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	데이터 과학 시리즈(에이콘)(총88건) LangChain으로 구현하는 LLM : 파이썬, ChatGPT로 LLM 애플리케이션 만들기     31,500원 (10%↓) 머신러닝을 위한 효율적 데이터 레이블링 : 인간 중심 AI를 위한 능동학습과 어노테이션     36,000원 (10%↓) 데이터 분석과 비판적 사고 : 양적 추론과 분석의 길잡이     31,500원 (10%↓) 파이토치 라이트닝으로 시작하는 딥러닝 : 파이썬으로 빠르게 고성능 AI 모델 만들기     31,500원 (10%↓) 텐서플로와 케라스로 구현하는 딥러닝     45,000원 (10%↓) 헬스케어 빅데이터 분석의 정석 : 한 권으로 끝내는 실사례에 기초한 헬스케어 빅데이터 분석 기술     31,500원 (10%↓) 로보틱스 알고리듬 : 중고등학생을 위한 입문서     27,000원 (10%↓) 인공지능 로보틱스     45,000원 (10%↓) 음성과 언어 처리 : 기계는 어떻게 사람의 말을 이해할까?     67,500원 (10%↓) 딥러닝 초보자를 위한 엔비디아 가이드북 : 엔비디아 현업 아키텍트가 저술한 검증된 딥러닝 입문서     54,000원 (10%↓) 컴퓨터 시대의 통계적 추론(연습문제 포함) : 알고리듬과 추론의 관계와 역할     36,000원 (10%↓) 인공지능 기반 의료 : 케어 패러다임 전환을 이끌 임상의학과 헬스케어 인공지능에 대한 조망     54,000원 (10%↓) 파이썬을 활용한 머신러닝 해석 가능성 : 예측의 공정성, 책임성, 투명성을 수립하는 다양한 방법 학습하기     40,500원 (10%↓) 오토케라스로 만드는 AutoML : 몇 줄의 코딩으로 이용할 수 있는 딥러닝     22,500원 (10%↓) 문과생을 위한 인공지능 입문 : 수학, 통계 지식 없이 배우는     31,500원 (10%↓) 네트워크 사이언스     45,000원 (10%↓) 그래프 머신러닝 : 머신러닝 알고리듬을 적용해 그래프 데이터 활용하기     31,500원 (10%↓) 공익을 위한 데이터 : 사회 발전을 위한 데이터 액션 활용법     36,000원 (10%↓) 네트워크     54,000원 (10%↓) 파이썬으로 하는 마케팅 연구와 분석 : 데이터 처리부터 시각화까지     36,000원 (10%↓) Pandas를 이용한 데이터 분석 실습 : 라이브러리로 다양한 실제 데이터 분석     45,000원 (10%↓) 일래스틱 스택을 이용한 머신러닝 : 머신러닝 피처로 데이터에서 귀중한 인사이트를 얻자     32,400원 (10%↓) 컴퓨터 비전을 위한 다중 시점 기하학 : 카메라를 위한 수학     58,500원 (10%↓) 컴퓨터 비전 : 원리, 알고리듬, 응용     76,500원 (10%↓) 고객 리텐션의 전략 : 데이터를 통해 고객 이탈을 막아라     36,000원 (10%↓) The R Book(한국어판) : R로 배우는 데이터 분석 기술     49,500원 (10%↓) 자연어 텍스트 처리를 통한 검색 시스템 구축 : 아파치 솔라, 루씬, OpenNLP 등 오픈소스 활용     36,000원 (10%↓) 데이터 스토리텔링 : 설득력 있는 프리젠테이션을 위한 데이터 시각화 기법     22,500원 (10%↓) 파워 BI와 엑셀 파워 피봇을 사용한 데이터 분석 : 예제를 통해 배우는 데이터 모델링     27,000원 (10%↓) 파이썬으로 실무에 바로 적용하는 머신 러닝     27,000원 (10%↓) 자연어 처리의 정석 : 자연어 처리의 A-Z 과거부터 최근 연구까지     45,000원 (10%↓) 추천 시스템의 통계 기법 : 실생활 추천 문제에 적용해보는 다양한 통계 기법     29,700원 (10%↓) 그래프 알고리즘 : 스파크와 Neo4j로 이해하는 알고리즘과 그래프 분석     29,700원 (10%↓) 파이썬 기반 