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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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• 《지능형 웹 알고리즘》 제2판은 사용자, 웹 애플리케이션, 웹 사이트 로그에서 수집한 데이터를 처리하고 가공하고 분석하는 머신러닝 애플리케이션을 구축하는 방법을 가르쳐 준다. 완전히 개정된 이 개정판에서는 데이터에서 실제 가치를 뽑아내는 지능형 알고리즘을 살펴본다. 또한 머신러닝의 주요 개념을 파이썬 사이킷런(scikit-learn)으로 작성된 코드 예제와 함께 설명하고, 웹에서 흘러 들어오는 데이터를 포착하고 저장하고 구조화하는 알고리즘을 안내한다. 나아가 추천 엔진을 탐구하고 통계적 알고리즘, 신경망, 딥러닝을 통해 분류에 대해 자세히 알아본다.
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• ★ 이 책에서 다루는 내용 ★ ◎ 머신러닝 소개 ◎ 데이터 구조 추출 ◎ 딥러닝과 신경망 ◎ 추천 엔진의 작동 원리
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• ▣ 01장: 지능형 웹을 위한 애플리케이션 구축 1.1 실제 사용 중인 지능형 알고리즘: 구글 나우 1.2 지능형 알고리즘의 라이프 사이클 1.3 지능형 알고리즘의 다른 예들 1.4 지능형 애플리케이션이 아닌 것들 _1.4.1 지능형 알고리즘은 만능으로 생각할 수 있는 기계가 아니다 _1.4.2 지능형 알고리즘은 편리한 인간 대체품이 아니다 _1.4.3 지능형 알고리즘은 우연히 발견된 것이 아니다 1.5 지능형 알고리즘의 분류 _1.5.1 인공지능 _1.5.2 머신러닝 _1.5.3 예측분석 1.6 지능형 알고리즘의 성능 평가 _1.6.1 지능 평가 _1.6.2 예측 평가 1.7 지능형 알고리즘에 관한 중요 사항 _1.7.1 데이터는 신뢰할 수 없다 _1.7.2 추론은 즉시 생기지 않는다 _1.7.3 크기가 중요하다! _1.7.4 알고리즘이 다르면 확장 방식이 달라진다 _1.7.5 모든 문제가 못은 아니다 _1.7.6 데이터가 전부는 아니다 _1.7.7 학습 시간은 변동적이다 _1.7.8 일반화하는 일을 목표로 삼는다 _1.7.9 인간의 직관에는 문제가 있다 _1.7.10 새로운 특징을 뽑아 낼 생각을 하라 _1.7.11 다양한 모델을 학습하라 _1.7.12 상관관계와 인과관계는 같지 않다... 1.8 요약 ▣ 02장: 군집화와 변환을 통한 데이터 구조 추출 2.1 데이터, 구조, 편향 및 잡음 2.2 차원의 저주 2.3 k 평균 _2.3.1 k 평균 실행 2.4 가우스 혼합모형 _2.4.1 가우스 분포란? _2.4.2 기댓값 최대화와 가우스 분포 _2.4.3 가우스 혼합모형 _2.4.4 가우스 혼합모형을 이용한 학습의 예 2.5 k 평균과 가우스 혼합모형 간의 관계 2.6 데이터 축 변환 _2.6.1 고유벡터와 고윳값 _2.6.2 주성분 분석 _2.6.3 주성분 분석의 예 2.7 요약 ▣ 03장: 콘텐츠 추천 3.1 장면 설정: 온라인 영화 사이트 3.2 거리 및 유사도 _3.2.1 거리와 유사도에 대한 심층 탐구 _3.2.2 최선의 유사도 공식은? 3.3 추천 엔진은 어떻게 동작하는가? 