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머신 러닝 교과서 with 파이썬, 사이킷런, 텐서플로

Numpy, scikit-learn 0.2x, TensorFlow 2.x로 배우는 머신 러닝

세바스찬 라시카 , 바히드 미자리리 지음| 박해선 옮김| 길벗 |2019년 07월 12일 (종이책 2019년 05월 24일 출간)

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    상품 정보
    출간일 2019년 07월 12일 (종이책 2019년 05월 24일 출간)
    포맷용량 ePUB(56.90MB, ISBN 9791160508475)

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책소개

이 책이 속한 분야

아마존 머신 러닝 분야 베스트셀러!
기본기에 충실한 머신 러닝 입문서

코드 실행만으로는 머신 러닝을 충분히 이해할 수 없다. 머신 러닝을 제대로 이해하고 싶다면 코드 외에도 머신 러닝 이론과 머신 러닝 알고리즘의 뒤편에 있는 수학 개념을 알아야 한다. 이 책은 이해를 돕는 개념 설명, 머신 러닝 핵심 알고리즘의 작동 방식과 사용 방법, 그 밑바탕이 되는 수학, 실용적인 예제까지 이론과 코드를 균형 있게 설명한다. 파이썬 언어와 파이썬 기반의 머신 러닝 핵심 라이브러리(SciPy, NumPy, scikit-learn, Matplotlib, Pandas)를 사용해 머신 러닝을, 텐서플로를 사용해 딥러닝을 실습하면서 머신 러닝과 딥러닝 핵심 알고리즘을 설명하고, 간단한 알고리즘은 처음부터 직접 구현해본다. 또한, 사이킷런의 기여자이자 mlxtend 라이브러리 제작자인 저자가 오랜 기간 머신 러닝 개발자로 일하면서 익힌 노하우도 책 곳곳에서 만날 수 있다. 머신 러닝에 관심 있는 분들에게 추천한다.

상세이미지

머신 러닝 교과서 with 파이썬, 사이킷런, 텐서플로 도서 상세이미지

목차

1장 컴퓨터는 데이터에서 배운다
1.1 데이터를 지식으로 바꾸는 지능적인 시스템 구축
1.2 머신 러닝의 세 가지 종류
__1.2.1 지도 학습으로 미래 예측
__1.2.2 강화 학습으로 반응형 문제 해결
__1.2.3 비지도 학습으로 숨겨진 구조 발견
1.3 기본 용어와 표기법 소개
1.4 머신 러닝 시스템 구축 로드맵
__1.4.1 전처리: 데이터 형태 갖추기
__1.4.2 예측 모델 훈련과 선택
__1.4.3 모델을 평가하고 본 적 없는 샘플로 예측
1.5 머신 러닝을 위한 파이썬
__1.5.1 파이썬과 ...

저자소개

저자 : 세바스찬 라시카

오랫동안 파이썬을 사용했고 많은 세미나에서 데이터 과학, 머신 러닝, 딥러닝의 실전 활용에 관해 발표했다. 대표적인 과학 컴퓨팅 콘퍼런스인 사이파이(SciPy) 콘퍼런스에서 머신 러닝 튜토리얼을 진행했고, 위스콘신 대학교에서 강의한다. ‘2016~2017년 학과 우수 대학원생’과 ‘2016년 ACM Computing Reviews 베스트’를 수상했다. 여가 시간에는 파이썬 오픈 소스 프로젝트에 기여하는 것을 좋아하며, 직접 개발한 도구들이 캐글 같은 머신 러닝 경연 대회에서 널리 사용되고 있다.

저자 : 바히드 미자리리

대규모 분자 구조 컴퓨터 시뮬레이션을 위한 새로운 방법에 관한 연구로 기계 공학 박사 학위를 취득했다. 미시간 주립 대학교의 컴퓨터 과학과 공학 대학에서 다양한 컴퓨터 비전 프로젝트의 머신 러닝 애플리케이션을 연구 중이다. 특히 딥러닝 기술을 사용해 생체 데이터의 프라이버시를 보호하는 데 관심이 많다. 자율 주행 자동차를 연구하는 엔지니어링 팀과도 협업하고 있는데, 보행자 감지를 위해 다중 스펙트럼 이미지를 사용한 신경망 모델을 설계하고 있다.
박해선

역자 : 박해선

구글 ML GDE(Machine Learning Google Developer Expert)다. 기계공학을 전공했지만 졸업 후엔 줄곧 코드를 읽고 쓰는 일을 했다. 텐서플로 블로그(tensorflow.blog)를 운영하면서 소프트웨어와 과학의 경계를 흥미롭게 탐험하고 있다. 『케라스 창시자에게 배우는 딥러닝』(길벗, 2018), 『핸즈온 머신러닝』(한빛미디어, 2018), 『파이썬 라이브러리를 활용한 머신러닝』(한빛미디어, 2019), 『텐서플로 첫걸음』(한빛미디어, 2016)을 우리말로 옮겼다.

책속으로

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출판사서평

간결한 개념, 수학, 실용적인 코드로
머신 러닝 기초 이론을 완성한다!

이론과 코드를 균형 있게 설명한다!
코드 실행만으로는 머신 러닝을 충분히 이해할 수 없다. 머신 러닝을 제대로 이해하고 싶다면 코드 외에도 머신 러닝 이론과 머신 러닝 알고리즘의 뒤편에 있는 수학 개념을 알아야 한다. 이 책은 이해를 돕는 개념 설명, 머신 러닝 핵심 알고리즘의 작동 방식과 사용 방법, 그 밑바탕이 되는 수학, 실용적인 예제까지 이론과 코드를 균형 있게 설명한다. 사이킷런의 기여자이자 mlxtend 라이브러리 제작자인 저자가 오랜 기간 머신 러닝 개발자로 일하면서 익힌 노하우도 책 곳곳에서 만날 수 있다.

핵심 알고리즘을 직접 구현한다!
파이썬 언어와 파이썬 기반의 머신 러닝 핵심 라이브러리(SciPy, NumPy, scikit-learn, Matplotlib, Pandas)를 사용해 머신 러닝을, 텐서플로를 사용해 딥러닝을 실습해본다. 또한, 자연어 처리를 위한 NLTK 라이브러리, Flask 웹 프레임워크, 통계 데이터 시각화를 위한 Seaborn 라이브러리, 이미지를 디스크에서 읽기 위한 imageio도 함께 다룬다. 거기에 더해 머신 러닝과 딥러닝 핵심 알고리즘의 수학적 이론을 소개하고, 간단한 알고리즘은 처음부터 직접 구현해본다.

실용적인 예제로 배운다!
책의 모든 예제가 오랫동안 위스콘신 대학교에서 강의하고 현장에서 일한 저자의 경험을 바탕으로 한다. 단순히 개념만 익히는 것이 아닌 실용적이고 확장 가능한 예제들로 구성되어 있다. 이 예제들을 학습하면서 머신 러닝과 딥러닝의 개념, 핵심 알고리즘, 활용 팁 등을 확실하게 이해할 수 있으며, 나만의 딥러닝 모델을 만들 때 레시피로 활용할 수도 있다.

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