강화학습 알고리듬 : DP, Q-Learning, AC, DQN, TRPO, PPO, DDPG, TD3     27,000원 (10%↓) 빅쿼리를 활용한 데이터 웨어하우스 구축 : 단계별로 배우는 구글 클라우드 관리형 데이터 분석     36,000원 (10%↓) 텐서플로 2로 배우는 금융 머신러닝 : 텐서플로와 Scikit-learn으로 금융 경제에 접목하는 인공지능     27,000원 (10%↓) 데이터 마이닝 : 실용적인 머신러닝 기술     45,000원 (10%↓) 헬스케어 분석을 위한 머신러닝 : 파이썬, 주피터 노트북, 텐서플로, 케라스를 이용한 적용 사례     22,500원 (10%↓) 생물정보학 알고리듬 : 2022년도 대한민국학술원 선정 교육부 우수학술도서     54,000원 (10%↓) AWS 기반 AI 애플리케이션 개발 : AI 유니콘 기업으로 도약하기     31,500원 (10%↓) 정보 검색의 이론과 실제 : 검색엔진을 구현하고 평가하는 방법     40,500원 (10%↓) 실전 알고리즘 트레이딩 배우기 : 파이썬으로 시작하는 알고리즘 트레이딩의 기초와 실전 전략     31,500원 (10%↓) 금융 파이썬 쿡북 : 금융 데이터 처리와 기술 분석부터 딥러닝 적용까지     31,500원 (10%↓) 자연어 처리와 딥러닝 : 딥러닝으로 바라보는 언어에 대한 생각     36,000원 (10%↓) 흥미로운 베이지안 통계 : 스타워즈, 레고, 러버 덕으로 이해하는 통계와 확률     27,000원 (10%↓) Pandas Cookbook : 파이썬 데이터 과학 기초     40,500원 (10%↓) AWS 클라우드 머신러닝 : 머신러닝 기초부터 AWS SageMaker까지     31,500원 (10%↓) 통계학으로 배우는 머신러닝 : 스탠퍼드대학교 통계학과 교수에게 배우는 머신러닝의 원리     54,000원 (10%↓) 알고리즘 마케팅 : 인공지능을 활용한 마케팅 자동화     31,500원 (10%↓) 파이썬을 활용한 스파크 프로그래밍 : 빅데이터 분석을 위한 스파크 활용법     27,000원 (10%↓) The Hundred-Page Machine Learning Book : 수식과 간결한 설명을 바탕으로 하는 핵심 머신 러닝     22,500원 (10%↓) 파이썬과 수치 해석 : 파이썬 수치 해석 레시피     45,000원 (10%↓) 인지 컴퓨팅 레시피 : Microsoft Cognitive Services와 TensorFlow를 활용한 인공지능 솔루션     31,500원 (10%↓) 빅데이터 시각화 : 하둡, R, D3.js, 태블로, 파이썬, 스플렁크로 배우는 빅데이터 시각화     25,200원 (10%↓) 파이썬을 활용한 비지도 학습 : 비구조 데이터로부터 숨겨진 패턴과 관계 찾기     31,500원 (10%↓) 구글 클라우드 플랫폼상의 데이터 과학 : 실시간 데이터 파이프라인 구현: 입수부터 머신 러닝까지     36,000원 (10%↓) 양자 컴퓨팅 입문 : 간결하게 배우는 양자 컴퓨팅     18,900원 (10%↓) 확률론적 로보틱스 : 로봇공학의 기초부터 SLAM과 자율 주행까지     45,000원 (10%↓) 어반 컴퓨팅 : 빅데이터로 변화하는 도시의 현재와 미래     45,000원 (10%↓) 적대적 머신러닝 : 머신러닝 알고리즘으로 하는 시스템 보안 공격과 방어     36,000원 (10%↓) 헬스케어 인공지능과 머신러닝 : 빅데이터를 활용한 개인 맞춤 건강관리     31,500원 (10%↓) 예제로 배우는 자연어 처리 기초 : NLP 알고리즘, 텍스트 분류와 요약, 감성 분석     31,500원 (10%↓) 케라스 2.x 프로젝트 : 실전 딥러닝 모델 구축과 훈련 9가지 프로젝트     31,500원 (10%↓) 생명정보학 알고리즘 : 파이썬으로 구현하는 생명정보학 알고리즘     36,000원 (10%↓) OpenCV 4를 활용한 머신러닝 입문 : OpenCV 