´Ù. ¿¬¼¼´ëÇб³¿¡¼ ÄÄÇ»ÅÍ °úÇÐÀ» °øºÎÇß°í, ¹Ì½Ã°£ ÁÖ¸³´ë¿¡¼ ¹Ìµð¾î¤ýÁ¤º¸ Àü°øÀ¸·Î ¼®»ç¿Í ¹Ú»ç ÇÐÀ§¸¦ ¹Þ¾Ò´Ù.
Àüü 0°³ÀÇ
±¸¸ÅÈıⰡ ÀÖ½À´Ï´Ù.
ÀÎÅÍÆÄÅ©µµ¼´Â °í°´´ÔÀÇ ´Ü¼ø º¯½É¿¡ ÀÇÇÑ ±³È¯°ú ¹ÝÇ°¿¡ µå´Â ºñ¿ëÀº °í°´´ÔÀÌ ÁöºÒÄÉ µË´Ï´Ù.
´Ü, »óÇ°À̳ª ¼ºñ½º ÀÚüÀÇ ÇÏÀÚ·Î ÀÎÇÑ ±³È¯ ¹× ¹ÝÇ°Àº ¹«·á·Î ¹ÝÇ° µË´Ï´Ù.
±³È¯ ¹× ¹ÝÇ°ÀÌ °¡´ÉÇÑ °æ¿ì
»óÇ°À» °ø±Þ ¹ÞÀº ³¯·ÎºÎÅÍ 7ÀÏÀ̳» °¡´É
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¡Ø5ÀÏÀ̳» Ãâ°í°¡ ½ÃÀÛµÇÁö ¾ÊÀ»½Ã, ¿ÀǸ¶ÄÏ »óÇ°Àº ÀÚµ¿À¸·Î ÁÖ¹®ÀÌ Ãë¼ÒµÇ¸ç, °í°´´Ô²² Ç°Àýº¸»ó±ÝÀ» Áö±ÞÇØ µå¸³´Ï´Ù.
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À½¹Ý/DVD¸¸ ±¸¸ÅÇϽøé : ¹è¼Ûºñ 1,500¿ø (2¸¸¿øÀÌ»ó ±¸¸Å ½Ã ¹«·á¹è¼Û)
ÀâÁö/¸¸È/±âÇÁÆ®¸¸ ±¸¸ÅÇϽøé : ¹è¼Ûºñ 2,000¿ø (2¸¸¿øÀÌ»ó ±¸¸Å ½Ã ¹«·á¹è¼Û)
µµ¼¿Í À½¹Ý/DVD¸¦ ÇÔ²² ±¸¸ÅÇϽøé : ¹è¼Ûºñ 1,500¿ø 1¸¸¿øÀÌ»ó ±¸¸Å ½Ã ¹«·á¹è¼Û)
µµ¼¿Í ÀâÁö/¸¸È/±âÇÁÆ®/Áß°íÁ÷¹è¼Û»óÇ°À» ÇÔ²² ±¸¸ÅÇϽøé : 2,000¿ø (1¸¸¿øÀÌ»ó ±¸¸Å ½Ã ¹«·á¹è¼Û)
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Çؿܹè¼ÛÀº µµ¼/CD/DVD »óÇ°¿¡ ÇÑÇØ ¼ºñ½ºÇÏ°í ÀÖÀ¸¸ç, ´Ù¸¥ »óÇ°À» ºÏÄ«Æ®¿¡ ÇÔ²² ´ãÀ¸½Ç °æ¿ì Çؿܹè¼ÛÀÌ ºÒ°¡ÇÕ´Ï´Ù.
ÇØ¿ÜÁÖ¹®¹è¼Û ¼ºñ½º´Â ÀÎÅÍÆÄÅ© µµ¼ ȸ¿ø °¡ÀÔÀ» Çϼž߸¸ ½Åû °¡´ÉÇÕ´Ï´Ù.
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Practical Foundation of Applied Systems Analysis
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