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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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• 머신러닝의 바탕이 되는 데이터 사이언스의 본질을 이해하자! 현재 화제가 되고 있는 머신러닝(기계학습)의 툴과 라이브러리는 내부에서 어떻게 계산을 하는 걸까? 계산해서 얻은 결과는 어떤 의미를 담고 있을까? 그 결과를 어떻게 비즈니스적으로 활용하면 좋을까? 이런 의문을 가진 엔지니어가 늘고 있습니다. 이 책은 IT 개발자 중에서 머신러닝 알고리즘을 공부하고 싶어하며 그 알고리즘 속에 포함된 이론을 이해하여 업무에 활용하고 싶어하는 독자를 대상으로 쓰여졌습니다. 머신러닝 기술은 여러모로 활용되겠지만 이 책은 '데이터 분석 결과를 업무 판단에 이용한다'라는 개념을 가지고 각종 알고리즘을 설명합니다. 알고리즘의 이해를 위해 이 책에서는 머신러닝 이론을 수학적인 배경부터 하나씩 차근차근 설명합니다. 또 파이썬으로 샘플 프로그램을 실행해 볼 수 있도록 하였으며, 그 결과를 보는 것으로 머신러닝을 지탱하는 이론을 실감할 수 있도록 구성돼 있습니다.
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• ▣ 01장: 데이터 과학과 머신러닝 1.1 업무상에서 데이터 과학이 하는 역할 1.2 머신러닝 알고리즘 분류 ___1.2.1 분류: 클래스 판정을 산출하는 알고리즘 ___1.2.2 회귀분석: 수치를 예측하는 알고리즘 ___1.2.3 클러스터링: 지도자 없이 그룹화하는 알고리즘 ___1.2.4 그 밖의 알고리즘 1.3 이 책에서 사용하는 예제 ___1.3.1 회귀분석에 의한 관측값 추측 ___1.3.2 선형판별에 의한 신규 데이터 분류 ___1.3.3 이미지 파일 감색 처리(대표색 추출) ___1.3.4 손글씨 문자 인식 1.4 분석 도구 준비 ___1.4.1 이 책에서 사용할 데이터 분석 도구 ___1.4.2 실행 환경 설치 순서(CentOS 6) ___1.4.3 실행 환경 설치 순서(Mac OS X) ___1.4.4 실행 환경 설정 순서(Windows 7/8.1) ___1.4.5 IPython 사용법 ▣ 02장: 최소제곱법 - 머신러닝 이론의 첫 걸음 2.1 다항식 근사와 최소제곱법에 의한 추정 ___2.1.1 트레이닝 세트의 특징 변수와 목적 변수 ___2.1.2 다항식 근사와 오차함수 설정 ___2.1.3 오차함수를 최소화할 수 있는 조건 ___2.1.4 예제 코드로 확인한다 ___2.1.5 통계모델이라는 관점에서 최소제곱법이란 2.2 오버 피팅 검출 ___2.2.1 트...레이닝 셋과 테스트 셋 ___2.2.2 테스트 셋으로 검증한 결과 ___2.2.3 교차 검증을 통해 일반화 능력을 검증한다 ___2.2.4 데이터 개수에 따른 오버 피팅 변화 2.3 부록 - 헤세행렬의 성질 ▣ 03장: 최우추정법 - 확률을 사용한 추정 이론 3.1 확률 모델을 이용한다 ___3.1.1 데이터 발생 확률 설정 ___3.1.2 우도함수로 파라미터를 평가한다 ___3.1.3 예제 코드로 확인한다 3.2 단순한 예로 설명한다 ___3.2.1 정규분포의 파라메트릭 모델 ___3.2.2 예제 코드로 확인한다 ___3.2.3 추정량을 평가하는 방법(일치성과 불편성) 3.3 부록-표본평균ㆍ표본분산의 일치성과 불편성 ___3.3.1 표본평균ㆍ표본분산의 일치성과 불편성 증명 ___3.3.2 예제 코드로 확인한다 ▣ 04장: 퍼셉트론 - 분류 알고리즘 기초 4.1 확률적 기울기 하강법 알고리즘 ___4.1.1 평면을 분할하는 직선의 방정식 ___4.1.2 오차함수를 사용하여 분류 결과를 평가한다 ___4.1.3 기울기 벡터로 파라미터를 수정한다 ___4.1.4 예제 코드로 확인한다 4.2 퍼셉트론을 기하학적으로 해석한다 ___4.2.1 바이어스 항의 임의성과 알고리즘 수렴 속도 ___4.2.2 퍼셉트론의 기하학적 해석 ___4.2.3 바이어스 항의 기하학적인 의미 ▣ 05장: 로지스틱 회귀와 ROC 곡선 - 학습 모델을 평가하는 방법 5.1 분류 문제에 최우추정법을 적용한다 ___5.1.1 데이터 발생 확률 설정 ___5.1.2 최우추정법으로 파라미터를 결정한다 ___5.1.3 예제 코드로 확인한다 5.2 ROC 곡선으로 학습 모델을 평가한다 ___5.2.1 로지스틱 회귀를 현실 문제에 적용한다 ___5.2.2 ROC 곡선으로 성능 평가 ___5.2.3 