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파이썬 라이브러리를 활용한 머신러닝
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파이썬 라이브러리를 활용한 머신러닝

사이킷런 핵심 개발자가 쓴 머신러닝과 데이터과학 실무서

안드레아스 뮐러, 세라 가이도 저/박해선 | 한빛미디어 | 2017년 07월 01일 | 원서 : Introduction to Machine Learning with Python 리뷰 총점8.0 정보 더 보기/감추기
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상품정보

출간일 2017년 07월 01일
쪽수,무게,크기 456쪽 | 810g | 183*235*18mm
ISBN13 9788968483394
ISBN10 8968483396

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책소개

사이킷런 핵심 개발자에게 배우는 머신러닝 이론과 구현

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

한국어판에는 특별히 ‘저자 인터뷰’와 ‘KoNLPy를 사용한 영화 리뷰 분석(7.8.1절)’도 실었다.


상세이미지

저자 소개

작가파일보기 관심작가알림 신청 저 : 안드레아스 뮐러

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

작가파일보기 관심작가알림 신청 저 : 세라 가이도

Sarah Guido 오랫동안 스타트업에서 일해온 데이터 과학자이자 뛰어난 콘퍼런스 발표자. 파이썬, 머신러닝, 대량의 데이터와 기술 세계를 좋아한다. 미시간 대학교의 대학원에 입학했으며, 지금은 뉴욕에 거주하고 있다.

작가파일보기 관심작가알림 신청 역 : 박해선

기계공학을 전공했지만 졸업 후엔 대부분 코드를 읽고 쓰는 일을 했다. 텐서블로그(tensorflow.blog)와 홍대 머신러닝 스터디(meetup.com/Hongdae-Machine-Learning-Study/)를 운영하면서 소프트웨어와 과학의 경계를 흥미롭게 탐험하고 있다.

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
1.7 첫 번째 애플리케이션: 붓꽃의 품종 분류
__1.7.1 데이터 적재
__1.7.2 성과 측정: 훈련 데이터와 테스트 데이터
__1.7.3 가장 먼저 할 일: 데이터 살펴보기
__1.7.4 첫 번째 머신러닝 모델: k-최근접 이웃 알고리즘
__1.7.5 예측하기
__1.7.6 모델 평가하기
1.8 요약

CHAPTER 2 지도 학습
2.1 분류와 회귀
2.2 일반화, 과대적합, 과소적합
__2.2.1 모델 복잡도와 데이터셋 크기의 관계
2.3 지도 학습 알고리즘
__2.3.1 예제에 사용할 데이터셋
__2.3.2 k-최근접 이웃
__2.3.3 선형 모델
__2.3.4 나이브 베이즈 분류기
__2.3.5 결정 트리
__2.3.6 결정 트리의 앙상블
__2.3.7 커널 서포트 벡터 머신
__2.3.8 신경망(딥러닝)
2.4 분류 예측의
... 펼처보기

출판사 리뷰

실제 문제에 대한 해법을 찾는 머신러닝 기술자를 위한 본격 머신러닝 입문서
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.
★ 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

추천평

“이 책은 사이킷런이 제공하는 핵심 알고리즘들의 사용법을 알려줍니다. 여기에 정성 가득한 역자주까지 더해져서, 머신러닝에 입문하는 파이썬 개발자에게는 더할 나위 없는 선물입니다.”
오동권, 니트머스 CTO

“이 책은 복잡한 수식은 걷어내고 사이킷런을 기반으로 각 머신러닝 알고리즘의 원리와 구현 방법을 여러 예제를 들어 설명합니다. 약간의 프로그래밍 지식만 있다면 복잡한 이론적 배경 없이도 혼자 학습하기 좋은 책입니다.”
이상훈, SK주식회사
‘한국 스파크 사용자 모임’ 운영자, 『실시간 분석의 모든 것』 역자

“머신러닝 시장을 선도하는 라이브러리의 핵심 개발자가 쓰고, ‘텐서플로 코리아 그룹’에서 한국 인공지능 개발자들을 위해 애써주시는 박해선 님이 우리말로 옮겼습니다. 중간중간 받아본 번역 원고에서 느껴지는 저자와 역자의 내공과 정성에 감명받았습니다.”
개앞맵시, 『밑바닥부터 시작하는 딥러닝』 역자

“파이썬을 사용하여 머신러닝을 시작하려는 사람을 위한 환상적인 안내서입니다. 제가 사이킷런을 시작했을 때 이 책이 없던 게 한스러울 따름입니다!”
해나 월릭, 마이크로소프트 리서치 선임 연구원

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