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

최신 넘파이, 사이킷런, 텐서플로 2로 배우는 머신 러닝, 딥러닝 핵심 알고리즘과 GAN, 강화 학습!

[ 개정3판 ]
세바스찬 라시카, 바히드 미자리리 저/박해선 | 길벗 | 2021년 03월 31일 리뷰 총점10.0 정보 더 보기/감추기
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머신 러닝 교과서 with 파이썬, 사이킷런, 텐서플로

품목정보

품목정보
출간일 2021년 03월 31일
쪽수, 무게, 크기 868쪽 | 183*235*35mm
ISBN13 9791165215187
ISBN10 1165215187

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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.
기계공학을 전공했으나 졸업 후엔 줄곧 코드를 읽고 쓰는 일을 했다. 지금은 ML GDE(Machine Learning Google Developer Expert)로 활동하고 있고, 머신러닝과 딥러닝에 관한 책을 집필하고 번역하면서 소프트웨어와 과학의 경계를 흥미롭게 탐험하고 있다. 『핸즈온 머신러닝 2판』(한빛미디어, 2020)을 포함해서 여러 권의 머신러닝, 딥러닝 책을 우리말로 옮겼고 『Do it! 딥러닝 ... 기계공학을 전공했으나 졸업 후엔 줄곧 코드를 읽고 쓰는 일을 했다. 지금은 ML GDE(Machine Learning Google Developer Expert)로 활동하고 있고, 머신러닝과 딥러닝에 관한 책을 집필하고 번역하면서 소프트웨어와 과학의 경계를 흥미롭게 탐험하고 있다.
『핸즈온 머신러닝 2판』(한빛미디어, 2020)을 포함해서 여러 권의 머신러닝, 딥러닝 책을 우리말로 옮겼고 『Do it! 딥러닝 입문』(이지스퍼블리싱, 2019)을 집필했다.

ML GDE(Machine Learning Google Developer Expert). 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. 『Do it! 딥러닝 입문』(이지스퍼블리싱, 2019)을 집필하고, 『핸즈온 머신러닝(2판)』(한빛미디어, 2020), 『미술관에 GAN 딥러닝 실전 프로젝트』(한빛미디어, 2019), 『파이썬을 활용한 머신러닝 쿡북』(한빛미디어, 2019), 『머신 러닝 교과서 with 파이썬, 사이킷런, 텐서플로』(길벗, 2019), 『파이썬 라이브러리를 활용한 머신러닝』(한빛미디어, 2019), 『케라스 창시자에게 배우는 딥러닝』(길벗, 2018), 『핸즈온 머신러닝』(한빛미디어, 2018), 『텐서플로 첫걸음』(한빛미디어, 2016)을 우리말로 옮겼다.

만든 이 코멘트

저자, 역자, 편집자를 위한 공간입니다. 독자들에게 전하고 싶은 말씀을 남겨주세요. 코멘트 쓰기
안녕하세요. 이 책의 역자 입니다.
박해선 (haesunrpark@gmail.com) | 2021-03-26
안녕하세요. [머신 러닝 교과서 3판]을 번역한 박해선입니다. 이 책을 선택해 주신 많은 독자에게 감사의 말씀 드립니다. 이 책은 아마존 머신러닝 베스트셀러 [Python Machine Learning 3rd Edition]의 번역서입니다. 이 책은 크게 머신러닝과 딥러닝 두 부분으로 나누어져 있습니다. 머신러닝은 넘파이를 사용해 알고리즘을 직접 밑바닥부터 구현해 보고 사이킷런으로 다양한 분류, 회귀 알고리즘을 다루어봅니다. 3판에서는 사이킷런 최신 버전에 추가된 내용을 주석으로 알차게 보강했습니다. 딥러닝 파트는 텐서플로 2.x 버전을 사용해 거의 새롭게 다시 쓰여졌습니다. 인공 신경망, 합성곱 신경망, 순환 신경망을 배우고 텐서플로의 텐서와 데이터셋 API를 자세히 배울 수 있습니다. 또한 이전 판에 없던 GAN과 강화 학습이 새로운 장으로 추가되었습니다. 덕분에 책의 두께가 많이 두꺼워졌습니다. 명실공히 머신러닝의 교과서라고 불려도 손색이 없습니다. 책의 모든 코드는 주피터 노트북(http://bit.ly/python-ml-3)으로 제공하며 구글 코랩(Colab)을 사용해 실습할 수 있습니다. 또한 유튜브에 동영상 강의(http://bit.ly/haesun-youtube)도 제공합니다. 책을 구매하시면 제 블로그의 에러타 페이지(https://tensorflow.blog/python-ml-3/)를 꼭 참고해 주세요. [딥러닝 일러스트레이티드], [혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝], [GAN 인 액션], [핸즈온 머신러닝 2], [미술관에 GAN 딥러닝], [Do It! 딥러닝 입문], [파이썬을 활용한 머신러닝 쿡북], [머신 러닝 교과서 with 파이썬, 사이킷런, 텐서플로], [파이썬 라이브러리를 활용한 머신러닝], [케라스 창시자에게 배우는 딥러닝] 등에 이어 열 네 번째 머신러닝 책입니다. 많은 분들의 응원 덕에 큰 힘을 얻습니다. 더 좋은 책으로 찾아 뵙겠습니다. 감사합니다.

