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	데이터 과학 시리즈(에이콘)(총88건) 파이토치 라이트닝으로 시작하는 딥러닝 : 파이썬으로 빠르게 고성능 AI 모델 만들기     31,500원 (10%↓) 텐서플로와 케라스로 구현하는 딥러닝     45,000원 (10%↓) 헬스케어 빅데이터 분석의 정석 : 한 권으로 끝내는 실사례에 기초한 헬스케어 빅데이터 분석 기술     31,500원 (10%↓) 로보틱스 알고리듬 : 중고등학생을 위한 입문서     27,000원 (10%↓) 인공지능 로보틱스     45,000원 (10%↓) 음성과 언어 처리 : 기계는 어떻게 사람의 말을 이해할까?     67,500원 (10%↓) 딥러닝 초보자를 위한 엔비디아 가이드북 : 엔비디아 현업 아키텍트가 저술한 검증된 딥러닝 입문서     54,000원 (10%↓) 컴퓨터 시대의 통계적 추론(연습문제 포함) : 알고리듬과 추론의 관계와 역할     36,000원 (10%↓) 인공지능 기반 의료 : 케어 패러다임 전환을 이끌 임상의학과 헬스케어 인공지능에 대한 조망     54,000원 (10%↓) 파이썬을 활용한 머신러닝 해석 가능성 : 예측의 공정성, 책임성, 투명성을 수립하는 다양한 방법 학습하기     40,500원 (10%↓) 오토케라스로 만드는 AutoML : 몇 줄의 코딩으로 이용할 수 있는 딥러닝     22,500원 (10%↓) 문과생을 위한 인공지능 입문 : 수학, 통계 지식 없이 배우는     31,500원 (10%↓) 네트워크 사이언스     45,000원 (10%↓) 그래프 머신러닝 : 머신러닝 알고리듬을 적용해 그래프 데이터 활용하기     31,500원 (10%↓) 공익을 위한 데이터 : 사회 발전을 위한 데이터 액션 활용법     36,000원 (10%↓) 네트워크     54,000원 (10%↓) 파이썬으로 하는 마케팅 연구와 분석 : 데이터 처리부터 시각화까지     36,000원 (10%↓) Pandas를 이용한 데이터 분석 실습 : 라이브러리로 다양한 실제 데이터 분석     45,000원 (10%↓) 일래스틱 스택을 이용한 머신러닝 : 머신러닝 피처로 데이터에서 귀중한 인사이트를 얻자     32,400원 (10%↓) 컴퓨터 비전을 위한 다중 시점 기하학 : 카메라를 위한 수학     58,500원 (10%↓) 컴퓨터 비전 : 원리, 알고리듬, 응용     76,500원 (10%↓) 고객 리텐션의 전략 : 데이터를 통해 고객 이탈을 막아라     36,000원 (10%↓) The R Book(한국어판) : R로 배우는 데이터 분석 기술     49,500원 (10%↓) 빅데이터에서 천금의 기회를 캐라 : 테라데이타 최고분석책임자가 들려주는 기업 빅데이터 활용 전략     22,500원 (10%↓) 자연어 텍스트 처리를 통한 검색 시스템 구축 : 아파치 솔라, 루씬, OpenNLP 등 오픈소스 활용     36,000원 (10%↓) 데이터 스토리텔링 : 설득력 있는 프리젠테이션을 위한 데이터 시각화 기법     22,500원 (10%↓) 파워 BI와 엑셀 파워 피봇을 사용한 데이터 분석 : 예제를 통해 배우는 데이터 모델링     27,000원 (10%↓) 파이썬으로 실무에 바로 적용하는 머신 러닝     27,000원 (10%↓) 자연어 처리의 정석 : 자연어 처리의 A-Z 과거부터 최근 연구까지     45,000원 (10%↓) 추천 시스템의 통계 기법 : 실생활 추천 문제에 적용해보는 다양한 통계 기법     29,700원 (10%↓) 그래프 알고리즘 : 스파크와 Neo4j로 이해하는 알고리즘과 그래프 분석     29,700원 (10%↓) 파이썬 기반 강화학습 알고리듬 : DP, Q-Learning, AC, DQN, TRPO, PPO, DDPG, TD3     27,000원 (10%↓) 빅쿼리를 활용한 데이터 웨어하우스 구축 : 단계별로 배우는 