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머신 러닝 교과서 with 파이썬, 사이킷런, 텐서플로
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머신 러닝 교과서 with 파이썬, 사이킷런, 텐서플로

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

세바스찬 라시카, 바히드 미자리리 저/박해선 | 길벗 | 2019년 05월 24일 | 원서 : Python Machine Learning 2/E 리뷰 총점9.0 정보 더 보기/감추기
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머신 러닝 교과서 with 파이썬, 사이킷런, 텐서플로

품목정보

품목정보
출간일 2019년 05월 24일
쪽수, 무게, 크기 644쪽 | 183*235*26mm
ISBN13 9791160507966
ISBN10 1160507961

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책소개

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목차

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저자 소개 (3명)

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 좋아... 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.
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 사용... 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.
ML GDE(Machine Learning Google Developer Expert)이다. 기계공학을 전공했지만 졸업 후엔 줄곧 코드를 읽고 쓰는 일을 했다. 블로그(tensorflow.blog)에 글을 쓰고 텐서플로 문서 번역에 기여하면서 소프트웨어와 과학의 경계를 흥미롭게 탐험하고 있다. 무료로 공개된 책을 번역하여 블로그에 올린 덕분에 IT 번역에 발을 들이게 되었다. 기술 번역은 정보를 올바르게 전달하는... ML GDE(Machine Learning Google Developer Expert)이다. 기계공학을 전공했지만 졸업 후엔 줄곧 코드를 읽고 쓰는 일을 했다. 블로그(tensorflow.blog)에 글을 쓰고 텐서플로 문서 번역에 기여하면서 소프트웨어와 과학의 경계를 흥미롭게 탐험하고 있다. 무료로 공개된 책을 번역하여 블로그에 올린 덕분에 IT 번역에 발을 들이게 되었다. 기술 번역은 정보를 올바르게 전달하는 것이 가장 중요하다고 생각하고 있으며 번역할 때 적어도 원서에 있는 기술적인 오류가 그대로 옮겨오지 않도록 노력하고 있다.

책을 읽고 나서 취업을 했다는 이야기를 듣거나 재미있게 읽고 있다는 인사를 받을 때 정말 큰 보람을 느끼며, 번역이 아닌 집필작업을 통해 배운 것을 표현하면서 다시 또 채울 수도 있다는 매력에 빠져있다. 텐서 플로우 블로그 (Tensor Blog) (https://tensorflow.blog/)를 통해 독자들과 직접 마주하는 공간을 운영하고 있다.

『Do it! 딥러닝 입문』(이지스퍼블리싱, 2019) 등을 쓰고, 『머신 러닝 교과서 with 파이썬, 사이킷런, 텐서플로』(2019), 『케라스 창시자에게 배우는 딥러닝』(이상 길벗, 2018), 『미술관에 GAN 딥러닝』(2019), 『파이썬을 활용한 머신러닝 쿡북』(2019), 『파이썬 라이브러리를 활용한 머신러닝』(2019), 『핸즈온 머신러닝』(2018), 『텐서플로 첫걸음』(이상 한빛미디어, 2016) 등을 우리말로 옮겼다.

만든 이 코멘트

저자, 역자, 편집자를 위한 공간입니다. 독자들에게 전하고 싶은 말씀을 남겨주세요. 코멘트 쓰기
안녕하세요. 이 책의 역자 입니다.
박해선 (haesun.park@tensorflow.blog) | 2019-05-15
안녕하세요. [머신러닝 교과서 with 파이썬, 사이킷런, 텐서플로]를 번역한 박해선입니다. 이 책을 선택해 주신 독자에게 감사의 말씀 드립니다. 이 책은 세바스찬 라시카와 바히드 미라리리의 아마존 베스트셀러 "Python Machine Learning"의 2판을 번역한 것입니다. 지도학습, 비지도학습 분야의 다양한 머신러닝 알고리즘은 물론 심층 신경망(DNN), 합성곱 신경망(CNN), 순환 신경망(RNN)을 다루고 있습니다. 이 책을 보면서 기본 알고리즘들을 넘파이로 직접 구현해 보고 또 사이킷런으로 동일한 모델을 만드는 법을 익힐 수 있습니다. 원서는 텐서플로 1.x을 기반으로 하기 때문에 없어지거나 사용하지 않는 기능들이 많았습니다. 번역서는 텐서플로 2.0 버전을 사용하여 후반 딥러닝 부분의 코드와 내용을 모두 업그레이드했습니다. 인공 신경망과 합성곱, 순환 신경망의 원리를 직접 만들어 보면서 터득할 수 있을 것입니다. 꼼꼼하게 살펴주신 교정자와 많은 수식에 고생하셨을 디자이너에게 감사드립니다. 644 페이지를 모두 컬러 인쇄를 해주신 출판사에게도 감사드립니다. 책을 구매하시면 제 블로그의 에러타 페이지(https://bit.ly/2LWC563)와 깃허브(https://bit.ly/2IQOfLc)를 꼭 참고해 주세요. 항상 사이킷런과 텐서플로 최신 버전에 맞춘 코드와 에러타를 업데이트 하겠습니다. [케라스 창시자에게 배우는 딥러닝], [핸즈온 머신러닝], [파이썬 라이브러리를 활용한 머신러닝], [텐서플로 첫걸음]에 이어 다섯 번째 번역서입니다. 많은 분들의 응원 덕에 큰 힘을 얻습니다. 더 좋은 책으로 찾아 뵙겠습니다. 감사합니다.

책 속으로

---「지은이의 말」중에서

출판사 리뷰

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.

추천평

개념과 수식, 실습을 모두 다 잡으려는 욕심쟁이 같은 책이지만, 세 마리 토끼를 꽤나 훌륭하게 잡아주는 책이기도 합니다. 제목처럼 머신 러닝을 공부하고자 하는 분들에게 교과서와 같은 존재가 되어줄 것입니다. 또한, 번역서만의 장점이 매우 많아서 원서를 읽은 분들에게도 도움이 많이 될 것이라고 확신합니다. 머신 러닝에 관심이 있는 모든 분에게 이 책을 자신 있게 추천합니다.
- 이진원(삼성전자 연구원, 텐서플로 코리아 운영진)

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