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	위키북스 데이터 사이언스(총56건) 실전! 프로젝트로 배우는 딥러닝 컴퓨터비전 : 영상분석 이론부터 엔비디아 젯슨 나노를 활용한 자율주행 실습까지     31,500원 (10%↓) 파이썬 텍스트 마이닝 바이블 2 : 파이썬 기초부터 트랜스포머, BERT, GPT까지     25,200원 (10%↓) 파이썬 텍스트 마이닝 바이블 1 : 파이썬 기초부터 트랜스포머, BERT, GPT까지     37,800원 (10%↓) 파이토치 트랜스포머를 활용한 자연어 처리와 컴퓨터비전 심층학습 : 실전 프로젝트와 최신 알고리즘을 통한 딥러닝 모델 개발     43,200원 (10%↓) 실전! 컴퓨터비전을 위한 머신러닝 : 텐서플로와 케라스를 활용한 머신러닝 기반 이미지 처리 완벽 가이드     31,500원 (10%↓) 파이썬 데이터 사이언스 핸드북 : IPython, Jupyter, NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-Learn 라이브러리를 활용한 데이터 과학과 머신러닝     34,200원 (10%↓) 파이썬 텍스트 마이닝 완벽 가이드 : 자연어 처리 기초부터 딥러닝 기반 BERT와 트랜스포머까지     27,000원 (10%↓) 데이터 분석가가 반드시 알아야 할 모든 것 : 파이썬 코드와 캐글 데이터셋으로 실습하는     34,200원 (10%↓) 모두를 위한 메타러닝 : PyTorch를 활용한 Few-shot 학습 모델과 빠른 강화학습 에이전트 만들기     23,400원 (10%↓) 파이썬 웹 스크레이핑 완벽 가이드 : 파이썬 기초문법부터 스트림릿을 이용한 웹 앱 제작과 카카오 API 활용까지     28,800원 (10%↓) 파이썬을 활용한 머신러닝 자동화 시스템 구축     25,200원 (10%↓) 차근차근 실습하며 배우는 파이토치 딥러닝 프로그래밍 : 파이썬부터 머신러닝 기초, 이미지 인식, 파인 튜닝까지     28,800원 (10%↓) 파이토치와 유니티 ML-Agents로 배우는 강화학습 : 다양한 게임을 제작하며 배우는 심층강화학습     25,200원 (10%↓) 파이썬 머신러닝 완벽 가이드 : 다양한 캐글 예제와 함께 기초 알고리즘부터 최신 기법까지 배우는     36,000원 (10%↓) 파이썬을 이용한 딥러닝/강화학습 주식투자 : 파이토치와 케라스를 활용한 인공지능 퀀트 투자 시스템     27,000원 (10%↓) 텐서플로 2와 머신러닝으로 시작하는 자연어 처리 : 로지스틱 회귀부터 BERT와 GPT3까지     32,400원 (10%↓) 손에 잡히는 퀀트 투자 with 파이썬 : 파이썬을 활용한 금융 데이터 분석과 퀀트 투자 전략 검증     28,800원 (10%↓) AI 엔지니어를 위한 머신러닝 시스템 디자인 패턴     28,800원 (10%↓) 파이썬 데이터 클리닝 쿡북 : 파이썬과 판다스를 활용한 데이터 전처리     25,200원 (10%↓) 수학으로 풀어보는 강화학습 원리와 알고리즘 : 딥러닝과 강화학습을 이해하기 위한 필수 수학 이론부터     27,000원 (10%↓) 데이터 해석학 입문 : 올바른 데이터 분석을 위한 의사결정 성공 방정식     24,300원 (10%↓) 돈 되는 파이썬 인공지능 프로그래밍 : 회사 매출을 올리는 AI 도입과 활용법     22,500원 (10%↓) 강화학습/심층강화학습 특강 : 파이썬 기초부터 AI 시스템 구축까지, 실습을 통해 배우는 인공지능 강좌     24,300원 (10%↓) 실무 프로젝트로 배우는 데이터 분석 with R : 업무에 곧바로 써먹는 R 실전 활용법     25,200원 (10%↓) C#과 파이썬을 활용한 OpenCV 4 프로그래밍 : 컴퓨터 비전 기초 이론부터 머신러닝을 활용한 영상 처리 프로젝트까지     