4, 파이썬, scikit-learn을 사용해 이미지 처리 앱을     36,000원 (10%↓) 의사결정을 위한 데이터 과학 : 데이터 과학 총론     64,800원 (10%↓) 양자 컴퓨팅: 이론에서 응용까지     31,500원 (10%↓) 파이썬을 활용한 지리공간 분석 마스터하기 : GeoDjango, CARTOframes, MapboxGL-Jupyter를 활용한 GIS 프로세싱     36,000원 (10%↓) 통계 분석 너머 R의 무궁무진한 활용 : 워드/PDF/HTML 문서, 웹 사이트, 웹 애플리케이션, 다이내믹 데이터 시각화     36,000원 (10%↓) 텐서플로를 이용한 고급 딥러닝 : 수학의 기초와 함께 이해하는 파이썬 딥러닝     31,500원 (10%↓) 크롤리의 통계학 강의 : R을 활용한 입문     27,000원 (10%↓) 크롤리 교수의 통계학과 R 언어 세트     70,200원 (10%↓) 정보 스토리지와 관리 : 클라우드 컴퓨팅 시대의 정보 저장과 관리 보호 기법     36,000원 (10%↓) 엔터프라이즈 빅데이터 레이크 : 효율적인 데이터 레이크 도입과 모범 사례     27,000원 (10%↓) 양자 컴퓨터 원리와 수학적 기초 : 스핀부터 큐비트, 얽힘, 중첩, 양자 알고리즘, 양자 암호화     22,500원 (10%↓) 수학 없이 배우는 데이터 과학과 알고리즘 : 모두를 위한 데이터 사이언스     12,420원 (10%↓) 생명과학을 위한 딥러닝 : 생물학, 유전체학, 신약 개발에 적용하는 실무 딥러닝     22,500원 (10%↓) 머신 러닝 알고리즘 : 파이썬 예제와 함께 배우는 머신 러닝     31,500원 (10%↓) 데이터 마이닝 개념과 기법     45,000원 (10%↓) 데이터 과학 입문자를 위한 R : 설치부터 패키지 개발까지 R로 시작하는 데이터 과학     36,000원 (10%↓) Splunk 7 에센셜 : 데이터셋활용, 보고서제작, 강력한 정보 공유를 통한 머신 데이터 파헤치기     21,600원 (10%↓) R로 하는 쉬운 딥러닝     18,000원 (10%↓) Data Smart : 엑셀로 이해하는 데이터 과학 입문     27,000원 (10%↓) C++와 CUDA C로 구현하는 딥러닝 알고리즘 3 : Deep Convolution Neural Nets의 이해와 구현     25,200원 (10%↓) C++와 CUDA C로 구현하는 딥러닝 알고리즘 2 : 복소수 영역에서의 오토인코더 이해와 구현     25,200원 (10%↓) C++와 CUDA C로 구현하는 딥러닝 알고리즘 1 : Restricted Boltzman Machine의 이해와 Deep Belief Nets 구현     27,000원 (10%↓) C++와 CUDA C로 구현하는 딥러닝 알고리즘 세트 : RBM부터 CNN, 오토인코더까지 코딩하며 깨우치는 딥러닝의 원리     70,200원 (10%↓) Building Machine Learning Systems with Python(한국어판) : Scikit-learn 라이브러리로 구현하는 기계 학습 시스템     27,000원 (10%↓)

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• 일반 CSV 데이터가 아닌 독자들이 실제로 해보고 싶었던 위키피디아의 주제 분류, 트위터의 감성 분류, 영화 추천, 사진의 범주 분류, MP3의 음악 장르 분류 등을 기계 학습을 활용하여 구현하며 각 기법을 평가한다. 또한, 빅 데이터 시대에 맞춰 대량의 데이터를 빠르게 처리하는 기계 학습 환경을 구축해본다. 파이썬과 파이썬 생태계의 핵심인 NumPy, SciPy, scikit-learn등 다양한 라이브러리를 활용하여 파이썬 언어를 좀 더 깊게 이해할 수 있다. 개정판은 초판과 달리, 간결하게 예제를 재정리했으며, 관련 설명도 보강했다. 초판에서 부족했던 라이브러리도 좀 더 풍부하게 소개한다.
