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	아이러브 A.I(제이펍의 인공지능)(총29건) 케라스 창시자의 딥러닝 with R     26,100원 (10%↓) 파이썬으로 배우는 응용 텍스트 분석 : 언어 인식 데이터 제품 개발을 위한 머신러닝     24,300원 (10%↓) 알파제로를 분석하며 배우는 인공지능 : 딥 러닝, 강화 학습, 탐색으로 배우는 인공지능 프로그래밍     27,000원 (10%↓) 예제로 배우는 파이썬 머신러닝 : 텐서플로 2, 파이토치, 사이킷런으로     29,700원 (10%↓) 단단한 심층강화학습 : 심층강화학습 기본 개념을 제대로 정리한 인공지능 교과서     27,000원 (10%↓) 파이썬 머신러닝 실무 테크닉 100     22,500원 (10%↓) 코드로 배우는 인공지능 : 개발자의, 개발자에 의한, 개발자를 위한 AI     22,500원 (10%↓) 파이토치 첫걸음 : 딥러닝 모델 생성에서 애플리케이션 개발까지     21,600원 (10%↓) 단단한 머신러닝 : 머신러닝 기본 개념을 제대로 정리한 인공지능 교과서     27,000원 (10%↓) 딥러닝 인 더 브라우저 : 자바스크립트 프레임워크를 이용한 딥러닝 웹 개발     18,000원 (10%↓) 데이터 과학자와 데이터 엔지니어를 위한 인터뷰 문답집 : 100개 이상의 실전 면접 문제로 배우는 머신러닝/딥러닝/강화학습 알고리즘     30,600원 (10%↓) 단단한 강화학습 : 강화학습 기본 개념을 제대로 정리한 인공지능 교과서     31,500원 (10%↓) 딥러닝을 위한 수학 : 신경망 수학 기초부터 역전파와 경사하강법까지     27,000원 (10%↓) 비전공자를 위한 인공지능 교과서 : 미래를 준비하는 모두를 위한 이 시대의 교양     16,200원 (10%↓) 머신러닝 엔지니어링 : 데이터 수집부터 특징 공학, 모델 평가, 배포, 유지보수까지     25,200원 (10%↓) 인공지능 2 : 현대적 접근방식     34,200원 (10%↓) 인공지능 1 : 현대적 접근방식     37,800원 (10%↓) 쏙쏙 들어오는 인공지능 알고리즘     25,200원 (10%↓) 주머니 속의 머신러닝 : 파이썬으로 구조적 데이터 다루기     13,500원 (10%↓) 입문에서 컴피티션까지 파이썬으로 시작하는 캐글 : 예제 코드 상세 해설 수록     16,200원 (10%↓) 심층 강화학습 인 액션 : 기본 개념부터 파이썬 기반의 최신 알고리즘 구현까지     27,000원 (10%↓) 파이썬으로 배우는 자연어 처리 인 액션     31,500원 (10%↓) 검색을 위한 딥러닝 : 심층 신경망을 활용하는 차세대 검색 엔진 개발     26,100원 (10%↓) 브레인 이미테이션 : 인간을 모방한 인공지능 | 두뇌를 모방한 뉴럴 네트워크     16,200원 (10%↓) 알파고를 분석하며 배우는 인공지능 : 딥 러닝, 몬테카를로 트리 탐색, 듀얼 네트워크, 강화 학습 구조 이해하기     23,400원 (10%↓) 심층 학습     37,800원 (10%↓) 패턴 인식과 머신 러닝 : 패턴 인식 계열의 바이블 | 모두가 기다려온 바로 그 비숍책 한국어판 출간     41,400원 (10%↓) 인공지능 70 : 재미있게 알아보는 AI 키워드     11,700원 (10%↓) 텐서플로로 시작하는 딥러닝 : 합성곱 신경망 중심의 딥러닝 알고리즘     21,600원 (10%↓) 아이러브 인공지능(총8건) 단단한 심층강화학습 : 심층강화학습 기본 개념을 제대로 정리한 인공지능 교과서     27,000원 (10%↓) 파이썬 머신러닝 실무 테크닉 100     22,500원 (10%↓) 코드로 배우는 인공지능 : 개발자의, 개발자에 의한, 개발자를 위한 AI     22,500원 (10%↓) 파이토치 첫걸음 : 딥러닝 모델 생성에서 애플리케이션 개발까지     21,600원 (10%↓) 단단한 머신러닝 : 머신러닝 기본 개념을 제대로 정리한 인공지능 교과서     27,000원 (10%↓) 딥러닝 인 더 브라우저 : 자바스크립트 프레임워크를 이용한 딥러닝 웹 개발     18,000원 (10%↓) 데이터 과학자와 데이터 엔지니어를 위한 인터뷰 문답집 : 100개 이상의 실전 면접 문제로 배우는 머신러닝/딥러닝/강화학습 알고리즘     30,600원 (10%↓) 단단한 강화학습 : 강화학습 기본 개념을 제대로 정리한 인공지능 교과서     31,500원 (10%↓)

