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딥러닝을 이용한 정형 데이터 분석 : 비즈니스 가치 창출을 위한 숫자와 표 형식의 엔터프라이즈 데이터 분석과
마크 라이언, 박찬성 ㅣ 책만 ㅣ Deep Learning with Structured Data
  • 정가
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  • 발행일
2022년 06월 20일
  • 페이지수/크기/무게
308page/186*240*20/669g
  • ISBN
9791189909420/1189909421
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  • 상세정보
  • 기업과 공공기관 등 현실에서 맞닥뜨리는 숫자와 표 형식의 정형 데이터셋, 이제는 딥러닝으로 분석하고 풀어내보자. 실세계 정형 데이터셋을 정리하고 케라스 프레임워크로 딥러닝 모델을 훈련시켜, 웹 페이지와 페이스북 메신저용 챗봇으로 배포해본다. 테이블 데이터의 전처리와 가공부터 딥러닝 모델의 훈련, 구축, 배포까지, 케라스, 판다스, 사이킷런, 텐서플로2.0, 주피터 노트북을 활용한 엔드투엔드 프로젝트를 다룬다.
  • 대부분의 데이터 과학 프로젝트가 완성되기까지, 데이터를 정리해서 모델이 훈련할 수 있는 형식으로 준비하는 데에 절반 이상의 시간이 투입된다는 사실은 모두가 감추는 불편한 진실이다. 하지만 더 나은 방법도 존재한다. 정형 데이터와 관계형 데이터베이스에 최적화된 딥러닝 기법을 사용하면, 피처 엔지니어링을 치열하게 수행하지 않더라도 분석과 통찰을 얻을 수 있다. 데이터 필터링, 검증, 정리 작업은 확 줄이는 한편, 딥러닝 성능을 드높일 수 있는 기술을 이 책에서 배워보자. 이 책에서는 정형 데이터와 관계형 데이터베이스에 대한 강력한 데이터 분석 기법을 알려준다. 현실 세계의 토론토 교통 시스템 데이터셋으로 시작해보자. 배포와 성능 모니터링 등 실제 상용 제품을 만들 때 중요한 고려사항을 해결함은 물론, 정형 데이터셋을 딥러닝에 맞게 구성하는 일이 매우 손쉬워질 것이다. 파이썬과 머신러닝을 이미 알고 있는 독자라면 기량을 드높일 좋은 기회가 될 것이다. | 이 책의 구성 | 1장 ‘정형 데이터를 딥러닝으로 다뤄야 하는 이유’는 고수준에서의 딥러닝 개념, 정형 데이터에 딥러닝을 적용하거나 적용하지 말아야 하는 이유를 빠르게 검토합니다. 또한 정형 데이터가 의미하는 바도 여기서 설명합니다. 2장 ‘판다스 데이터프레임과 책 전반에서 사용할 예제 소개’는 이 책의 예제 코드를 위한 개발 환경을 설명합니다. 정형 데이터용 파이썬 라이브러리인 판다스를 소개하고, 책의 나머지 부분에서 다루게 될 경전철 시스템의 지연을 예측하는 예제의 개요를 살펴봅니다. 즉 경전철의 지연을 예측하는 문제죠. 2장의 마지막에는 딥러닝 모델을 학습시키는 간단한 예제를 보여줌으로써, 이후의 장에서 배우게 될 내용을 빠르게 맛보는 기회를 제공합니다. 3장 ‘데이터 준비(1) 데이터의 탐색과 정리’는 경전철 문제에 대한 데이터셋과 데이터셋에 내재된 다양한 문제를 다루는 방법을 탐색합니다. 또한 딥러닝 모델을 훈련시키는 데 얼마만큼의 데이터가 필요한지에 대해서도 함께 다룹니다. 4장 ‘데이터 준비(2) 데이터 변형’은 데이터셋에 내재된 추가적인 문제를 해결하는 방법과, 모든 정리 작업이 완료된 후에도 잘못된 값이 남아 있다면 무엇을 해야 할지 등의 내용을 다룹니다. 