출판사 리뷰

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

이론과 코드를 균형 있게 설명한다!


코드 실행만으로는 머신 러닝과 딥러닝을 충분히 이해할 수 없다. 머신 러닝과 딥러닝을 제대로 이해하고 싶다면 코드 외에도 관련 이론과 알고리즘의 뒤편에 있는 수학 개념을 알아야 한다. 이 책은 이해를 돕는 개념 설명, 머신 러닝과 딥러닝 핵심 알고리즘의 작동 방식과 사용 방법, 그 밑바탕이 되는 수학, 실용적인 예제, 빠지기 쉬운 함정을 피하는 방법까지 이론과 코드를 균형 있게 설명한다. 사이킷런의 기여자이자 mlxtend 라이브러리 제작자인 저자가 오랜 기간 머신 러닝 개발자로 일하면서 익힌 노하우를 책 곳곳에서 함께 설명하므로 머신 러닝을 실제로 활용하는 방법까지 엿볼 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. 특히 딥러닝은 최신 텐서플로에 맞춰 대폭 수정 및 보강되었다. 그러고 나서 GAN과 강화 학습도 자세하게 다룬다. 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.

[개정판에서 달라진 점]
(풀 컬러는 기본!)

1. 사이킷런, 텐서플로 최신 버전 반영

2. 머신 러닝 부분 대량의 주석 추가

3. 텐서플로 2에 맞춰 딥러닝 부분 전면 개편 및 내용 보강

4. GAN, 강화 학습 추가

5. 구글 코랩에서 실습 가능

6. 전체 무료 동영상 강의: http://bit.ly/haesun-youtube
일정한 주기로 업데이트 예정

7. 질의응답 오픈채팅방 운영: http://bit.ly/tensor-chat
역자가 직접 운영하는 오픈채팅방

추천평

이 책은 머신 러닝부터 딥러닝까지 굉장히 많은 부분을 다루고 있습니다. 그러면서도 핵심적인 내용을 놓치지 않고, 어렵지 않게 잘 정리했습니다. 무엇보다 제가 가장 큰 장점으로 생각하는 것은 이론과 실습의 안배가 잘 되어 있다는 점입니다. 두 마리 토끼를 다 잡는 일이 쉽지 않은데, 이 책은 어느 한쪽으로 치우치지 않고 이론과 실습을 균형 있게 다루고 있습니다. 또한, 실습 부분만 살펴보아도 NumPy만을 이용하여 바닥부터 알고리즘을 작성해 보는 것은 물론, 사이킷런과 텐서플로를 활용하는 부분까지 이 책을 따라 하다 보면 체계적으로 학습할 수 있도록 잘 구성되어 있습니다.

그리고 이전 판에서도 그랬듯이 이번 3판에서도 이전 버전의 좋은 내용을 그대로 유지하면서 기존 내용들이 보완되고, 또 새로운 내용들이 추가되었습니다. 특히 이번 3판에서는 딥러닝 부분의 변화가 크게 눈에 띕니다. 우선 텐서플로 2.x에 대한 내용이 매우 자세하게 추가·보완되어 훌륭한 튜토리얼의 역할을 하고 있습니다. 또한, 순환 신경망 외에도 트랜스포머에 대한 설명이 새로 포함되었고, 이전 판에는 없었던 생성적 적대 신경망(GAN)과 강화 학습 부분이 추가된 점도 환영할 만한 큰 변화입니다.

머신 러닝과 딥러닝을 공부하기 위한 책과 자료들이 넘쳐나지만, 많은 내용을 이 정도로 잘 정리하고 있는 책은 흔하지 않고, 그 가치가 매우 크다고 생각합니다. 그리고 제가 처음 머신 러닝을 공부할 때 이 책의 원서 1판을 읽으며 큰 도움을 받았고, 그로부터 제법 많은 시간이 흘렀는데도 이번 3판은 여전히 저에게 도움되는 부분을 꽤 많이 담고 있다는 점이 이 책의 가치를 또 한 번 말해 준다고 생각합니다.

마지막으로 이 책은 번역서만이 가지는 또 하나의 큰 장점이 있습니다. 그 장점은 바로 역자인데요. 박해선 님은 머신 러닝, 딥러닝 분야의 좋은 책을 엄선하여 다수의 책을 번역하셨고, 깔끔한 번역은 물론이고 꼼꼼한 역주, 그리고 실습 코드도 모두 한글화하여 깃허브(github)를 통해 꾸준히 업데이트해 주는 최고의 역자입니다. ‘믿고 보는 박해선 님 번역서’라는 말이 있을 정도로 이 책 역시 깔끔한 번역과 한글화된 오류 없는 실습 코드가 큰 장점이며, 이것이 여러분의 학습에 큰 도움을 드릴 것이라고 확신합니다. 부디 많은 분이 이 책과 함께 머신 러닝과 딥러닝의 바다로 즐거운 항해를 함께 하시기를 기원합니다.
- 이진원 (삼성전자 연구원, 텐서플로 코리아 운영진)

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