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	데이터 과학 시리즈(에이콘)(총79건) 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 2/e     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 2/e : 카메라를 위한 수학     58,500원 (10%↓) 컴퓨터 비전 5/e : 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%↓) 빅데이터에서 천금의 기회를 캐라 : 테라데이타 최고분석책임자가 들려주는 기업 빅데이터 활용 전략     22,500원 (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 4/e : 실용적인 머신러닝 기술     45,000원 (10%↓) 헬스케어 분석을 위한 머신러닝 : 파이썬, 주피터 노트북, 텐서플로, 케라스를 이용한 적용 사례     22,500원 (10%↓) 생물정보학 알고리듬 3/e     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 2/e : 파이썬 데이터 과학 기초     40,500원 (10%↓) AWS 클라우드 머신러닝 : 머신러닝 기초부터 AWS SageMaker까지     31,500원 (10%↓) 통계학으로 배우는 머신러닝 2/e : 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%↓) 파이썬을 활용한 생명정보학     32,400원 (10%↓) 양자 컴퓨팅 입문 : 간결하게 배우는 양자 컴퓨팅     18,900원 (10%↓) 텐서플로 2와 케라스로 구현하는 딥러닝 : 회귀, CNN. GAN, RNN, NLP, AutoML까지 딥러닝의 모든 것     38,700원 (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(Machine Learning)     54,000원 (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 3/e : 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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• 다양한 분야에서 활용되는 추천 시스템을 이해하는 데 필요한 통계 기법을 소개한다. 오래전부터 활용해 오고 있는 전통적인 기법부터 최근 새롭게 주목받고 있는 기법까지 다양한 추천 문제에 적합한 해법을 설계하고 구현하기 위해 필요한 여러 가지 기법을 실제 예제를 통해 살펴본다. 개념을 이해하고 적용해 볼 수 있는 간단한 문제뿐만 아니라 연관 항목 추천, 다목적 최적화 등 고급 주제까지 폭넓게 다룬다. 또한 항목과 사용자 분류, 특성 기반 등 분류 기법과 추천 문제를 생각할 때 필연적으로 따라오는 탐색-이용 딜레마부터 설계한 추천 시스템을 평가하는 방법까지 필요한 추천 시스템을 구현하기 위해 필요한 내용을 구체적으로 설명한다.
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• ◈ 이 책의 구성 ◈ 1부에서는 추천 시스템 문제를 해결하기 어려운 이유와 해결에 사용하는 주요 개념, 필요한 배경지식 등을 소개한다. 2장에서는 과거 추천 시스템을 개발할 때 사용했던 전통적인 방법을 짚어본다. 사용자와 항목에 관한 정보를 특성 벡터로 사용해서 유사도 함수, 표준 지도 학습, 협력 필터링을 통해 사용자-항목 페어 점수를 산정한다. 전통적인 기법에서는 보통 추천 시스템에서 나타나는 탐색-이용 딜레마를 무시한다. 3장에서는 이 문제가 왜 중요한지 살펴보고 이후 장에서 문제를 해결하기 위해 사용하는 주요 개념을 소개한다. 4장에서는 기술적 해결책을 다루기에 앞서 다양한 추천 알고리듬의 성능을 평가할 때 사용할 수 있는 여러 기법을 다룬다. 2부에서는 흔히 발생하는 문제의 해결 방법을 자세히 다룬다. 5장에서는 다양한 문제 상황을 소개하고 시스템 아키텍처 예시를 제공하며, 이어지는 6, 7, 8장에서는 일반적으로 나타날 수 있는 문제 상황 한 가지씩 다룬다. 6장에서는 최고-인기 항목 추천으로 발생할 수 있는 문제의 해결책을 알아보는데 특히 탐색-이용 측면에 집중한다. 7장에서는 특성-기반 회귀를 통한 맞춤형 추천을 다루면서 최신 사용자-항목 상호작용 데이터를 활용해서 좋은 솔루션으로 빠르게 발전할 수 있게 모델을 지속해서 업데이트하는 방법을 집중적으로 다룬다. 8장에서는 7장에서 소개한 기법을 특성-기반 회귀에서 요인 모델(행렬 분해)로 확장하게 되고, 동시에 요인 모델에서 나타나는 콜드-스타트 문제에 대한 자연스러운 해결책을 알아본다. 3부에서는 고급 주제 3가지를 다룬다. 9장에서는 잠재 디리클레 할당, LDA 주제 모델 사용하는 수정 행렬 분해 모델을 가지고 항목과 사용자 집단에서 나타나는 주제를 동시에 식별하는 분해 모델을 다양한 주제로 소개한다. 10장에서는 추천된 항목이 사용자와 밀접하게 관련돼야 할 뿐만 아니라 문맥과도 관련성을 가져야 할 때(예: 사용자가 현재 읽고 있는 뉴스 기사와 관련된 항목을 추천하는 경우) 발생하는 문맥-의존 추천 문제를 살펴본다. 11장에서는 수익과 같이 하나의 목표를 최대로 늘릴 때 다른 목표의 손실이 제한된(예: 클릭 수 감소가 5% 이하) 경우인 제한된 최적화 접근법 기반 다-목적 최적화를 위한 기본적인 프레임워크를 다룬다. ◈ 옮긴이의 말 ◈ 1950년대에 인공지능이라는 용어가 처음 소개됐을 때까지만 해도 소수의 전문가가 복잡한 수식과 많은 연산 자원을 가지고 연구하던 영역이었다. 하지만 최근 관련 하드웨어의 발전과 여러 기업이나 단체에서 제공하는 오픈소스 도구를 활용해 누구라도 필요한 도구를 간단하게 설치하고 딥러닝을 직접 경험해 볼 수 있다. 오늘날 딥러닝 관련 기술은 매우 빠르게 발전하고 있다. 하루만에 새로운 기술이 개발되고 있고, 지금 배우는 기법이나 도구가 1년 뒤에도 여전히 쓰일 것인지 알 수 없다. 하지만 딥러닝이 기본적으로 어떻게 구현되는지, 또 근간을 이루는 수학적인 개념이 실습을 통해 익숙해지면 차후 새로운 기법과 도구를 더욱 쉽게 활용할 수 있다. 머신러닝, 딥러닝 분야의 대부분 용어는 영어로 번역이 필요하지만, 국내에서 활발하게 사용된 지 어느 정도 시간이 지났기 때문에 원문 그대로 사용했다. 또한 원문의 의미를 해치지 않는 선에서 업계에서 사용하는 용어를 쓰고자 노력했다.
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• 1부. 소개 1장. 소개 2장. 전통적 기법 3장. 추천 문제를 위한 탐색-이용 4장. 평가 방법 2부. 일반적인 문제 상황 5장. 문제 구성과 시스템 설계 6장. 최고 인기 항목 추천 7장. 특성-기반 회귀를 통한 개인화 8장. 요인 모델을 통한 개인화 9장. 잠재 디리클레 할당을 통한 요인 분해 10장. 정황-의존 추천 11장. 다목적 최적화
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• 디팍 아가왈 [저]

