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기계학습 기반의 파이썬 활용 
황철현 ㅣ 성진미디어
  • 정가
 18,000원
  • 판매가
 18,000원 (0% ↓, 0원 ↓)
  • 발행일
 2021년 11월 30일
  • 페이지수/크기/무게
 262page/188*258*16/653g
  • ISBN
 9788998308452/8998308452
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  • 이제 파이썬 언어는 인공지능을 개발하는 과정에서 없어서는 안 될 필수적인 도구가 되었습니다. 이 책은 파이썬 언어를 익힌 다음 기계학습을 처음부터 배우거나 일부분만을 전문적으로 다뤄온 개발자들이 전체적으로 이해의 폭을 넓히고자 할 때 유용할 수 있도록 만들었습니다. 따라서 소프트웨어 전공 대학생 뿐 만 아니라 전공을 하지 않더라도 파이썬 언어를 익힌 타 전공의 대학(원)생, 현업의 기계학습 기술자 등에 폭넓게 사용할 수 있도록 하였습니다. 이 책을 읽고 나면 기계학습에 관련된 다양한 이론들을 개념적으로 이해할 수 있고 알고리즘에 대한 기초적인 구현 방법과 함께 최근의 다양한 변화를 알 수 있도록 하였습니다. 만약 파이썬을 프로그래밍 언어로만 접한 대학생이라면 이 책을 통해 기계학습을 통한 다양한 응용 분야와 활용 방법을 익힐 수 있을 것입니다. 또한 파이썬을 통해 지원되는 라이브러리가 얼마나 간단히 인공지능을 구현해 줄 수 있는지를 경험할 수 있을 것입니다. 그리고 이론적으로 통계학과 기계학습에 많은 배경을 가진 관련 대학원생이라면 빠르게 구현할 수 있는 방법을 참고할 수 있을 것입니다. 또한 여러 학기에 걸쳐 배우는 많은 분량의 이론들을 정리할 수 있는 기회가 될 것입니다.
  • 제 1장 인공지능 일반 1.1 인공지능이란 무엇인가? ........ 009 1.2 인공지능의 역사 ........ 013 1.3 인공지능 기술의 대중화 ........ 020 1.4 시민 데이터 과학자 ........ 024 제 2장 기계학습 일반 2.1 기계학습이란 무엇인가? ........ 027 2.2 기계학습의 분류 ........ 030 2.3 기계학습의 수행 방법 ........ 039 2.4 기계학습의 성능평가 ........ 042 제 3장 기계학습 준비 3.1 목표 선정 ........ 047 3.2 목표 기준선 설정 ........ 048 3.3 기계학습 개발환경 준비 ........ 049 3.4 데이터 확보 ........ 055 3.5 실습 환경 구축 ........ 058 제 4장 데이터 전처리 4.1 탐색적 데이터 분석 (Exploratory Data Analysis) ........ 067 4.2 결측치 대체 (Missing Data Imputation) ........ 090 4.3 이상치 탐지 (Outlier Data Detection) ........ 097 4.4 데이터 불균형 (Data Imbalanced) ........ 118 제 5장 분류 (Classification) 5.1 분류 분석의 개요 ........ 139 5.2 Kernel Support Vector Machine ........ 141 기계학습 기반의-앞부속.indd 5 2021-11-26 오후 6:02:28 5.3 Random Forest ........ 148 5.4 Gradient Boosting ........ 152 ...
  • 머리말 이제 파이썬 언어는 인공지능을 개발하는 과정에서 없어서는 안 될 필수적인 도구가 되었습니 다. 이 책은 파이썬 언어를 익힌 다음 기계학습을 처음부터 배우거나 일부분만을 전문적으로 다뤄온 개발자들이 전체적으로 이해의 폭을 넓히고자 할 때 유용할 수 있도록 만들었습니다. 따라서 소프트웨어 전공 대학생 뿐 만 아니라 전공을 하지 않더라도 파이썬 언어를 익힌 타 전공의 대학(원)생, 현업의 기계학습 기술자 등에 폭넓게 사용할 수 있도록 하였습니다. 이 책을 읽고 나면 기계학습에 관련된 다양한 이론들을 개념적으로 이해할 수 있고 알고리 즘에 대한 기초적인 구현 방법과 함께 최근의 다양한 변화를 알 수 있도록 하였습니다. 만약 파이썬을 프로그래밍 언어로만 접한 대학생이라면 이 책을 통해 기계학습을 통한 다양한 응용 분야와 활용 방법을 익힐 수 있을 것입니다. 또한 파이썬을 통해 지원되는 라이브러리가 얼마 나 간단히 인공지능을 구현해 줄 수 있는지를 경험할 수 있을 것입니다. 그리고 이론적으로 통계학과 기계학습에 많은 배경을 가진 관련 대학원생이라면 빠르게 구현할 수 있는 방법을 참고할 수 있을 것입니다. 또한 여러 학기에 걸쳐 배우는 많은 분량의 이론들을 정리할 수 있는 기회가 될 것입니다. 이 책은 총 3부로 구성됩니다. 1부는 1장과 2장으로 구성되며 인공지능에 대한 일반적인 지식과 추세를 알 수 있도록 구 성하였습니다. 전공 대학생인 경우 생략하고 2부에서부터 시작할 수 있습니다. 2부는 3장과 4장으로 구성되며 기계학습을 수행하기 위해 필요한 준비와 데이터의 전처리를 알 수 있도록 구성하였습니다. 특히 최근 산업계에서 많이 이슈가 되고 있는 이상치 탐지와 데이터 불균형에 대해 다루었습니다. 3부는 5장에서부터 9장까지 총 5장으로 구성되며 기계학습에서 다루는 기본적인 분석 방 법인 분류, 회귀, 군집화, 차원축소, 시계열 예측에 대해 알 수 있도록 구성하였습니다. 이 부 분만을 한 학기의 교재로 활용할 수 있을 만큼 넓은 범위로 구성되어 있습니다. 이 책을 이용 하여 공부한 후 최신의 변형 알고리즘과 라이브러리를 조사해 보시길 권해 드립니다. 4부는 10장과 11장으로 구성되며 딥러닝을 비롯한 다양한 최신 기술에 대해 학습할 수 있 도록 하였습니다. 우선 딥러닝은 기본적인 알고리즘인 CNN과 RNN에 대해 살펴본 후 이를 최적화 하는 방법에 대해서도 제시하였습니다. 또한 GAN, XAI, AutoML에 대한 최근의 이슈와 간단한 구현 방법을 제시하여 최신 기술을 직접 구현해 볼 수 있도록 하였습니다. 이 책을 통해 기계학습에 대해 독자들이 좀 더 친숙하고 개념적으로 완전하게 이해하고, 다 양한 기계학습 알고리즘에 대한 반복 구현을 통해 최근의 기술발전방향을 이해하고 친숙해지 길 기대합니다.
  • 황철현 [저]
  • 배재대학교, 해군본부, 아이온커뮤니케이션즈를 거쳐 현재 경복대학교 소프트융합과 교수로 재직 중이다. 국가 데이터 관리 정책 수립 자문위원, 환경 빅데이터 운영위원회 운영위원, KDATA 빅데이터 아카데미 전문 강사 등을 역임하였다. 주 관심분야는 인공지능, 딥러닝, 빅 데이터 분석 등이 있다.
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