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파이썬 라이브러리를 활용한 머신러닝

사이킷런 핵심 개발자가 쓴 머신러닝과 데이터 과학 실무서

안드레아스 뮐러 , 세라 가이도 지음| 박해선 옮김| 한빛미디어 |2019년 04월 22일 (종이책 2019년 03월 29일 출간)

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    상품 정보
    출간일 2019년 04월 22일 (종이책 2019년 03월 29일 출간)
    포맷용량 PDF(14.00MB, ISBN : 9791162248713)
    쪽수 480쪽(PDF기준)|

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책소개

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이 책의 주제어

# 딥러닝 # 인공지능 # 데이터분석 # 파이썬 # 머신러닝 # 사이킷런 # 풀컬러

사이킷런 핵심 개발자에게 배우는 머신러닝 이론과 구현

현업에서 머신러닝을 연구하고 인공지능 서비스를 개발하기 위해 꼭 학위를 받을 필요는 없습니다. 사이킷런(scikit-learn)과 같은 훌륭한 머신러닝 라이브러리가 복잡하고 난해한 작업을 직관적인 인터페이스로 감싸주는 덕분이죠. 이 책에서는 사이킷런의 핵심 개발자가 복잡한 수학을 동원하지 않고 실용적으로 머신러닝을 구축하는 모든 단계를 설명합니다. 미적분, 선형대수, 확률 이론을 공부하지 않았어도 이 책을 통해 머신러닝을 활용할 수 있게 될 것입니다.

※ 본 번역개정판은 scikit-learn 업데이트에 따라 전반적으로 내용을 갱신한 원서 4쇄를 기반으로 합니다. 오탈자를 바로잡고, 시각적 편의를 위해 풀컬러로 인쇄했으며, 한국어판 부록 3개 절을 추가했습니다.

상세이미지

파이썬 라이브러리를 활용한 머신러닝 도서 상세이미지

목차

CHAPTER 1 소개
1.1 왜 머신러닝인가?
__1.1.1 머신러닝으로 풀 수 있는 문제
__1.1.2 문제와 데이터 이해하기
1.2 왜 파이썬인가?
1.3 scikit-learn
__1.3.1 scikit-learn 설치
1.4 필수 라이브러리와 도구들
__1.4.1 주피터 노트북
__1.4.2 NumPy
__1.4.3 SciPy
__1.4.4 matplotlib
__1.4.5 pandas
__1.4.6 mglearn
1.5 파이썬 2 vs. 파이썬 3
1.6 이 책에서 사용하는 소프트웨어 버전
1...

저자소개

저자 : 안드레아스 뮐러

독일 본(Bonn) 대학교에서 머신러닝으로 박사 학위를 받았습니다. 1년간 아마존의 컴퓨터 비전 응용 부서에서 머신러닝 연구자로 일한 뒤 뉴욕 대학교의 데이터 과학 센터에 합류했고, 현재는 컬럼비아 대학교에서 ‘Applied Machine Learning’ 과목을 가르치고 있습니다. 지난 4년 동안 학계와 산업계에서 널리 사용하는 머신러닝 툴킷인 사이킷런의 핵심 기여자와 관리자로 활동했습니다. 또 잘 알려진 여러 머신러닝 패키지를 직접 만들거나 개발에 참여했습니다. 뮐러의 소망은 머신러닝 애플리케이션 개발의 진입 장벽을 낮추고, 수준 높은 머신러닝 알고리즘을 손쉽게 사용할 수 있는 공개 툴을 만드는 것입니다.

저자 : 세라 가이도

오랫동안 스타트업에서 일해온 데이터 과학자이자 뛰어난 콘퍼런스 발표자입니다. 파이썬, 머신러닝, 대량의 데이터와 기술 세계를 좋아합니다. 미시간 대학교의 대학원에 입학했으며, 지금은 뉴욕에 거주하고 있습니다.
박해선

역자 : 박해선

구글 ML GDE(Machine Learning Google Developer Expert). 기계공학을 전공했지만 졸업 후엔 줄곧 코드를 읽고 쓰는 일을 합니다. 텐서플로 블로그(tensorflow.blog)를 운영하면서 소프트웨어와 과학의 경계를 흥미롭게 탐험하고 있습니다.
『핸즈온 머신러닝』, 『텐서플로 첫걸음』(이상 한빛미디어), 『케라스 창시자에게 배우는 딥러닝』(길벗)을 우리말로 옮겼습니다.

책속으로

* 현재 컨텐츠 정보를 준비 중에 있습니다.

출판사서평

실제 문제에 대한 해법을 찾는 머신러닝 기술자를 위한 본격 머신러닝 입문서
사이킷런 최신 버전을 반영한 풀컬러 번역개정판

이 책은 머신러닝 알고리즘을 밑바닥부터 만드는 법을 다루지는 ‘않으며’, 대신 사이킷런과 다른 라이브러리에 이미 구현된 방대한 양의 모델을 사용하는 법에 집중합니다. 머신러닝과 인공지능에 대한 사전 지식이 필요 없는 입문서로, 파이썬과 사이킷런을 중심으로 머신러닝 애플리케이션을 성공적으로 만드는 모든 단계를 밟아갑니다. 여기서 소개하는 방법들은 상용 애플리케이션을 만드는 데이터 전문가는 물론 연구자와 과학자에게도 도움이 될 것입니다. 파이썬과 NumPy, matplotlib 라이브러리에 친숙하다면 이 책의 대부분을 이해할 수 있습니다.

★ 번역개정판의 특징
본 번역개정판은 원서 4쇄를 기반으로 하며, 초판 발행 이후 알려진 오탈자를 모두 바로잡았습니다. 또한 시각적 편의를 위해 풀컬러로 인쇄했고, scikit-learn 업데이트에 따라 전반적으로 내용을 업데이트했습니다. 나아가 국내 독자에게 더 도움이 되도록 2.3절에 배깅, 엑스트라 트리, 에이다부스트 알고리즘을 살펴보는 내용을 추가했고, 3.3절에는 QuantileTransformer와 PowerTransformer 변환기, 5.1절에는 반복 교차 검증 예제를 추가했습니다.

★ 주요 내용
●머신러닝의 기본 개념과 응용
●널리 사용되는 머신러닝 알고리즘의 장점과 단점
●머신러닝으로 처리한 데이터를 표현하는 방법
●모델 평가와 매개변수 튜닝을 위한 고급 방법
●체인 모델과 워크플로 캡슐화를 위한 파이프라인
●텍스트 데이터를 다루는 기술
●머신러닝과 데이터 과학 기술 향상을 위한 조언

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