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• ★ 이 책에서 다루는 내용 ★ ■ 텍스트, 이미지, 사운드에 적용하는 분류 시스템 개발 ■ 과학 컴퓨팅과 기계 학습을 위한NumPy, SciPy, scikit-learn과학 파이썬 오픈 소스 라이브러리 ■ 이미지 처리와 컴퓨터 비전을 위한 mahotas 라이브러리 ■ 전체 위키피디아를 모델로 하는 주제 모델링 ■ 클라우드에서 분석하기 위한 아마존 웹 서비스 활용 ■ 기계 학습 문제 분석 ■ 장바구니 분석을 사용한 추천 ■ 과거 구매 기반의 제품 추천 ★ 이 책의 대상 독자 ★ 이 책은 실제 비지니스 문제에 대한 효과적인 해결책을 개발하기 위해 데이터에서 가치 있는 통찰을 얻고자 하는 개발자나 기계 학습을 사용하거나 학습하고자 하는 파이썬 개발자를 대상으로 한다. ★ 이 책의 구성 ★ 1장, '기계 학습 파이썬으로 시작하기'에서는 매우 단순한 예제로 기계 학습의 기본적인 개념을 소개한다. 단순하지만 과적합(overfitting)의 위험을 제기하겠다. 2장, '실제 예제 분류하기'에서는 분류에 대해 배울 실제 데이터를 설명하고 꽃의 범주를 구별할 수 있도록 컴퓨터를 훈련한다. 3장, '군집화: 관련된 게시물 찾기'에서는 단어 주머니(bag of words) 접근법이 게시물에 대한 실제 이해 없이도 유사한 게시물 찾기에 적용할 때 얼마나 뛰어난지 설명한다. 4장, '주제 모델링'에서는 각 게시물을 하나의 군집에 배정하는 것을 넘어, 실제 문서가 여러 주제에 속하듯이 게시물이 다수의 주제에 어떻게 배정되는지 보여준다. 5장, '분류: 형편없는 답변 감지'에서는 질문에 대한 사용자 답변이 좋은지 나쁜지를 판단하기 위해 로지스틱 회귀(logistic regression) 기법을 설명한다. 이와 더불어, 기계 학습 모델을 분석하기 위해 편향(bias)과 변화량(variance) 균형을 어떻게 사용하는지도 배운다. 6장, '분류 II: 감성 분석'에서는 나이브 베이즈(Naive Bayes)가 어떻게 작동하는지 소개하고, 트윗이 긍정적인지 부정적인지를 분류하는 데 나이브 베이즈를 사용하겠다. 7장, '회귀'에서는 오늘날까지 데이터를 다루는 데 잘 사용하는 고전적인 주제인 회귀를 설명한다. 라소(Lasso)와 일래스틱넷츠(ElasticNets)와 같은 발전된 회귀 기법도 다룬다. 8장, '추천'에서는 소비자 제품 평점을 근거로 추천 시스템을 만든다. 평점 데이터(사용자가 항상 제공하진 않는다)없는 쇼핑 데이터로 추천을 어떻게 하는지도 살펴보겠다. 9장, '분류: 음악 장르 분류'에서는 무작위의 수많은 노래를 기계 학습기가 분류할 수 있는 방법을 알아본다. 우리 스스로 속성을 만들기보다는 누군가의 전문 지식을 믿는 편이 더 괜찮을 때도 있음을 보여준다. 10장, '컴퓨터 비전'에서는 데이터에서 속성을 추출하여 이미지를 다루는 특수한 분야에서 분류를 어떻게 적용하는지 설명한다. 이 기법을 이미지 모음에서 유사한 이미지를 찾도록 어떻게 적용하는지도 다룬다. 11장, '차원 수 줄이기'에서는 기계 학습 알고리즘에 잘 적용할 수 있도록 데이터의 크기를 줄이는 다양한 기법들을 알아본다. 12장, '조금 더 큰 빅데이터'에서는 데이터 멀티코어와 컴퓨팅 클러스터의 장점을 활용해 좀 더 큰 데이터를 다루는 기법들을 살펴본다. 클라우드 컴퓨팅도 소개한다(클라우드 제공자로서 아마존의 웹 서비스를 사용한다). 부록, '기계 학습에 대한 보충 자료'에는 기계 학습에 대한 훌륭한 자료 목록이 실려 있다.