3.4 사용자 기반 협업 필터링 3.5 특잇값 분해를 이용한 모델 기반 추천 _3.5.1 특잇값 분해 _3.5.2 특잇값 분해를 이용한 추천: 사용자에 대한 영화 선택 _3.5.3 특잇값 분해를 이용한 추천: 주어진 영화에 대한 사용자 선정 3.6 넷플릭스 현상 공모 3.7 추천기 평가 3.8 요약 ▣ 04장: 분류 - 사물을 속한 곳에 갖다 놓기 4.1 분류의 필요성 4.2 분류기의 개요 _4.2.1 구조적 분류 알고리즘 _4.2.2 통계적 분류 알고리즘 _4.2.3 분류기의 수명주기 4.3 로지스틱 회귀를 사용한 부정행위 탐지 _4.3.1 선형 회귀 입문 _4.3.2 선형 회귀에서 로지스틱 회귀로 _4.3.3 부정행위 탐지 구현 4.4 결과를 믿을 만한가? 4.5 대규모 데이터셋을 사용한 분류 4.6 요약 ▣ 05장: 사례 연구 - 온라인 광고를 위한 클릭 예측 5.1 역사및 배경 5.2 광고거래소 _5.2.1 쿠키 일치 _5.2.2 입찰 _5.2.3 낙찰 또는 패찰 통지 _5.2.4 광고 지면 _5.2.5 광고 모니터링 5.3 입찰기는 무엇인가? _5.3.1 입찰기 요건 5.4 의사결정 엔진이란? _5.4.1 사용자 정보 _5.4.2 광고 지면 정보 _5.4.3 상황 정보 _5.4.4 데이터 준비 _5.4.5 의사결정 엔진 모델 _5.4.6 예측된 클릭률을 입찰 가격으로 매핑 _5.4.7 특징 공학 _5.4.8 모델 훈련 5.5 보우팔 왜빗을 사용한 클릭 예측 _5.5.1 보우팔 왜빗 데이터 형식 _5.5.2 데이터셋 준비 _5.5.3 모델 테스트 _5.5.4 모델 보정 5.6 의사결정 엔진 구축의 복잡성 5.7 실시간 예측의 미래 5.8 요약 ▣ 06장: 딥러닝과 신경망 6.1 딥러닝에 대한 직관적 접근방법 6.2 신경망 6.3 퍼셉트론 _6.3.1 훈련 _6.3.2 사이킷런으로 퍼셉트론 훈련시키기 _6.3.3 두 개의 입력을 위한 퍼셉트론의 기하학적 해석 6.4 다층 퍼셉트론 _6.4.1 역전파를 이용한 학습 _6.4.2 활성화 함수 _6.4.3 역전파의 이면을 직관하기 _6.4.4 역전파 이론 _6.4.5 사이킷런에서 MLNN _6.4.6 학습된 다층 퍼셉트론 6.5 더 깊은 곳으로: 다층 신경망에서 딥러닝으로 _6.5.1 제한 볼츠만 머신 _6.5.2 베르누이 제한 볼츠만 머신 _6.5.3 실제의 RBM류 6.6 요약 ▣ 07장: 적절한 선택 7.1 A/B 테스트 _7.1.1 이론 _7.1.2 코드 _7.1.3 A/B의 적합성 7.2 MAB _7.2.1 MAB 전략 7.3 실무에서의 베이즈 밴딧 7.4 A/B 대 베이즈 밴딧 7.5 MAB 확장 _7.5.1 상황적 밴딧 _7.5.2 적대적 밴딧 7.6 요약 ▣ 08장: 지능형 웹의 미래 8.1 지능형 웹의 미래 응용 _8.1.1 사물 인터넷 _8.1.2 홈 헬스케어 _8.1.3 자율 주행 자동차 _8.1.4 개인화된 물리적 광고 _8.1.5 시맨틱 웹 8.2 지능형 웹의 사회적 함의 ▣ 부록 _동기부여를 위한 예: 온라인 광고 노출 _데이터 수집: 나이브한 접근방법 _대규모 수집 데이터 관리 _카프카에 대한 평가: 대규모 데이터 수집 _카프카의 설계 유형
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• 하라람보스 마르마니스, 드미트리 바벤코 [저]

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