32,400원 (10%↓) 금융 전문가를 위한 머신러닝 알고리즘 : 파이썬으로 배우는 금융 머신러닝 알고리즘의 원리와 활용     31,500원 (10%↓) 카카오 아레나 데이터 경진대회 1등 노하우 : 상품 카테고리 분류와 브런치 글 개인화추천으로 배우는 데이터 분석 실무     24,300원 (10%↓) 데이터 애널리틱스 : 예제로 배우는 모델링 기법, 데이터 분석, 모델 구축 과정     31,500원 (10%↓) 파이썬 데이터 분석 실무 테크닉 100 : 100가지 예제로 배우는 데이터 가공, 머신러닝, 이미지/자연어 처리의 기술     23,400원 (10%↓) 나의 첫 머신러닝/딥러닝 : 파이썬으로 구현해보는 필수 머신러닝/딥러닝 알고리즘     23,400원 (10%↓) 수학으로 풀어보는 칼만필터 알고리즘 : 기초 이론부터 깊게 이해하고 응용 예제로 철저하게 배우는     28,800원 (10%↓) 파이썬과 케라스로 배우는 강화학습 : 내 손으로 직접 구현하는 게임 인공지능     25,200원 (10%↓) 실전! 텐서플로 2를 활용한 딥러닝 컴퓨터 비전 : 텐서플로 2.0과 케라스를 활용한 강력한 이미지 처리 애플리케이션 만들기     25,200원 (10%↓) 사물인터넷을 위한 인공지능 : 더 스마트한 IoT 시스템을 개발하기 위한 고급 머신러닝/딥러닝 기법     25,200원 (10%↓) 기초부터 시작하는 강화학습 신경망 알고리즘 : AI는 어떻게 게임을 할까     24,300원 (10%↓) 데이터 분석을 위한 파이썬 철저 입문 : 기초 문법부터 실무에 필요한 데이터 분석 기술까지 한 번에 배우는     25,200원 (10%↓) 딥러닝을 위한 수학 : 인공지능의 핵심 원리를 이해하고 파이썬으로 구현해 보는     22,500원 (10%↓) XAI 설명 가능한 인공지능, 인공지능을 해부하다 : 블랙박스를 이해하고 시스템의 신뢰성을 높이기 위한     25,200원 (10%↓) 데이터 분석을 떠받치는 수학 : 엑셀과 수학, 통계로 배우는 데이터 과학의 기술     24,300원 (10%↓) 파이썬을 이용한 머신러닝, 딥러닝 실전 개발 입문 : 웹 크롤링과 스크레이핑부터 머신러닝ㆍ딥러닝까지 체계적으로 배우기     27,000원 (10%↓) 케라스로 구현하는 고급 딥러닝 알고리즘 : 딥러닝 기법, 오토인코더, GAN, 변분 오토인코더     25,200원 (10%↓) 엔지니어를 위한 선형대수 : 철저한 증명을 통해 깊고 확실하게 이해하는 선형대수학     22,500원 (10%↓) 파이썬을 활용한 크롤러 개발과 스크레이핑 입문 : 크롤러 설계와 개발부터 수집 데이터 분석과 운용까지     27,000원 (10%↓) 실전! Core ML을 활용한 머신러닝 iOS 앱 개발 : 인공지능을 활용한 객체 인식, 감정 탐지, 스타일 전이, 스케치 인식 구현     24,300원 (10%↓) 딥러닝 모델 설계를 떠받치는 기술 : 딥러닝이 안 풀릴 때 보는 케라스 해법 정리서     22,500원 (10%↓) 실전활용! 텐서플로 딥러닝 프로젝트 : 10가지 실무 프로젝트로 배우는 텐서플로와 딥러닝 알고리즘 100% 활용법     24,300원 (10%↓) 따라 하면서 배우는 유니티 ML-Agents : 유니티 머신러닝 에이전트를 이용한 딥러닝 강화학습     19,800원 (10%↓) 시작하세요! 