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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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• 파이썬 코드를 사용해 금융 전문가용 인공지능(머신러닝과 딥러닝 포함) 영역으로 나아가기 위한 안내서! 《금융 전문가를 위한 머신러닝 알고리즘》에서는 새롭게 발전한 머신러닝 기술을 탐구하고, 보험 처리나 이체 및 대출 관리를 비롯하여 다양한 금융 업무에 이 기술을 어떤 식으로 적용할 수 있을지를 보여준다. 핵심 머신러닝 기술에 필요한 개념과 알고리즘을 설명하고, 파이썬 코드로 작성한 예제를 제시해 모델을 직접 구현해 볼 수 있게 한다. 이 책은 저자가 금융 전문가 대상 머신러닝 교육 과정을 운영해 본 경험을 바탕으로 하여 저술하였다. 기존에 쓰이던 금융 알고리즘을 제공하기보다는, 다양한 방법으로 응용해 볼 수 있는 고등 머신러닝 개념들과 발상들에 초점을 맞추고 있다. ★ 이 책에서 다루는 내용 ★ ◎ 정형 데이터, 자연어, 사진, 문서에 적힌 글 등을 가지고 머신러닝을 하기 ◎ 머신러닝 방식으로 부정거래(즉, 사기)를 감지하고, 재무적 추세를 예측하고, 고객정서를 분석하기 ◎ 파이썬ㆍ사이킷ㆍ케라스ㆍ텐서플로를 사용해 휴리스틱 기반 방식, 시계열 처리 방식, 생성적 모델 구현 방식, 강화학습 방식을 구현하기 ◎ 신경망이라는 주제를 깊이 파고 들어 생성적 적대 방식 신경망이나 강화학습 방식 신경망의 용례들을 조사하기 ◎ 머신러닝 애플리케이션에 내재된 문제를 고치고 현업에서 쓸 수 있게 준비하기 ◎ 머신러닝 과정에 끼어 들 수 있는 사람에 대한 편견을 머신러닝 모델이 극복하게 하고, 개인정보보호 문제를 해결하기
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• ▣ 01장: 신경망과 경사도 기반 최적화 이 책에서 할 여행 머신러닝이란? 지도학습 비지도학습 강화학습 ___데이터의 비합리적인 효과 ___모든 모델이 잘못되었다 작업 환경 구성 캐글 커널 사용 ___노트북을 로컬에서 실행하기 AWS의 딥러닝 AMI 사용 함수를 근사하기 전방 전달 로지스틱 회귀기 ___선형 회귀기를 파이썬으로 구현하기 모델 파라미터 최적화 모델 손실 측정 ___경사 하강법 ___역전파 ___파라미터 갱신 ___종합 더 깊은 망 케라스에 대한 간략한 소개 ___케라스 가져오기 ___케라스 내의 2개 계층 모델 ___케라스와 텐서플로 텐서와 계산 그래프 연습문제 요약 ▣ 02장: 정형 데이터에 머신러닝을 적용하기 데이터 휴리스틱, 특징 기반, 단대단 모델들 머신러닝 소프트웨어 스택 휴리스틱 접근 방식 ___휴리스틱 모델을 사용해 예측하기 ___F1 점수 ___혼동행렬을 사용해 평가하기 특징 공학적 접근 ___직관에서 비롯된 특징: 사기꾼은 잠들지 않는다 ___전문가의 통찰력: 이체 후 즉시 현금 인출 ___통계적 문제: 잔액 오류 케라스 라이브러리에서 쓸 수 있게 데이터...를 준비하기 ___원핫 인코딩 ___엔터티 임베딩 케라스를 사용해 예측 모델들을 만들기 ___표적 추출 ___훈련용 집합을 만들기 ___검증용 집합을 만들기 ___훈련용 데이터를 과다표집하기 ___모델 구축 트리 기반 방법에 대한 간단한 입문서 ___간단한 결정 트리 ___랜덤포레스트 ___엑스지부스트 단대단 모델링 연습문제 요약 ▣ 03장: 컴퓨터 비전을 활용하기 합성곱 신경망 ___MNIST에 쓰이는 필터들 ___두 번째 필터 추가 컬러 이미지 처리에 쓰이는 필터 케라스 안에 합성곱 신경망을 쌓기 위한 블록들 ___Conv2D ___MaxPooling2D ___평탄화 ___조밀 ___MNIST 훈련 우리의 신경망을 더 도드라지게 하는 부분 ___모멘텀 ___Adam 최적화기 ___정칙화 ___드롭아웃 ___배치 정규화 큰 이미지 데이터셋을 사용해 작업하기 사전훈련 모델을 사용해 작업하기 ___VGG-16 수정 ___임의 이미지 확장 모듈성 상반관계 분류를 넘어서는 컴퓨터 비전 ___얼굴 인식 ___경계 상자 예측 연습문제 요약 ▣ 04장: 시계열을 이해하기 판다스로 데이터를 가시화하고 준비하기 ___전역 특징 통계량 집계 ___표본 시계열 검사 ___정상성 종류 ___정상성이 중요한 이유 ___시계열이 정상성을 띠게 하기 ___정상성 문제를 무시해도 될 때 고속 푸리에 변환 자기상관 훈련 요법 및 테스트 요법 구축 사후검정에 대한 참고 사항 중앙값 예측 ARIMA 