예제 코드로 확인한다 5.3 부록 - IRLS법 도출 ▣ 06장: k-평균법 - 비지도 학습모델 기초 6.1 k-평균법을 통한 클러스터링과 그 응용 ___6.1.1 비지도 학습모델 클러스터링 ___6.1.2 k-평균법을 사용한 클러스터링 ___6.1.3 이미지 데이터에 응용 ___6.1.4 예제 코드로 확인한다 ___6.1.5 k-평균법의 수학적 근거 6.2 게으른 학습모델로서의 k-최근접이웃 ___6.2.1 k-최근접이웃으로 분류 ___6.2.2 k-최근접이웃의 문제점 ▣ 07장: EM 알고리즘 - 최우추정법에 의한 비지도 학습 7.1 베르누이 분포를 사용한 최우추정법 ___7.1.1 손글씨 문자 합성 방법 ___7.1.2 이미지 생성기와 최우추정법 7.2 혼합분포를 사용한 최우추정법 ___7.2.1 혼합분포로 확률계산 ___7.2.2 EM 알고리즘 절차 ___7.2.3 예제 코드로 확인한다 ___7.2.4 클러스터링으로 데이터를 해석한다 7.3 부록 - 손글씨 문자 데이터를 다운로드한다 ▣ 08장: 베이즈 추정 - 데이터를 기반으로 확신을 더하는 방법 8.1 베이즈 추정 모델과 베이즈 정리 ___8.1.1 베이즈 추정의 개념 ___8.1.2 베이즈 정리 입문 ___8.1.3 베이즈 추정으로 정규분포를 정한다: 파라미터 추정 ___8.1.4 베이즈 추정으로 정규분포를 결정한다: 관측값의 분포를 추정 ___8.1.5 예제 코드로 확인한다 8.2 베이즈 추정을 회귀분석에 응용 ___8.2.1 파라미터의 사후분포 계산 ___8.2.2 관측값의 분포를 추정 ___8.2.3 예제 코드로 확인한다 8.3 부록-최우추정법과 베이즈 추정의 관계
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• 머신러닝에 관심을 갖는 IT 개발자가 예상 외로 늘고 있는 것 아닌가, 하는 생각을 하게 된 것은 1년 전쯤이었습니다. 데이터 과학이나 딥러닝 급기야 인공지능까지 각 미디어가 선호하는 단어들이 넘쳐나는 상황에서 데이터 분석을 전문으로 하지 않는 일반 IT 개발자도 머신러닝 기술을 활용할 수 있을 것이라고 기대해 볼 수 있는 시대가 다가왔습니다. 이제는 '전문 지식이 없어도 사용할 수 있습니다'라고 광고하는 머신러닝 서비스도 생겨날 정도입니다. 하지만 여기에는 큰 함정이 존재합니다. 다양한 머신러닝 툴이나 라이브러리가 오픈소스로 제공되어 머신러닝 계산 처리를 누구나 실행할 수 있게 됐습니다. 데이터를 입력하고 프로그램을 실행하면 일단 결과는 나올 것입니다. 그렇지만 그 결과가 어떤 '의미'를 갖고 있는지 알 수 있을까요? 머신러닝 툴이 내어주는 결과를 업무에 활용하려면 그 툴이 어떤 알고리즘으로 동작하는지 알아야 툴이 내어준 결과물을 제대로 파악할 수 있겠지요. 이 책에서는 독자들이 머신러닝 기술을 업무에 활용할 것이라는 전제하에 머신러닝 알고리즘을 기본부터 설명합니다. 구체적인 예제를 통해 '어떤 사고 방식으로 무엇을 계산하는가'에 대하여 빠짐없이 설명합니다. 이렇게 차근차근 설명하여 머신러닝에서 데이터 과학에 이르기까지 독자들이 그 밑바탕부터 이해할 수 있게 돕는 것이 이 책의 목표입니다. 머신러닝 분야에는 다양한 알고리즘이 존재하지만 이들 알고리즘의 근본에는 '데이터의 모델화와 파라미터의 최적화'라는 사상이 공통으로 포함돼 있습니다. 이 책에서는 이러한 '사상'에 중점을 두고 각각의 수식이 포함한 의미를 가능한 한 쉽게 설명하려고 합니다. 이 사상을 이해한 후에는 딥러닝이나 신경 네트워크 등 이 책에서 다루지 않은 어려운 알고리즘도 겁낼 필요가 없을 것입니다. 머신러닝을 업무에 사용하기 위한 기획 작업을 지시받아 당황한 사람, 마케팅 분석 프로그램 개발 프로젝트에 갑자기 투입된 독사람 등 IT 업계에 몸담고 있는 필자의 지인들 중 이러한 상황에 처한 분들이 많아진 것을 보고 머신러닝에 관심을 갖는 IT 개발자가 예상 외로 늘고 있는 것 아닌가, 하고 필자가 생각하게 된 것 같습니다. 지금부터 머신러닝 기술을 이해하고 능숙하게 사용한다면 IT 개발자로서 새로운 인생을 개척할 기회를 잡게 될 것이 분명합니다. 그리고 무엇보다 머신러닝 기술은 IT 개발자의 지적 호기심과 탐구심을 채워줄 수 있을 만큼 많은 재미를 포함하고 있습니다. 이 책은 한 명이라도 더 많은 독자분에게 발판이 되어 드릴 것이며, 독자분이 이 책을 발판 삼아 머신러닝의 세계로 한 발 나아갈 수 있기를 기원합니다. - 서문 중에서
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• 나카이 에츠지 [저]