데이터 분석 with R : R로 배우는 기초 통계와 데이터 분석 기법     25,200원 (10%↓) 크롤링 핵심 가이드 : 웹 사이트 크롤링을 위한 실전 테크닉     19,800원 (10%↓) 러닝! OpenCV 3 : OpenCV 라이브러리 창시자가 알려주는 컴퓨터 비전 완벽 가이드     52,200원 (10%↓) 애자일 데이터 과학 2.0 : 변화에 기민하게 반응하는 견고한 데이터 분석 애플리케이션 구축     25,200원 (10%↓) 파이썬으로 배우는 데이터 과학 입문과 실습 : 소규모 데이터셋 처리부터 빅데이터 처리, 머신러닝, 시각화까지     24,300원 (10%↓) 기초 수학으로 이해하는 머신러닝 알고리즘 : 수학으로 풀어보는 머신러닝 알고리즘과 파이썬 머신러닝 프로그래밍     19,800원 (10%↓) 정석으로 배우는 딥러닝 : 텐서플로와 케라스로 배우는 시계열 데이터 처리 알고리즘     24,300원 (10%↓) 지능형 웹 알고리즘 : 지능형 웹 서비스 개발을 위한     22,500원 (10%↓) 리얼월드 머신러닝 : 생생한 현장의 실무 예제로 배우는     22,500원 (10%↓)

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• 내방 고객 수, 주말 수요, 상품 추천…등의 인공지능 기술로 영업과 마케팅이 완전히 새로워진다! 업무에 유용하고 매출에 도움이 되는 진짜 ‘쓸모 있는 AI’를 직접 만들어 보자! 업무에 유용한 ‘쓸모 있는 AI’를 만들려면 ‘업무를 보는 안목’과 ‘기술을 보는 안목’이 함께 필요하다. 업무에서 개선이 필요한 부분을 파악하고 그 개선 방안을 도출하는 ‘업무를 보는 안목’은 기존 IT 시스템 도입에도 필요한 능력이었지만, AI를 구축하려면 여기에 더해 업무 개선 방안을 AI를 이용해 구현 가능한지 판단하는 ‘기술을 보는 안목’이 필요하다. 이 책과 함께하는 파이썬 실습을 통해 ‘AI 기술을 보는 안목’을 키워 실질적으로 도움이 되는 유용한 AI를 직접 만들어 볼 수 있다. ◎ 수식 없이도 알고리즘 선택과 모델 튜닝 ◎ 현장의 눈으로 AI를 최적화 ◎ 웹 브라우저만 있으면 사용할 수 있는 파이썬 실습 환경(Google Colab) ◎ XGBoost, Prophet 등 화제의 AI 기술 활용 ◎ 예제 코드 전체를 Google Colab에서 사용할 수 있는 노트북으로 제공
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• ★ 이 책에서 다루는 내용 ★ ◎ 다섯 가지 사례를 통해 실전 AI 개발 방법을 익힌다 영업 성공률이 높은 고객을 추려내는 등의 다섯 가지 실무와 밀접한 업무를 대상으로 파이썬을 이용해 AI를 직접 구현한다. AI를 만드는 법과 AI로 어떤 일을 할 수 있는지 구체적으로 익힌다. ◎ 적용 대상 업무 선택부터 구현까지 혼자 해낼 수 있다 이 책을 읽으면 현장의 도메인 전문가 역할은 물론이고 간단한 수준이라면 AI 구현을 직접 할 수 있다. 데이터 사이언티스트와 같은 전문가를 필요로 했던 기존과 비교해, 개념 검증 수준의 구현 검증 주기를 훨씬 빠르게 할 수 있다. ‘AI 프로젝트를 보는 안목’ 또한 기를 수 있다. ◎ AI 개발의 다섯 가지 주요 개발 단계를 설명한다 ‘데이터 확인’부터 ‘튜닝’까지 파이썬 코드를 직접 실행해보며 AI 개발의 주요 다섯 단계를 자세히 설명한다. 그중에서도 AI가 도출한 결과를 평가하는 ‘평가’ 단계가 매우 중요하다. 단순히 정답을 맞힌 비율인 ‘정확도’ 외에 ‘정밀도’, ‘재현율’ 등 다양한 평가지표를 용도에 맞춰 사용하며 AI를 업무에 활용할 수 있게 한다. ◎ 수학적 지식이 없어도 AI를 이용할 수 있다 AI 알고리즘의 구체적인 내용을 몰라도 모델을 최적화할 수 있다. 알고리즘의 역치를 조금 변경하는 정도로도 예측 결과에서 ‘영업 성공률이 높은 고객’의 수를 원하는 대로 조절할 수 있다. 이런 식으로 AI 모델을 자유롭게 활용하는 여러 가지 테크닉을 제공한다. ◎ 웹 브라우저만 있어도 파이썬 코드를 실행할 수 있다 복잡한 환경 설정 없이 웹 브라우저에서 곧바로 파이썬 코드를 실행할 수 있다. 구글에서 제공하는 클라우드 서비스인 Google Colab에서 사용할 수 있는 노트북 파일 형태로 예제 코드를 제공하기 때문이다. 예측 결과나 분석 결과를 그래프나 표로 일목요연하게 출력할 수 있다.