구글 클라우드 관리형 데이터 분석     36,000원 (10%↓) 텐서플로 2로 배우는 금융 머신러닝 : 텐서플로와 Scikit-learn으로 금융 경제에 접목하는 인공지능     27,000원 (10%↓) 데이터 마이닝 : 실용적인 머신러닝 기술     45,000원 (10%↓) 헬스케어 분석을 위한 머신러닝 : 파이썬, 주피터 노트북, 텐서플로, 케라스를 이용한 적용 사례     22,500원 (10%↓) 생물정보학 알고리듬 : 2022년도 대한민국학술원 선정 교육부 우수학술도서     54,000원 (10%↓) AWS 기반 AI 애플리케이션 개발 : AI 유니콘 기업으로 도약하기     31,500원 (10%↓) 정보 검색의 이론과 실제 : 검색엔진을 구현하고 평가하는 방법     40,500원 (10%↓) 실전 알고리즘 트레이딩 배우기 : 파이썬으로 시작하는 알고리즘 트레이딩의 기초와 실전 전략     31,500원 (10%↓) 금융 파이썬 쿡북 : 금융 데이터 처리와 기술 분석부터 딥러닝 적용까지     31,500원 (10%↓) 자연어 처리와 딥러닝 : 딥러닝으로 바라보는 언어에 대한 생각     36,000원 (10%↓) 흥미로운 베이지안 통계 : 스타워즈, 레고, 러버 덕으로 이해하는 통계와 확률     27,000원 (10%↓) Pandas Cookbook : 파이썬 데이터 과학 기초     40,500원 (10%↓) AWS 클라우드 머신러닝 : 머신러닝 기초부터 AWS SageMaker까지     31,500원 (10%↓) 통계학으로 배우는 머신러닝 : 스탠퍼드대학교 통계학과 교수에게 배우는 머신러닝의 원리     54,000원 (10%↓) 알고리즘 마케팅 : 인공지능을 활용한 마케팅 자동화     31,500원 (10%↓) 파이썬을 활용한 스파크 프로그래밍 : 빅데이터 분석을 위한 스파크 활용법     27,000원 (10%↓) The Hundred-Page Machine Learning Book : 수식과 간결한 설명을 바탕으로 하는 핵심 머신 러닝     22,500원 (10%↓) 파이썬과 수치 해석 : 파이썬 수치 해석 레시피     45,000원 (10%↓) 인지 컴퓨팅 레시피 : Microsoft Cognitive Services와 TensorFlow를 활용한 인공지능 솔루션     31,500원 (10%↓) 빅데이터 시각화 : 하둡, R, D3.js, 태블로, 파이썬, 스플렁크로 배우는 빅데이터 시각화     25,200원 (10%↓) 파이썬을 활용한 비지도 학습 : 비구조 데이터로부터 숨겨진 패턴과 관계 찾기     31,500원 (10%↓) 구글 클라우드 플랫폼상의 데이터 과학 : 실시간 데이터 파이프라인 구현: 입수부터 머신 러닝까지     36,000원 (10%↓) 파이썬을 활용한 생명정보학     32,400원 (10%↓) 양자 컴퓨팅 입문 : 간결하게 배우는 양자 컴퓨팅     18,900원 (10%↓) 확률론적 로보틱스 : 로봇공학의 기초부터 SLAM과 자율 주행까지     45,000원 (10%↓) 어반 컴퓨팅 : 빅데이터로 변화하는 도시의 현재와 미래     45,000원 (10%↓) 적대적 머신러닝 : 머신러닝 알고리즘으로 하는 시스템 보안 공격과 방어     36,000원 (10%↓) 헬스케어 인공지능과 머신러닝 : 빅데이터를 활용한 개인 맞춤 건강관리     31,500원 (10%↓) 예제로 배우는 자연어 처리 기초 : NLP 알고리즘, 텍스트 분류와 요약, 감성 분석     31,500원 (10%↓) 케라스 2.x 프로젝트 : 실전 딥러닝 모델 구축과 훈련 9가지 프로젝트     31,500원 (10%↓) 생명정보학 알고리즘 : 파이썬으로 구현하는 생명정보학 알고리즘     36,000원 (10%↓) OpenCV 4를 활용한 머신러닝 입문 : OpenCV 4, 파이썬, scikit-learn을 사용해 이미지 처리 앱을     36,000원 (10%↓) 의사결정을 