칼만 필터 신경망을 이용해 예측하기 ___데이터 준비 Conv1D 확대된 합성곱과 인과적 합성곱 단순 RNN LSTM ___캐리 재귀 드롭아웃 베이즈 딥러닝 연습문제 요약 ▣ 05장: 자연어 처리 기법 기반 텍스트 분석 spaCy 입문 과정 안내 개체명 인식 ___NER 미세 조정 품사 태깅 규칙 기반 일치 ___사용자 정의 함수들을 정합기에 추가하기 ___파이프라인에 정합기를 추가하기 ___규칙 기반 시스템과 학습 기반 시스템을 조합하기 정규 표현식 ___파이썬의 정규식 모듈을 사용하기 ___판다스의 정규식 ___정규식을 사용해야 할 때와 사용하지 말아야 할 때 텍스트 분류 작업 데이터 준비 ___문자 정리 표제어 추출 ___표적치 준비 ___훈련 집합과 테스트 집합을 준비하기 단어 주머니 TF-IDF 토픽 모델링 단어 임베딩 ___단어 벡터를 사용해 훈련할 준비하기 ___사전 훈련 단어 벡터 적재 ___단어 벡터 사용 시계열 모델 단어 임베딩으로 문서 유사도를 계산하기 케라스의 함수형 API 둘러보기 주의 seq2seq 모델 ___seq2seq 아키텍처 개관 ___데이터 ___인코딩 문자들 ___추론 모델 생성 ___번역하기 연습문제 요약 ▣ 06장: 생성 모델 사용 오토인코더를 이해하기 ___MNIST용 오토인코더 ___신용카드용 오토인코더 t-SNE를 이용한 잠재공간 시각화 변분 오토인코더 ___MNIST 예제 ___람다 계층 사용 ___쿨백-라이블러 발산 ___사용자 지정 손실 만들기 ___VAE로 데이터를 생성하기 ___단대단 부정사용 탐지 시스템을 위한 VAE 시계열을 위한 VAE GAN ___MNIST용 GAN ___GAN 잠재벡터 이해 ___GAN 훈련 기법 적은 데이터 사용 - 능동학습 ___레이블 처리 비용을 절약하기 ___레이블을 다는 사람을 기계가 크게 돕게 하기 ___레이블이 없는 데이터에 유사 레이블을 달기 ___생성 모델 사용 부정사용 탐지용 SGAN 연습문제 요약 ▣ 07장: 금융시장을 위한 강화학습 캐치 - 강화학습에 대한 빠른 안내서 ___강화학습을 지도학습으로 바꾸는 Q 학습 ___Q 학습 모델 정의 ___캐치를 플레이하기 위한 훈련 마르코프 과정 및 벨만 방 강화학습에 대한 공식적인 소개 ___경제학 분야의 벨만 방정식 우위 연기자-비평가 모델들 ___균형을 향한 학습 ___거래를 학습하게 하기 진화전략과 유전알고리즘 강화학습이라는 기초공학을 위한 실용적인 요령 ___우수한 보상 함수를 설계하기 ___강건한 강화학습 최첨단 강화학습 ___다중 에이전트 강화학습 ___학습하는 방법을 학습하게 하기 ___강화학습을 통해 두뇌를 이해하기 연습문제 요약 ▣ 08장: 프라이버시, 디버깅, 런칭 데이터 디버깅 ___작업용으로 쓰기에 데이터가 적절한지를 확인하는 방법 ___데이터가 충분하지 않은 경우에 수행할 작업 ___데이터 단위 테스트 ___데이터를 비공개로 하고 법규를 준수하기 ___훈련용 데이터 준비 어떤 입력이 어떤 예측으로 이어지는지를 이해하기 모델 디버깅 ___하이페라스를 이용한 하이퍼파라미터 탐색 ___효율적인 학습속도를 알아내기 ___학습속도 스케쥴링 ___텐서보드를 사용해 훈련 과정을 살펴보기 ___경사도 폭증 및 소실 배포 ___신속한 출시 ___계량을 이해하고 관찰하기 ___데이터의 출처를 이해하기 성능을 높이기 위한 묘책 ___문제에 알맞은 하드웨어를 사용하기 ___텐서플로의 추정기들을 분산 훈련에 사용하기 ___CuDNNLSTM 같은 최적화 계층을 사용하기 ___파이프라인 최적화 ___Cython으로 코드 실행 속도를 높이기 ___빈번한 요청을 캐싱하기 연습문제 요약 ▣ 09장: 편향과 싸우기 머신러닝 시에 불공정성이 생기는 이유 법적 관점 관찰 가능 공정성 공정성을 띠게 하기 위한 훈련 인과적 학습 ___인과 모델 획득 ___도구변수 ___비선형 인과적 모델 공정성을 보장하기 위한 모델 해석 복잡계 실패로 인한 불공정성 공정성을 띠는 모델을 개발하기 위한 점검표 연습문제 요약 ▣ 10장: 베이즈 추론 및 확률계획법 베이즈 추론에 대한 직관적인 안내 ___평탄 사전분포 ___50% 이하 사전분포 ___사전분포와 사후분포 ___마르코프 연쇄 몬테칼로 ___메트로폴리스-헤이스팅스 MCMC ___얕은 확률 계획법부터 깊은 확률적 계획법까지 요약
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• 얀네스 클라스 [저]

• 박진수 [저]

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