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• ▣ 01장: 업무와 머신러닝 프로젝트 1.1 이 책의 목적 1.2 머신러닝 프로젝트의 주요 역할 및 대상 독자 1.3 머신러닝 개발 프로세스 1.4 앞으로 도메인 전문가에게 필요하게 될 스킬 1.5 이 책의 구성 ▣ 02장: 머신러닝 모델의 처리 패턴 2.1 AI와 머신러닝의 관계 2.2 머신러닝의 세 가지 학습 방식 2.3 지도 학습에 속하는 처리 패턴 __2.3.1 분류 __2.3.2 회귀 __2.3.3 시계열 분석 2.4 비지도 학습에 속하는 처리 패턴 __2.4.1 연관 분석 __2.4.2 클러스터링 __2.4.3 차원축소 2.5 처리 패턴을 선택하는 방법 2.6 딥러닝과 구조화/비구조화 데이터 ▣ 03장: 머신러닝 모델을 개발하는 순서 3.1 모델을 개발하는 순서 3.2 예제에 사용할 데이터와 모델의 목적 __3.2.1 예제에 사용할 데이터 __3.2.2 모델의 목적 3.3 모델 구현하기 __3.3.1 (1) 데이터 읽어 들이기 __3.3.2 (2) 데이터 확인 __3.3.3 (3) 데이터 전처리 __3.3.4 (4) 데이터 분류 __3.3.5 (5) 알고리즘 선택하기 __3.3.6 (6) 학습 __3.3.7 (7) 예측 __3.3.8 (8) 평가 __3.3.9 (9) 튜닝 ▣ 04장: 머신러닝 모델 개발의 중요 포인트 ... 4.1 데이터 확인 __4.1.1 수치적ㆍ통계적으로 분석하는 방법 __4.1.2. 시각적인 분석 및 데이터 확인 방법 4.2 데이터 전처리 __4.2.1 불필요한 필드 삭제하기 __4.2.2 누락 값 처리하기 __4.2.3 이진 레이블값 필드를 숫자 값 필드로 만들기 __4.2.4 다중 레이블값 필드를 숫자 값 필드로 만들기 __4.2.5 데이터 정규화 __4.2.6 그 외 데이터 전처리 기법 4.3 알고리즘 선택하기 __4.3.1 대표적인 분류 알고리즘과 특징 __4.3.2 예제 코드에서 사용할 데이터 __4.3.3 로지스틱 회귀 __4.3.4 서포트 벡터 머신 (커널) __4.3.5 신경망 알고리즘 __4.3.6 결정 트리 __4.3.7 랜덤 포레스트 __4.3.8 XGBoost __4.3.9 알고리즘을 선택하는 방법 4.4 평가 __4.4.1 혼동행렬 __4.4.2 정확도, 정밀도, 재현율, F-점수 __4.4.3 확률값과 역치 __4.4.4 PR 곡선과 ROC 곡선 __4.4.5 입력 필드의 중요도 __4.4.6 회귀 모델을 평가하는 방법 4.5 튜닝 __4.5.1 알고리즘 선택하기 __4.5.2 하이퍼파라미터 최적화 __4.5.3 교차 검증법 __4.5.4 그리드 서치 __4.5.5 그 외의 튜닝 기법 ▣ 05장: 업무의 요구 조건과 처리 패턴 5.1 영업 성공 예측(분류) __5.1.1 처리 패턴에 적합한 업무 분야 __5.1.2 예제 데이터의 설명 및 유스케이스 __5.1.3 모델의 개요 __5.1.4 데이터 읽어 들이기부터 데이터 확인까지 __5.1.5 데이터 전처리 및 데이터 분할 __5.1.6 알고리즘 선택하기 __5.1.7 학습, 예측, 평가 단계 __5.1.8 튜닝 __5.1.9 중요도 분석 5.2 날씨를 이용한 매출 예측 (회귀) __5.2.1 처리 패턴에 적합한 업무 분야 __5.2.2 예제 데이터의 설명 및 유스케이스 __5.2.3 모델의 개요 __5.2.4 데이터 읽어 들이기부터 데이터 확인까지 __5.2.5 데이터 전처리와 데이터 분할 __5.2.6 알고리즘 선택하기 __5.2.7 학습 및 예측 __5.2.8 평가 __5.2.9 튜닝 __5.2.10 중요도 분석 5.3 계절 등 주기성 필드로 매출 예측하기 (시계열 