위한 데이터 과학 : 데이터 과학 총론     64,800원 (10%↓) 양자 컴퓨팅: 이론에서 응용까지     31,500원 (10%↓) 파이썬을 활용한 지리공간 분석 마스터하기 : GeoDjango, CARTOframes, MapboxGL-Jupyter를 활용한 GIS 프로세싱     36,000원 (10%↓) 통계 분석 너머 R의 무궁무진한 활용 : 워드/PDF/HTML 문서, 웹 사이트, 웹 애플리케이션, 다이내믹 데이터 시각화     36,000원 (10%↓) 텐서플로를 이용한 고급 딥러닝 : 수학의 기초와 함께 이해하는 파이썬 딥러닝     31,500원 (10%↓) 크롤리의 통계학 강의 : R을 활용한 입문     27,000원 (10%↓) 크롤리 교수의 통계학과 R 언어 세트     70,200원 (10%↓) 정보 스토리지와 관리 : 클라우드 컴퓨팅 시대의 정보 저장과 관리 보호 기법     36,000원 (10%↓) 엔터프라이즈 빅데이터 레이크 : 효율적인 데이터 레이크 도입과 모범 사례     27,000원 (10%↓) 양자 컴퓨터 원리와 수학적 기초 : 스핀부터 큐비트, 얽힘, 중첩, 양자 알고리즘, 양자 암호화     22,500원 (10%↓) 수학 없이 배우는 데이터 과학과 알고리즘 : 모두를 위한 데이터 사이언스     12,420원 (10%↓) 생명과학을 위한 딥러닝 : 생물학, 유전체학, 신약 개발에 적용하는 실무 딥러닝     22,500원 (10%↓) 머신 러닝(Machine Learning)     54,000원 (10%↓) 머신 러닝 알고리즘 : 파이썬 예제와 함께 배우는 머신 러닝     31,500원 (10%↓) 데이터 마이닝 개념과 기법     45,000원 (10%↓) 데이터 과학 입문자를 위한 R : 설치부터 패키지 개발까지 R로 시작하는 데이터 과학     36,000원 (10%↓) Splunk 7 에센셜 : 데이터셋활용, 보고서제작, 강력한 정보 공유를 통한 머신 데이터 파헤치기     21,600원 (10%↓) R로 하는 쉬운 딥러닝     18,000원 (10%↓) Data Smart : 엑셀로 이해하는 데이터 과학 입문     27,000원 (10%↓) C++와 CUDA C로 구현하는 딥러닝 알고리즘 3 : Deep Convolution Neural Nets의 이해와 구현     25,200원 (10%↓) C++와 CUDA C로 구현하는 딥러닝 알고리즘 2 : 복소수 영역에서의 오토인코더 이해와 구현     25,200원 (10%↓) C++와 CUDA C로 구현하는 딥러닝 알고리즘 1 : Restricted Boltzman Machine의 이해와 Deep Belief Nets 구현     27,000원 (10%↓) C++와 CUDA C로 구현하는 딥러닝 알고리즘 세트 : RBM부터 CNN, 오토인코더까지 코딩하며 깨우치는 딥러닝의 원리     70,200원 (10%↓) Building Machine Learning Systems with Python(한국어판) : Scikit-learn 라이브러리로 구현하는 기계 학습 시스템     27,000원 (10%↓)

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• 프로젝트에서 최첨단 AI 알고리듬을 개발하고 사용하는 방법을 알려주는 책이다. 자동화된 머신러닝에 대한 높은 수준의 소개로 시작하여 머신러닝 접근 방식을 시작하는 데 필요한 모든 개념을 설명한다. 그 다음 오토케라스를 사용하여 문서에 대한 감정 분석을 수행하는 방법을 다룬다. 또한 오토케라스로 토픽 분류를 위한 커스텀 모델을 구현하는 방법을 보여준다. 마지막으로 다중 모드 데이터 및 다중 작업, 오토모델로 모델을 사용자 정의하거나 오토케라스 확장 기능을 사용한 실험 결과 시각화와 같은 오토케라스의 고급 개념을 살펴본다. 이 책을 마치면 오토케라스로 회사에서 자신만의 머신러닝 모델을 설계할 수 있을 것이다.
