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초보자를 위한 머신러닝 딥러닝 
송정현 ㅣ 형설미래교육원
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 38,000원
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  • 발행일
 2021년 09월 17일
  • 페이지수/크기/무게
 500page/190*257*23/1044g
  • ISBN
 9791186320914/1186320915
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  • 이 책은 머신러닝을 처음 시작하는 분들이 흥미를 잃지 않고 끝까지 학습하여 딥러닝으로 계속 학습을 이어갈 수 있도록 하는 것을 목표로 하고 있습니다. 이 책은 크게 3단계로 구성되어 있습니다. 첫 번째 단계는 머신러닝 학습을 위한 기반 지식을 학습하는 단계입니다. 머신러닝 모델을 구현하기 위해서는 기본적인 프로그래밍 스킬을 필요로 하기 때문에 핵심적인 기능들을 요약해서 빠르게 머신러닝으로 접근할 수 있도록 하였습니다. 두 번째 단계는 본격적인 머신러닝 학습 단계입니다. 머신러닝이 무엇인지 이해를 돕기 위해 수치 예측과 분류 예측 모델을 구현하는 실습 예제를 통해 직관적으로 이해할 수 있도록 하였습니다. 인공신경망이 발전해 온 과정을 초보자도 쉽게 이해할 수 있는 설명으로 오늘날 다층 인공신경망의 학습 원리를 명확히 이해할 수 있도록 하였습니다. 또한 안정적이고 빠르게 성공적인 모델을 학습시키기 위한 여러 가지 이론적 개념과 용어들은 도식화된 이미지를 사용하여 쉽게 이해할 수 있도록 하였습니다. 또한 통계학이나 미분과 같은 수학 지식이 부족한 분들도 수식이 의미하는 바가 무엇인지 이해하는데 어렵지 않도록 쉽게 풀어서 설명하였습니다. 세 번째 단계는 딥러닝 학습을 위한 기반 지식을 학습하는 단계입니다. 최근 일상생활에서 이 딥러닝 기술들을 쉽게 접하게 되면서 딥러닝 기술에 대한 관심도 그만큼 커지고 있습니다. 따라서 딥러닝 분야에서 최근 가장 활발하게 발전되고 있는 컴퓨터비전 분야와 자연어처리 분야에 대한 기반 지식을 학습할 수 있도록 하여 본인이 관심 있는 분야로 계속해서 학습을 이어나갈 수 있게 구성하였습니다. 머신러닝과 딥러닝 초보자분들께 이 책이 많은 도움이 되길 바라며 앞으로 더 흥미를 갖게 되어 좀 더 Deep하게 학습해 나가시길 바라겠습니다.
  • Part 01 Python Basic Programming 01 개발환경 설정 14 02 데이터 타입 32 03 조건문과 반복문 62 04 함수와 클래스 79 Part 02 Numpy(연산처리 라이브러리) 01 ndarray 데이터 생성하기 110 02 ndarray 인덱싱과 슬라이싱 124 03 ndarray 데이터 형태 바꾸기 131 04 numpy 기본함수 137 05 axis를 파라미터로 갖는 함수 143 06 broadcasting 149 07 Boolean indexing 153 Part 03 Pandas(데이터 분석 라이브러리) 01 Series 생성하기 159 02 Series 데이터 확인하기 164 03 Series 데이터 변경 169 04 Series에서 원하는 데이터만 가져오기 172 05 DataFrame 생성하기 177 06 DataFrame 데이터 확인하기 182 07 DataFrame에서 원하는 데이터 가져오기 189 08 DataFrame에 column 추가 및 삭제 198 09 DataFrame에 있는 NaN 값 처리 203 10 DataFrame에 있는 데이터 그룹핑해서 보기 209 11 DataFrame 병합하기 218 12 보스톤 마라톤 대회 기록 데이터 가공 222 Part 04 Matplotlib/Seaborn(데이터 시각화 라이브러리) 01 Column chart/Bar chart 235 02 Pareto chart(Dual axis chart) 241 03 Pie chart 246 04 Line graph 247 05 Scatter plot chart 257 06 Bubble char...
  • [머리말] 이 책은 머신러닝을 처음 시작하는 분들이 흥미를 잃지 않고 끝까지 학습하여 딥러닝으로 계속 학습을 이어갈 수 있도록 하는 것을 목표로 하고 있습니다. 이 책은 크게 3단계로 구성되어 있습니다. 첫 번째 단계는 머신러닝 학습을 위한 기반 지식을 학습하는 단계입니다. 머신러닝 모델을 구현하기 위해서는 기본적인 프로그래밍 스킬을 필요로 하기 때문에 핵심적인 기능들을 요약해서 빠르게 머신러닝으로 접근할 수 있도록 하였습니다. 두 번째 단계는 본격적인 머신러닝 학습 단계입니다. 머신러닝이 무엇인지 이해를 돕기 위해 수치 예측과 분류 예측 모델을 구현하는 실습 예제를 통해 직관적으로 이해할 수 있도록 하였습니다. 인공신경망이 발전해 온 과정을 초보자도 쉽게 이해할 수 있는 설명으로 오늘날 다층 인공신경망의 학습 원리를 명확히 이해할 수 있도록 하였습니다. 또한 안정적이고 빠르게 성공적인 모델을 학습시키기 위한 여러 가지 이론적 개념과 용어들은 도식화된 이미지를 사용하여 쉽게 이해할 수 있도록 하였습니다. 또한 통계학이나 미분과 같은 수학 지식이 부족한 분들도 수식이 의미하는 바가 무엇인지 이해하는데 어렵지 않도록 쉽게 풀어서 설명하였습니다. 세 번째 단계는 딥러닝 학습을 위한 기반 지식을 학습하는 단계입니다. 최근 일상생활에서 이 딥러닝 기술들을 쉽게 접하게 되면서 딥러닝 기술에 대한 관심도 그만큼 커지고 있습니다. 따라서 딥러닝 분야에서 최근 가장 활발하게 발전되고 있는 컴퓨터비전 분야와 자연어처리 분야에 대한 기반 지식을 학습할 수 있도록 하여 본인이 관심 있는 분야로 계속해서 학습을 이어나갈 수 있게 구성하였습니다. 머신러닝과 딥러닝 초보자분들께 이 책이 많은 도움이 되길 바라며 앞으로 더 흥미를 갖게 되어 좀 더 Deep하게 학습해 나가시길 바라겠습니다. 이 책을 출간하기까지 도움을 주신 주경야독 윤동기 대표님과 임직원들께 감사의 말씀을 전합니다. 또한 팀웍의 중요성과 항상 아낌없는 격려로 응원해 주시는 서울벤처대학원대학교 황찬규 교수님과 최창선 교수님께 감사드립니다. 인공지능 연구 개발에 도움을 주신 한세대학교 대학원 IT융합학과 신승중 교수님께도 감사드립니다. 그리고 언제나 나의 곁에서 항상 저를 응원해주고 챙겨주는 사랑하는 아내와 예쁜 딸 채민에게도 감사합니다.
  • 송정현 [저]
  • 중앙대학교 컴퓨터소프트웨어학과 석사 학위를 받았다. 서울벤처대학원대학교 AI 창업연구센터 책임연구원, (주)주경야독 직업전문학교 인공지능학과 훈련교사, (주)주경야독 교육사업부 팀장, (주)에듀윌 교육시스템연구소 팀장, (주)영진닷컴 교육사업부 팀장을 역임했다.
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