분석) __5.3.1 처리 패턴에 적합한 업무 분야 __5.3.2 예제 데이터에 대한 설명 및 유스케이스 __5.3.3 모델의 개요 __5.3.4 데이터 읽어 들이기부터 데이터 확인까지 __5.3.5 데이터 전처리와 데이터 분할 __5.3.6 알고리즘 선택하기 __5.3.7 학습 및 예측 __5.3.8 평가 __5.3.9 튜닝 (1단계) __5.3.10 튜닝 (2단계) __5.3.11 회귀와 시계열 분석 처리 패턴의 용도 5.4 추천 상품 제안 (연관 분석) __5.4.1 처리 패턴에 적합한 업무 분야 __5.4.2 예제 데이터의 설명 및 유스케이스 __5.4.3 모델의 개요 __5.4.4 데이터 읽어 들이기부터 데이터 확인까지 __5.4.5 데이터 전처리 __5.4.6 알고리즘 선택 및 분석 __5.4.7 튜닝 __5.4.8 관계 그래프 시각화하기 __5.4.9 고급 연관 분석 5.5 계층별 고객 판매 전략 (클러스터링, 차원 축소) __5.5.1 처리 패턴에 적합한 업무 분야 __5.5.2 예제 데이터의 설명 및 유스케이스 __5.5.3 모델의 개요 __5.5.4 데이터 읽어 들이기부터 데이터 확인까지 __5.5.5 클러스터링 __5.5.6 클러스터링 결과 분석 __5.5.7 차원축소 __5.5.8 차원축소를 활용하는 방법 ▣ 06장: AI 프로젝트를 성공시키기 위한 프로젝트 초기 요령 6.1 머신러닝 적용 분야 선택하기 __6.1.1 처리 패턴과 적합한 업무 분야 __6.1.2 지도 학습의 생명은 정답 데이터 __6.1.3 AI는 정확도 100%를 달성할 수 없다 6.2 업무 데이터 수집 및 확인 __6.2.1 데이터의 소재 파악 __6.2.2 타 부서의 데이터 협조 구하기 __6.2.3 데이터의 품질 __6.2.4 원-핫 인코딩 문제 ▣ 부록1: Google Colaboratory 기본 사용법 ▣ 부록2: 머신러닝을 위한 파이썬 입문 __부록 2.1 넘파이 입문 __부록 2.2 판다스 입문 __부록 2.3 matplotlib 입문
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• 아카이시 마사노리 [저]

• 1985년에 도쿄대학공학부 계수공학과를 졸업하고 1987년 도쿄대학공학계 연구과 계수공학 석사 과정을 수료한 후 일본 IBM에 입사했다. 도쿄 기초 연구소에서 수식 처리 시스템을 연구, 개발하다 1993년 시스템 엔지니어 부문으로 옮겨 오픈 시스템의 인프라 설계 및 구축, 애플리케이션 설계 등의 업무를 수행했다. 2013년에는 스마트 시티 사업에 참여하고 2016년에는 왓슨(Watson) 사업부로 옮겨 현재까지 이르고 있다. 저서로는 《왓슨 스튜디오로 시작하는 머신러닝, 심층학습》 《실무 현장에서 사용할 수 있다! Python 자연어 처리 입문》이 있다. 교토정보대학원대학에서 ‘인공지능을 위한 수학’을 강의하고 있다. 그 밖에 기술 관련 사이트(Qiita)에 다수의 글을 기고하였다.

• 심효섭 [저]

• 심효섭은 연세대학교 문헌정보학과를 졸업하고 모교 중앙도서관과의 인연으로 도서관 솔루션 업체에서 일하게 되면서 개발을 시작했다. 네이버에서 웹 서비스 개발 업무를 맡았으며, 웹 서비스 외에 머신러닝에 대한 공부도 꾸준히 하고 있다. 최근 관심사는 회사에 속하지 않고도 지속 가능한 삶이다. 옮긴 책으로 『머신러닝 실무 프로젝트』(한빛미디어), 『딥 러닝 제대로 시작하기』, 『딥 러닝 제대로 정리하기』, 『엔지니어를 위한 파이썬』, 『그림과 수식으로 배우는 통통 머신러닝』, 『그림과 수식으로 배우는 통통 인공지능』(이상 제이펍) 등이 있다.

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