또한 비수치형 데이터를 딥러닝 모델에 사용하기 위한 준비 과정도 살펴봅니다. 그리고 처음부터 끝까지의 코드 예제를 요약하며 마무리합니다. 5장 ‘모델 준비와 구축’은 경전철 지연 예측 문제를 위한 딥러닝 모델을 구축하는 과정을 다룹니다. 그리고 데이터 누수(예측 시 사용할 수 없는 데이터로 모델을 훈련시키는 현상) 문제와 이 문제를 방지하는 방법도 함께 살펴봅니다. 또한 딥러닝 모델을 구축하는 코드를 자세히 살펴보고, 모델의 구조를 분석하는 다양한 옵션도 소개합니다. 6장 ‘모델 훈련과 실험 수행’은 모델을 훈련시키고 검증하기 위한 입력 데이터셋의 일부를 고르는 것부터, 초기 훈련을 수행하고, 훈련된 모델의 성능을 개선하기 위한 여러 가지 실험을 반복적으로 수행하는 것까지 모델 훈련에 대한 모든 과정을 설명합니다. 7장 ‘훈련된 모델로 추가적인 실험 수행’은 6장에서 소개된 모델 훈련의 기법을 확장하여, 좀 더 심도 있는 세 실험을 추가적으로 수행합니다. 그중 첫 번째 실험은 4장의 데이터 정리(유효하지 않은 값이 포함된 기록 삭제)가 모델의 성능을 향상하기 위한 것이었음을 증명합니다. 그리고 두 번째 실험은 범주형 열에 학습된 벡터(임베딩)를 연관시키는 것이 성능 향상에 주는 이점을 보여줍니다. 마지막 세 번째 실험은 딥러닝 모델의 성능과, 딥러닝을 ...
  • 1장 정형 데이터를 딥러닝으로 다뤄야 하는 이유 1.1 딥러닝 개요 1.2 딥러닝의 장단점 1.3 딥러닝 소프트웨어 스택 1.4 정형 데이터와 비정형 데이터 1.5 정형 데이터에 딥러닝을 사용하는 것에 대한 부정적 시각 1.6 정형 데이터 문제로 딥러닝을 살펴보는 이유 1.7 이 책에서 제공하는 코드 소개 1.8 알아둘 내용 1.9 정리 2장 판다스 데이터프레임과 책 전반에서 사용할 예제 소개 2.1 다양한 종류의 딥러닝 개발 환경 2.2 판다스를 살펴보기 위한 코드 2.3 파이썬의 판다스 데이터프레임 2.4 CSV 파일을 판다스 데이터프레임으로 만들기 2.5 판다스를 사용한 SQL 등의 작업 수행 2.6 주요 예제: 경전철의 지연 예측 2.7 딥러닝을 배우는 데 현실의 데이터셋을 사용해야 하는 이유 2.8 입력 데이터셋의 형식과 범위 2.9 최종 목표: 엔드투엔드 솔루션 2.10 솔루션 코드에 대한 상세한 설명 2.11 개발 환경: 일반적인 환경과 딥러닝이 가능한 환경 2.12 딥러닝을 배척하는 의견들 2.13 딥러닝의 접근성이 좋아진 까닭 2.14 딥러닝 모델 훈련 과정 맛보기 2.15 정리 3장 데이터 준비 (1) 데이터...
  • 마크 라이언 [저]
  • 캐나다 토론토에 위치한 인택트(Intact)라는 보험사의 데이터 과학 매니저다. 머신러닝 부트캠프를 개최해 참가자가 실습을 통해 머신러닝의 세계를 경험하는 기회를 제공하는 등 머신러닝의 유용성을 공유하는 일에 열정적이다. 정형 데이터에 내재된 가치를 찾아내는 딥러닝의 잠재력, 그리고 챗봇과 자율 주행 자동차의 가능성에 관심이 많다. 워털루대학교에서 수학 학사학위를, 토론토대학교에서 컴퓨터 과학 석사학위를 받았다.
  • 박찬성 [저]
  • 출간한 대표작으로는 [R까기2: R 입문용]이 있다.
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