• 1971년 4월 오사카 출생. 노벨 물리학상을 목표로 이론물리학 연구에 몰두하는 학생 시절과 대학 수험 교육에 열정을 쏟은 학원 강사 시절, 그리고 화려한(?) 변신을 거쳐 외국계 벤더로 Linux 엔지니어를 생업으로 하기에 이르기까지 묘한 인연이 계속되어 항상 Unix/Linux 서버와 인생을 함께했다. 그 뒤, Linux 배포 업체의 에반젤리스트에 이어 현재는 미국계 IT 기업의 Cloud Solutions Architect로 활동 중이다.

• 곽동민 [저]

• 소프트웨어 개발 12년차로서 컴퓨터과학 학사를 시작으로 대학원에서 머신러닝 및 검색엔진을 전공하였으며, 현재는 통계학 학사를 취득 중에 있다. 여러 회사에서 대용량의 자연어처리, 영상처리, 검색엔진, 머신러닝 프로젝트를 진행하면서 관련 경험과 지식을 축적하였고, 지금도 관련 기업에서 딥러닝 프로젝트를 진행하고 있다.
  한 번의 인공지능 서비스 관련 스타트업 창업 경험과 Talent Acquisition 경험을 통해 인공지능과 비지니스의 융합, 스타트업에 큰 관심을 갖게 되었으며, 늘 관련 분야에 대한 고민을 즐기고 있다.
  축적한 지식을 같이 공유하고자 [머신러닝에서 딥러닝까지]라는 저서를 집필하였다.

• 전체 1개의 구매후기가 있습니다.
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기본서로 정말 좋은 책입니다. 정리도 잘 되어 있네요ㅎㅎ	amazing***	2017/03/13	평점	추천 0

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좋아요		2016/07/31	평점	추천 0

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책상태가 좋지않군요. 포장박스가 찢어져 있고 책모서리가 꾸겨져있어요. 책을 정기적으로 구매하고 있는데 다음에도 이렇게 보내시면 반품하고 더이상 이용하지 않을겁니다. 주의하세요.	lyhdr***	2017/04/27	평점	추천 0

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책이 너무 얇고 부연설명이 너무 없네여. ㅜㅜ	benbe***	2016/09/06	평점	추천 0

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