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• 100개의 실전 예제를 풀며 익히는 머신러닝 & 데이터 활용법 이것이 현장에서 활용할 수 있는 데이터 활용술! 우리가 사는 세상은 그야말로 데이터로 가득한 세상입니다. 주위를 보면 데이터가 아닌 것이 없을 만큼, 우리 주위에는 수많은 데이터가 넘쳐납니다. 최근에는 이 데이터를 어떻게 활용하느냐가 개인과 비즈니스의 성과와 실적을 판가름하는 요인이 되었습니다. 하지만 실무 현장에서의 기술 활용이나 대처 방법과 같은 노하우는 입문서로 공부하는 것만으로는 결코 익힐 수 없습니다. 이 책은 큰 호평을 받았던 《파이썬 데이터 분석 실무 테크닉 100》을 잇는 것으로, 실제 실무 현장을 가정한 100개의 문제를 풀면서 현장의 관점과 응용력을 몸에 익히도록 구성한 활용서입니다. 데이터 활용 프로젝트를 시작하고, 회사 안에서 확실하게 정착시키기 위한 첫 걸음을 내딛으시기 바랍니다!
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• PART 1 데이터 분석 시스템 CHAPTER 01 분석 준비를 위한 테크닉 10 3 테크닉 1 데이터를 모두 로딩하자 5 테크닉 2 데이터를 유니온(결합)하자 9 테크닉 3 폴더 안에 있는 파일을 확인하자 11 테크닉 4 여러 데이터를 유니온(결합)하자 13 테크닉 5 데이터 통계량을 확인하자 16 테크닉 6 불필요한 데이터를 제거하자 18 테크닉 7 마스터 데이터를 조인(결합)하자 20 테크닉 8 마스터가 존재하지 않는 코드에 이름을 설정하자 21 테크닉 9 분석 기초 테이블을 파일에 저장하자 24 테크닉 10 셀을 사용하기 쉽게 정리하자 25 CHAPTER 02 데이터를 시각화하고 분석하기 위한 테크닉 10 28 테크닉 11 데이터를 로딩하고 불필요한 항목을 제외하자 29 테크닉 12 데이터 전체 이미지를 파악하자 32 테크닉 13 월별 매출을 집계하자 34 테크닉 14 월별 추이를 시각화하자 37 테크닉 15 매출로부터 히스토그램을 만들자 39 테크닉 16 시/도/군/구별 매출을 집계해서 시각화하자 41 테크닉 17 클러스터링을 위해 데이터를 가공하자 43 테크닉 18 클러스터링을 이용해 매장을 그룹화하자 45 테크닉 19 그룹의 경향을 분석하자 47 테크닉 20 클러스터링 결과를 t-SNE로 시각화하자 48 ... CHAPTER 03 시각화 구조를 구축하기 위한 테크닉 10 51 테크닉 21 매장을 필터링해서 시각화하자 53 테크닉 22 여러 매장의 상세 정보를 시각화하자 58 테크닉 23 슬라이드바를 이용해 주문 건수를 조사하자 61 테크닉 24 토글 버튼을 이용해 지역 데이터를 추출하자 63 테크닉 25 날짜를 지정해 데이터를 추출하자 66 테크닉 26 스토리를 생각해서 데이터를 구축하자 69 테크닉 27 주문 취소 이유를 분석하자 75 테크닉 28 가설을 검증하자 76 테크닉 29 스토리를 기반으로 부속과 데이터를 조합해 대시보드를 만들자 80 테크닉 30 대시보드를 개선하자 87 CHAPTER 04 보고 구조를 만들기 위한 테크닉 10 91 테크닉 31 특정 매장의 매출을 엑셀로 출력하자 93 테크닉 32 엑셀 테이블을 정리해 출력하자 99 테크닉 33 매출 이외의 데이터도 출력하자 101 테크닉 34 문제가 있는 위치를 빨간색으로 출력하자 104 테크닉 35 엑셀의 셀 함수를 이용해 일 단위로 집계하자 105 테크닉 36 꺾은선 그래프로 출력하자 107 테크닉 37 보고서용 데이터를 준비하자 109 테크닉 38 데이터시트에 필요한 데이터를 출력하자 113 테크닉 39 요약 시트를 만들자 116 테크닉 40 매장별 보고서를 엑셀로 출력하자 121 CHAPTER 05 분석 시스템을 구축하기 위한 테크닉 10 123 테크닉 41 기본 폴더를 만들자 125 테크닉 42 입력 데이터 확인 구조를 만들자 127 테크닉 43 보고서(본부용) 작성 처리를 함수화하자 132 테크닉 44 보고서(매장용) 작성 처리를 함수화하자 136 테크닉 45 함수를 실행하고 동작을 확인하자 141 테크닉 46 데이터 업데이트에 대응해 폴더를 만들자 143 테크닉 47 시/도/군/구별로 폴더를 만들고 데이터를 출력하자 144 테크닉 48 지난달 데이터를 동적으로 로딩하자 146 테크닉 49 과거 데이터와 비교하자 151 테크닉 50 화면에서 실행할 수 있게 하자 153 PART 2 머신러닝 시스템 CHAPTER 