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• 1장 기계 학습 파이썬으로 시작하기 기계 학습과 파이썬: 꿈의 조합 이 책이 알려주는 내용과 알려주지 않는 내용 정체됐을 때 해야 할 작업 시작 __NumPy, SciPy, matplotlib 소개 __파이썬 설치 __NumPy로 효과적으로, SciPy로 지능적으로 적용하기 쉬운 데이터 만들기 __NumPy 배우기__ ____인덱싱__ ____존재하지 않는 값 처리__ ____실행 시간 비교__ __SciPy 배우기__ 첫 번째 기계 학습 애플리케이션__ __데이터 읽기__ __데이터 정리와 전처리__ __적절한 모델과 학습 알고리즘 선택 ____모델을 만들기에 앞서 ____단순한 직선으로 시작하기 ____좀 더 복잡한 모델 ____일보후퇴, 이보전진: 데이터 다시 보기 ____훈련과 테스트 최초 질문에 대답하기 정리 2장 실제 예제 분류하기 아이리스 데이터셋 __첫 번째 단계, 시각화 __첫 번째 분류 모델 만들기 __평가: 홀드아웃 데이터와 교차 검증 좀 더 복잡한 분류기 만들기 좀 더 복잡한 데이터셋과 분류기 __씨앗 데이터셋의 학습 __속성과 속성 엔지니어링 __최근접 이웃 분류 scikit-learn으로 분류 __결정선 살펴보기 이진 분류와 다중 범주 분류 정리 3장 군집화: 관...련된 게시물 찾기 게시물 관련도 측정 __하지 말아야 하는 방법 __어떻게 해야 하는가 전처리: 공통 단어의 유사한 개수로서 측정된 유사도 __원시 텍스트를 단어 주머니로 변환 ____단어 세기 ____단어 카운트 벡터 정규화하기 ____덜 중요한 단어의 삭제 ____어근 추출 ____강화된 불용어 __우리의 성취와 목표 군집화 __K평균 __우리의 발상을 평가하기 위한 테스트 데이터 얻기 __게시물 군집화 초기 도전과제 해결 __노이즈의 또 다른 시각 매개변수 변경 정리 4장 주제 모델링 잠재 디리클레 할당 __주제 모델 만들기 주제로 문서 비교 __위키피디아 전체의 모델링 주제의 개수 고르기 정리 5장 분류: 형편없는 답변 감지 큰 그림 그리기 세련된 답변 구별법 학습 __인스턴스 개선 __분류기 개선 데이터 가져오기 __데이터를 의미 있는 뭉치로 잘라내기 __속성의 사전 선택과 처리 __좋은 답변의 정의 첫 번째 분류기 만들기 __kNN으로 시작하기 __속성 개선 __분류기 훈련 __분류기의 성능 측정 __더 많은 속성 디자인하기 개선법 결정 __편향과 변화량의 균형 __고편향 고치기 __고변화량 고치기 __고편향 혹은 저편향 로지스틱 회귀 __간단한 예제와 약간의 수학 __로지스틱 