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파이썬 머신러닝
소득공제

파이썬 머신러닝

최신 예측 분석 기반으로 깊은 통찰력을 얻는 머신러닝 필수 가이드

세바스티안 라슈카 저 / 이혜연 | 지앤선(志&嬋) | 2017년 01월 25일 리뷰 총점8.0 정보 더 보기/감추기
내용
4점
편집/디자인
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상품정보

출간일 2017년 01월 25일
쪽수,무게,크기 468쪽 | 1009g | 173*230mm
ISBN13 9791187497035
ISBN10 1187497037

이 상품과 관련 있는 이벤트 1

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책소개

머신러닝과 예측 분석은 비지니스 및 여러 기관의 운영 방식을 변화시키고 있다.

이 책은 여러분이 예측 분석 세계에 접근할 수 있도록 해주며 파이썬이 데이터 과학과 관련된 세계적으로 주요 언어 중 하나인 이유를 설명하고 있다. 여러분이 데이터에 대해 더 좋은 질문을 하고자 한다면 혹은 머신러닝 시스템을 개선하여 시스템 능력을 확대하고 싶다면, 이 책이 매우 유용할 것이다. 사이킷런(scikit-learn) 시애노(Theano), 케라스(Keras), 감성분석에서 신경망에 이르는 모든 것들에 대한 피쳐링 안내 및 팁을 포함하여 강력한 파이썬 라이브러리의 광범위한 영역을 다루고 있기 때문에 여러분 스스로 마주하고 있는 가장 중요한 질문들에 스스로 곧 대답할 수 있게 될 것이다.

저자 소개

저자 : 세바스티안 라슈카

미시간 주립대학교의 박사 과정을 진행 중이며 컴퓨터 생명공학 영역에서 새로운 계산법을 발전시켰다. 그는 유명한 분석 관련 커뮤니티인 Analytics Vidhya의 깃허브(GitHub by Analytics Vidhya)에서 가장 영향력 있는 데이터 과학자로 손꼽히며 1년간의 파이썬 프로그래밍 경험으로 데이터 사이언스와 머신 러닝을 실제에 응용하는 내용에 관한 세미나를 수차례 진행했다.

역자 : 이혜연

수년간 대기업 데이터 마이닝 시스템과 머신러닝 시스템 컨설팅 및 고급 분석을 기반으로 한 전략 컨설팅 경력을 보유하고 있다. 현재도 해당 분야의 컨설턴트로활약 중이며, 기업과 공공기관, 대학교에서 관련된 강의를 진행하고 있다. 기술 콘텐츠의 저술/번역 공동체 GoDev 의 가족이다.

목차

CHAPTER 1 컴퓨터에 데이터를 학습할 수 있는 능력 부여하기
1.1 데이터를 지식으로 변환하기 위한 지능형기계 구성
1.2 머신러닝의 세 가지 유형
1.2.1 지도 학습(Supervised Learning)으로 미래에 관한 예측 만들기
1.2.2 강화학습을 활용한 상호작용문제 해결
1.2.3 비지도 학습(unsupervised learning)으로 은닉구조 발견
1.3 기초 용어와 표기 소개
1.4 머신러닝 시스템 구축을 위한 로드맵
1.4.1 전처리?데이터 갖추기
1.4.2 예측모델의 훈련 및 선택
1.4.3 모델 평가와 경험하지 않은 데이터 인스턴스 예측
1.5 머신러닝을 위한 파이썬의 사용
1.5.1 파이썬 패키지 설치
1.6 요약

CHAPTER 2 분류를 위한 머신러닝 알고리즘 훈련
2.1 인공뉴런 - 머신러닝의 초기 역사 들여다보기
2.2 파이썬에서 퍼셉트론 학습 알고리즘 구현하기
2.3 아이리스 데이터에 퍼셉트론 모델 훈련하기
2.3 에이다라인과 학습의 수렴
2.3.1 그래디언트 디센트가 있는 비용함수 최소화
2.3.2 파이썬으로 에이다라인 구현하기
2.3.3 큰 스케일의 머신러닝과 확률적 그래디언트 디센트
2.4 요약

CHAPTER 3 사이킷런을 사용한 머신러
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