• 빅데이터 분석가로 웹 애플리케이션의 검색 능력 개선에 기여한 최신 머신러닝과 통계 기법을 다년간 개발 및 배포한 경험을 가지고 있다. 또한 어려운 빅데이터 문제, 특히 추천 시스템과 컴퓨터 광고 분야의 문제를 해결하기 위한 연구를 주도했다. 미국통계협회(American Statistical Association)의 선임 연구원이며 통계 분야 최고권위 학술지의 편집장을 역임하고 있다.

• 최영재 [저]

• 소프트웨어 분야에서 일하면서 좀 더 좋은 품질의 제품을 만들기 위해 노력해 왔다. 현재는 소프트웨어 공학과 관련 강의를 하고 있으며, 어떻게 하면 좀 더 신뢰할 수 있고 사용자가 안심하고 사용할 수 있는 소프트웨어를 만들지 고민하고 있다. 소프트웨어 관련 국내외 표준과 여러 지식 체계에 참여하고 있으며, 최근에는 어떻게 하면 누구나 신뢰하면서 사용할 수 있는 인공지능 시스템을 만들 수 있는지에 관심을 갖고 있다. 예측 모델, 추천 시스템 등 인공지능이 인간의 삶에 줄 수 있는 많은 가치를 실현하기 위해서는 모델이 가진 한계를 이해하고 또한 인공지능이 왜 무언가를 어떤 방식으로 예측했는지 이해할 필요가 있다고 생각한다.

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