회귀를 게시물 분류에 적용 정확도 좀 더 보기: 정밀도와 재현율 분류기 군살 빼기 배포 정리 6장 분류 II: 감성 분석 큰 그림 그리기 트위터 데이터 가져오기 나이브 베이즈 분류기 소개 __베이즈 정리 __순박함 __나이브 베이즈를 사용한 분류 __못 보던 단어에 대한 해명과 다른 특이점 __산술 언더플로 설명 첫 번째 분류기 만들고 조절하기 __쉬운 문제 먼저 해결하기 __모든 범주 사용하기 __분류기의 매개변수 조절 트윗 정리 단어 종류 고려 __단어 종류 판단 __SentiWordNet을 이용한 성공적인 편법 __첫 번째 에스터메이터 __모두 통합하기 정리 7장 회귀 회귀를 이용한 주택 가격 예상 __다차원 회귀 __회귀를 위한 교차 검증 벌점화 또는 정규화 회귀 L1벌점과 L2 벌점 __scikit-learn에서 라소나 일래스틱넷 사용하기 __라소 패스 시각화 __P가 N보다 큰 시나리오 __텍스트 기반의 예제 __영리하게 하이퍼 매개변수 설정 정리 8장 추천 예측과 추천의 평점 __훈련과 테스트 나누기 __훈련 데이터 정규화 __추천에 대한 이웃 접근법 __추천에 대한 회귀 접근법 __여러 기법 결합 장바구니 분석 __유용한 예측 얻기 __슈퍼마켓 쇼핑 장바구니 분석 __연관 룰 마이닝 __좀 더 발전된 장바구니 분석 정리 9장 분류: 음악 장르 분류 큰 그림 그리기 음악 데이터 가져오기 __WAV 형태로 변환 음악 살펴보기 __음악을 사인 곡선 요소로 분해하기 FFT를 사용해 첫 번째 분류기 만들기 __실험 기민성 증대 __분류기 훈련 __다중 범주 문제의 정확도 측정을 위한 혼돈 매트릭스 __수용자 반응 특성을 이용한 분류기 성능 측정 대안 멜 주파수 켑스트럴 계수와 분류 성능 향상 정리 10장 컴퓨터 비전 이미지 처리 소개 __이미지 로딩과 출력 __경계 짓기 __가우시안 블러링 __중앙에 초점 맞추기 __기본 이미지 분류 __이미지로부터 속성 계산 __속성 작성 __유사한 이미지를 찾는 속성 사용하기 __좀 더 어려운 데이터셋의 분류 지역 속성 표현 정리 11장 차원 수 줄이기 큰 그림 그리기 __속성 선택 ____상관 관계 ____상호 정보 __래퍼를 사용해 속성에 대한 모델 묻기 __그 밖의 속성 선택 기법 속성 추출 __주요 구성요소 분석 ____PCA 훑어보기 ____PCA 적용하기 __PCA의 한계와 LDA의 도움 MDS 정리 12장 조금 더 큰 빅데이터 빅데이터 배우기 __파이프라인을 태스크로 나누기 위한 jug 사용 jug의 태스크 소개 __어떻게 작동하는지 살펴보기 __데이터 분석을 위한 jug AWS 사용 __첫 번째 머신 만들기 ____아마존 리눅스에 파이썬 패키지 설치 ____클라우드 머신에서 jug 실행 __startcluster로 클러스터 생성 자동화 정리 부록 기계 학습에 대한 보충 자료
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• 루이스 페드로 코엘류 [저]

• 전철욱 [저]

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