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• ◈ 이 책에서 다루는 내용 ◈ ◆ 텐서플로 및 오토케라스로 딥러닝 워크스테이션 설정 ◆ 오토케라스로 기계학습 파이프라인 자동화 ◆ 오토케라스를 사용하여 이미지 및 텍스트 분류 모델 및 회귀 모델 구현 ◆ 오토케라스를 사용하여 텍스트에 대한 감정 분석을 수행하여 부정적 또는 긍정적으로 분류 ◆ 오토케라스를 활용하여 주제별로 문서 분류 ◆ 가장 강력한 확장 기능을 사용하여 오토케라스를 최대 활용 ◈ 이 책의 대상 독자 ◈ 자동화된 ML 기술을 프로젝트에 적용하려는 머신러닝 및 딥러닝 애호가를 위한 책이다. 최대한 활용하려면 파이썬 프로그래밍에 대한 기본적인 사전지식이 필요하다. ◈ 이 책의 구성 ◈ 1장, ‘자동화된 머신러닝 소개’에서는 AutoML 사용 방법의 유형 및 해당 소프트웨어 시스템에 대한 개요와 함께 자동화된 머신러닝의 주요 개념을 다룬다. 2장, ‘오토케라스 시작하기’에서는 오토케라스를 시작하는 데 필요한 모든 것을 다루고, 잘 설명된 기본 코드 예제를 통해 오토케라스를 실행한다. 3장, ‘오토케라스로 머신러닝 파이프라인 자동화하기’에서는 표준 머신러닝 파이프라인을 설명하고, 오토케라스로 파이프라인을 자동화하는 방법을 다룬 후, 모델을 학습시키기 전에 적용할 주요 데이터 준비의 모범 사례를 소개한다. 4장, ‘오토케라스를 사용한 이미지 분류 및 회귀’에서는 더 복잡하고 강력한 이미지 인식 모델을 만들고 오토케라스의 동작 방식을 조사하며 성능을 개선하기 위한 파인튜닝 방법을 살펴봄으로써 이미지 관련 문제에 오토케라스를 사용하는 것에 중점을 둔다. 5장, ‘오토케라스를 사용한 텍스트 분류 및 회귀’에서는 오토케라스를 이용한 텍스트(단어 시퀀스) 작업에 중점을 둔다. 또한 순환 신경망이 무엇이며 어떻게 작동하는지 설명한다. 6장, ‘오토케라스를 사용한 구조화된 데이터 작업’에서는 구조화된 데이터셋을 탐색하고, 변환하고, 특정 모델의 데이터 소스로 사용할 수 있다. 또한 구조화된 데이터를 기반으로 작업을 해결하기 위해 고유한 분류 및 회귀 모델을 생성한다. 7장, ‘오토케라스를 사용한 감정 분석’에서는 텍스트 분류 모델을 사용해 텍스트 데이터에서 감정을 추출하고, 감정 예측 모델을 구현해 텍스트 분류 개념을 실용적인 방식으로 적용한다. 8장, ‘오토케라스를 사용한 주제 분류’에서는 이전 장에서 배운 텍스트 기반 작업의 실용적인 측면에 중점을 둔다. 오토케라스로 주제 분류 모델을 생성한 다음, 주제 또는 범주 기반 데이터셋에 적용하는 방법을 알려준다. 9장, ‘다중 모드 및 다중 작업 데이터’에서는 오토모델 API로 다중 모드 및 다중 작업 데이터를 처리하는 방법을 설명한다. 10장, ‘모델 내보내기 및 시각화’에서는 오토케라스 모델을 내보내고 가져오는 방법과 모델을 학습시키는 동안 일어나는 일을 실시간으로 그래픽을 사용해 시각화하는 방법을 알려준다. ◈ 옮긴이의 말 ◈ 머신러닝을 공부하는 사람들이 처음 책을 폈을 때 머신러닝이란 무엇인가, 또는 지도학습과 비지도학습은 무엇인가에 대해 배웠을 것입니다. 딥러닝 책으로 공부를 시작한 분들은 신경망, 미분, 역전파의 개념을 배웠을 것입니다. 개념도 물론 중요하지만 우리가 이러한 공부를 하는 이유는 실무에서 사용하기 위함입니다. 그런데 이런 이론적인 내용만 공부하다 보면 정작 AI를 비즈니스에 적용할 수 있는지 검토하는 데까진 더 오랜 시간이 걸립니다. 