06 머신러닝용 데이터를 가공하기 위한 테크닉 10 161 테크닉 51 데이터 가공을 위한 밑준비를 하자 162 테크닉 52 데이터를 로딩하고 데이터 가공 방향성을 검토하자 164 테크닉 53 1개월분 데이터로 기본적인 가공을 하자 166 테크닉 54 머신러닝용 변수를 만들자 168 테크닉 55 매장 단위로 집계해서 변수를 만들자 170 테크닉 56 데이터 가공과 매장별 집계를 함수로 실행하자 173 테크닉 57 모든 데이터를 로딩하고 데이터를 가공하자 176 테크닉 58 목적 변수를 만들자 178 테크닉 59 설명 변수와 목적 변수를 연결해 머신러닝용 데이터를 완성하자 181 테크닉 60 머신러닝용 데이터를 확인하고 출력하자 182 CHAPTER 07 머신러닝 모델을 구현하기 위한 테크닉 10 185 테크닉 61 폴더를 만들고 머신러닝용 데이터를 저장하자 186 테크닉 62 범주형 변수에 대응하자 187 테크닉 63 학습 데이터와 테스트 데이터를 나누자 189 테크닉 64 모델 하나를 구현하자 190 테크닉 65 모델을 평가하자 192 테크닉 66 모델의 중요도를 확인해 보자 196 테크닉 67 모델 구현부터 평가까지의 과정을 함수화하자 197 테크닉 68 모델 파일과 평가 결과를 출력하자 199 테크닉 69 알고리즘을 확장해 다각적으로 평가하자 200 테크닉 70 평일/휴일 모델을 한 번에 실행하자 203 CHAPTER 08 머신러닝 모델로 새로운 데이터를 예측하기 위한 테크닉 10 208 테크닉 71 폴더를 만들고 데이터 로딩을 준비하자 209 테크닉 72 예측할 신규 데이터를 로딩하자 210 테크닉 73 신규 데이터를 매장별로 집계하자 212 테크닉 74 신규 데이터의 범주형 변수에 대응하자 215 테크닉 75 모델 투입 직전의 형식으로 정리하자 216 테크닉 76 모델 파일을 로딩하자 217 테크닉 77 신규 데이터를 예측하자 218 테크닉 78 예측 결과를 히트맵으로 그리자 220 테크닉 79 실적 데이터를 만들자 222 테크닉 80 현장용 보고서를 만들어 출력하자 223 CHAPTER 09 소규모 머신러닝 시스템을 만들기 위한 테크닉 10 226 테크닉 81 폴더를 만들고 초기 변수를 정의하자 227 테크닉 82 신규 데이터를 로딩하고 매장별 데이터를 만들자 231 테크닉 83 월별 매장 데이터를 업데이트하자 235 테크닉 84 머신러닝용 데이터를 만들고 업데이트하자 236 테크닉 85 머신러닝 모델용 사전 데이터를 가공하자 239 테크닉 86 머신러닝 모델을 구현하고 평가하자 240 테크닉 87 신규 데이터 예측을 위한 밑준비를 하자 244 테크닉 88 신규 데이터를 예측하자 245 테크닉 89 현장용 보고서를 만들고 출력하자 246 테크닉 90 머신러닝 모델의 정밀도 추이를 시각화하자 249 CHAPTER 10 머신러닝 시스템 대시보드를 만들기 위한 테크닉 10 252 테크닉 91 단일 데이터를 로딩하자 253 테크닉 92 업데이트 데이터를 로딩해 매장별 데이터를 만들자 255 테크닉 93 머신러닝 모델의 중요 변수 데이터를 로딩하고 결합하자 256 테크닉 94 머신러닝 모델의 예측 결과를 로딩하고 결합하자 257 테크닉 95 머신러닝 모델용 사전 데이터를 가공하자 259 테크닉 96 매장 분석용 대시보드를 만들자 261 테크닉 97 머신러닝 모델의 정밀도 평가 대시보드를 만들자 264 테크닉 98 머신러닝 모델의 혼동 행렬 대시보드를 만들자 266 테크닉 99 머신러닝 모델의 변수 중요도 분석 대시보드를 만들자 269 테크닉 100 머신러닝 모델의 예측 결과를 시각화해서 검증하자 272
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• 시모야마 데루마사 [저]

• 대표작으로 『파이썬 머신러닝 실무 테크닉 100』이 있다.

• 김모세 [저]

• 대학 졸업 후 소프트웨어 엔지니어, 소프트웨어 품질 엔지니어, 애자일 코치 등 다양한 부문에서 소프트웨어 개발에 참여했다. 재미있는 일, 나와 조직이 성장하고 성과를 내도록 돕는 일에 보람을 느끼며 나 자신에게 도전하고 더 나은 사람이 되기 위해 항상 노력하고 있다. 저서로 『코드 품질 시각화의 정석』(지앤선, 2015)이 있고, 옮긴 책으로는 『제대로 배우는 수학적 최적화』(한빛미디어, 2021), 『그림으로 배우는 TCP/IP』 등이 있다.

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