그래서 구글, 아마존, 마이크로소프트와 같은 클라우드 플랫폼 회사에서는 머신러닝을 비즈니스에서 빠르게 테스트하고 적용할 수 있도록 Vertex AI, Amazon SageMaker Autopilot, Azure Mac...hine Learning Studio와 같은 AutoML 서비스를 제공하고 있습니다. 클라우드 플랫폼을 활용할 수 있다면 위에서 언급한 서비스를 이용하는 것이 좋습니다. 하지만 온프레미스 환경에서 작업을 해야 한다면 오토케라스가 좋은 대안이 될 수 있습니다. 이 책은 머신러닝 이론에 대해서는 간략하게 소개합니다. 그리고 비즈니스에서 겪는 문제를 분류, 회귀, 감정 분석, 주제 분류 등으로 나눠서 예측 모델을 만드는 방법을 설명합니다. 그리고 머신러닝 학습 과정을 관리하기 위해 머신러닝 파이프라인을 자동화하거나 머신러닝 모델링 과정을 모니터링하고 모델을 배포하는 방법을 다룹니다. 머신러닝과 딥러닝을 많이 경험해보지 못한 비즈니스 전문가, 학생, 개발자, 데이터 분석가분들도 데이터를 이용해 문제를 풀어야 하는 상황이라면 이 책에서 설명하는 오토케라스를 이용해 비즈니스 문제의 답을 빨리 찾을 수 있길 바랍니다.
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• 제1부 AutoML 기초 __1장. 자동화된 머신러닝 소개 ____표준 ML 워크플로의 구조 ______데이터 수집 ______데이터 전처리 ______모델 배포 ______모델 모니터링 ____AutoML의 정의 ______표준 접근 방식과의 차이점 ____AutoML의 유형 ______피처 엔지니어링 자동화 ______모델 선택 및 하이퍼파라미터 최적화 자동화 ______신경망 아키텍처 선택 자동화 ____요약 ____더 읽을거리 __2장. 오토케라스 시작하기 ____기술 요구사항 ____딥러닝이란 무엇인가? ____신경망이란 무엇이며 어떻게 학습하는가? ____딥러닝 모델은 어떻게 학습하는가? ____왜 오토케라스인가? ______오토케라스 실험 실행 방법 ____오토케라스 설치 ______클라우드에 오토케라스 설치 ______오토케라스 로컬 설치 ____Hello MNIST: 첫 번째 오토케라스 실험 구현 ______필요한 패키지 가져오기 ______MNIST 데이터셋 가져오기 ______숫자는 어떻게 분포하는가? ______이미지 분류 모델 만들기 ______테스트 세트로 모델 평가 ______모델 시각화 ______이미지 회귀 분류 모델 만들기 ______테스트 세트로 모델 평가 ______모델 시각화 ____요약 __3장. 오토케라스로 머신러닝 파이프라인 자동화하기 ...____텐서 이해하기 ______텐서란 무엇인가? ______텐서의 유형 ____딥러닝 모델을 제공하기 위한 데이터 준비 ______신경망 모델을 위한 데이터 전처리 작업 ____여러 형식으로 오토케라스에 데이터 로드 ____학습 및 평가를 위한 데이터셋 분할 ______데이터셋을 분할해야 하는 이유 ______데이터셋을 분할하는 방법 ____요약 제2부 오토케라스 활용 __4장. 오토케라스를 사용한 이미지 분류 및 회귀 ____기술 요구사항 ____CNN 이해하기 ______합성곱 층 ______풀링 층 ______CNN 구조 ______기존 신경망 넘어서기 ____CIFAR-10 이미지 분류 모델 만들기 ____강력한 이미지 분류 모델 생성 및 파인튜닝 ______모델 성능 향상 ______테스트 세트로 모델 평가 ______모델 시각화 ____사람의 나이를 알아내는 이미지 회귀 분석기 만들기 ____강력한 이미지 회귀 분석기 생성 및 파인튜닝 ______모델 성능 향상 ______테스트 세트로 모델 평가 ______모델 시각화 ____요약 __5장. 오토케라스를 사용한 텍스트 분류 및 회귀 ____기술 요구사항 ____텍스트 데이터 작업 ______토큰화 ______벡터화 ____RNN 이해하기 ____1차원 CNN(Conv1D) ____이메일 스팸 감지기 만들기 ______스팸 예측기 만들기 ______모델 평가 ______모델 시각화 ____소셜 미디어에서 뉴스 인기도 예측 ______텍스트 회귀 모델 생성 ______모델 평가 ______모델 시각화 ______모델 성능 향상 ______테스트셋으로 모델 평가 ____요약 __6장. 오토케라스를 사용한 구조화된 데이터 작업 ____기술 요구사항 ____구조화된 데이터 이해하기 ____구조화된 데이터 작업 ____타이타닉 생존자를 예측하기 위한 구조화된 데이터 분류 모델 만들기 ______분류 모델 만들기 ______모델 평가 ______모델 시각화 ____보스턴 주택 가격을 예측하기 위한 구조화된 데이터 회귀 분석 모델 만들기 ______구조 데이터 회귀 분석 모델 만들기 ______모델 평가 ______모델 시각화 ____요약 __7장. 오토케라스를 사용한 감정 분석 ____기술 요구사항 ____감정 분석기 만들기 ____감정 예측 모델 만들기 ____모델 평가 ____모델 시각화 ____특정 문장의 감정 분석 ____요약 __8장. 오토케라스를 사용한 주제 분류 ____기술 요구사항 ____주제 분류 이해하기 ____뉴스 주제 분류 모델 만들기 ______분류 모델 만들기 ______모델 평가 ______모델 시각화 ______모델 평가 ____모델 검색 공간 사용자 정의 ______요약 제3부 고급 오토케라스 __9장. 다중 모드 및 다중 작업 데이터 ____기술 요구사항 ____다중 입력 또는 출력이 있는 모델 탐색 ______오토모델이란 무엇인가? ______다중 모드란 무엇인가? ______다중 작업이란 무엇인가? ____다중 모드 / 다중 작업 모델 생성 ______모델 생성 ______모델 시각화 ____검색 공간 사용자 정의 ____요약 __10장. 모델 내보내기 및 시각화 ____기술 요구사항 ____모델 내보내기 ______모델을 저장하고 불러오는 방법 ____텐서보드로 모델 시각화 ______콜백으로 모델 상태 기록 ______텐서보드 설정 및 로드 ______TensorBoard.dev와 ML 실험 결과 공유 ____ClearML로 모델 시각화 및 비교 ______코드에 ClearML 추가 ______실험 비교 ____요약 ______마치며
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• Sobrecueva, Luis [저]

• 현재 카비파이(Cabify)에서 근무하는 선임 소프트웨어 엔지니어이자 ML/DL 실무자다. OpenAI 프로젝트에 기여했으며 오토케라스 프로젝트에도 기여했다.

• 이진형 [저]

• 데이터에서 숨어있는 인사이트를 찾는 일을 좋아한다. 11번가에서 데이터 엔지니어와 데이터 사이언티스트 역할 사이에서 판매자와 구매자를 위한 개인화 추천 서비스를 제공하고 있으며, 데이터 파이프라인과 데이터 모델을 만들어 서비스에 적용하고 분석하는 일을 하고 있다.

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