Name: 3시간에 배우는 인공지능 데이터분석 오렌지
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3시간에 배우는 인공지능 데이터분석 오렌지

문과 출신 비개발자 비즈니스맨을 위한

서울과학종합대학원 디지털혁신처 저 | 서울경제경영 | 2021년 03월 12일

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발행일	2021년 03월 12일
쪽수, 무게, 크기	134쪽 \| 17624820mm

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중고상품 상태
상태정도(외관)	사용흔적
전반적인 상태 새 상품에 가까움 겉표지 변색 없음, 얼룩 없음 낙서 없음, 찢어진 부분 없음 겉 표지 있음 책등, 책배, 책아래위 변색 없음, 얼룩 없음 낙서 없음, 닳은 흔적 없음 책등 접힌 흔적 없음	전반적인 상태 거의 없음 내지(면지) 변색 없음, 얼룩 없음, 물리적 변형 없음 내지 접힌 흔적, 찢어진 부분 없음, 낙서 없음 제본탈착 없음
전반적인 상태 약간 헌 책 (사용감 약간 있음) 겉표지 희미한 변색 있음, 약간의 얼룩 있음 (1cm 내) 낙서 없음, 찢어진 부분 없음 겉 표지 있음 접힌 흔적 있음 (1cm 내) 책등, 책배, 책아래위 희미한 변색 있음, 약간의 얼룩 있음 (1cm 내) 낙서 없음, 닳은 흔적 약간 있음 책등 접힌 흔적 없음	전반적인 상태 약간 있음 내지(면지) 변색 없음, 얼룩 없음, 물리적 변형 없음 내지 접힌 흔적 약간 있음 (5페이지 이내) 찢어진 부분 없음, 낙서 없음 제본탈착 없음
전반적인 상태 헌 책 (사용감 많이 있음) 겉표지 전체적으로 변색 있음, 얼룩 등 오염 있음 (2cm 내) 낙서 있음, 찢어진 부분 없음 겉 표지 없음 접힌 흔적 있음, 래핑 흔적 있음 정가 및 ISBN이 동일한 도서이나 표지 이미지 다름 책등, 책배, 책아래위 전체적으로 변색 있음, 얼룩 등 오염 있음 (2cm 내) 낙서 있음, 닳은 흔적 있음 책등 접힌 흔적 있음	전반적인 상태 있음 내지(면지) 내지 변색 있음, 얼룩 있음, 물리적 변형 없음 내지 접힌 흔적 있음 (10페이지 이내) 찢어진 부분 있음 (1cm 내) 5페이지 이내 필기 및 밑줄 등 있음 (단, 참고서, 수험서는 매입불가) 제본탈착 없음 본문 읽기에 지장 없는 부록 및 구성품 없음 (세트도서 박스 등)
전반적인 상태 헌 책 (사용감이 많이 있고, 오염있음) 겉표지 변색이 심함, 얼룩 등 심한 오염 있음 (2cm 초과) 심한 낙서 있음 물에 젖은 흔적 있음, 곰팡이 있음 책등, 책배, 책아래위 변색이 심함, 얼룩 등 심한 오염 있음 (2cm 초과) 심한 낙서 있음 물에 젖은 흔적 있음, 곰팡이 있음 모서리 깨짐, 책등 파손 있음	전반적인 상태 많음 내지(면지)/부속물 변색이 심함, 얼룩 등 심한 오염 있음 (2cm 초과) 전체적으로 구겨짐, 뒤틀림 있음 찢어진 부분 있음 (1cm 초과) 물에 젖은 흔적 있음, 곰팡이 있음 페이지 또는 글자 등의 인쇄 오류 있음 5페이지 초과 필기 및 밑줄 등 있음 제본탈착 있음 (낙장, 분책) 부속물 없음

판매자 : 수뗑이 4점 (67명 평가)
문과 출신 비개발자 비즈니스맨을 위한
특이사항 : 출간 20210311, 판형 174x245, 쪽수 134

책소개

저자 소개 (1명)

저 : 서울과학종합대학원 디지털혁신처

작가 파일

김성민 처장 김명진 연구원 김민수 연구원 김세희 연구원 박지혜 연구원 윤수민 연구원 이서진 연구원 정소현 연구원 조윤아 연구원 김성민 처장
김명진 연구원
김민수 연구원
김세희 연구원
박지혜 연구원
윤수민 연구원
이서진 연구원
정소현 연구원
조윤아 연구원

책 속으로

AI경영대학원 서울과학종합대학원은 신입선생님(저희는 인턴부터 총장까지 모든 구성원들을 동일하게 선생님으로 호칭합니다)이 입사하면 인공지능 교육을 받습니다. 인공지능으로 데이터를 분석하는 방법을 배우고, 실제 자기 손으로 해보면서 느껴봅니다. 그리고 어떤 데이터를 어떻게 모아서 어떻게 살펴봐야 하는지도 알게 됩니다. 이렇게 되기까지의 교육시간이 3간입니다. 인공지능에 대한 배경지식이 전혀 없는 분들이 같이 실습해보고 분석하고 감을 잡는데 걸리는 시간이 3시간입니다. ---「들어가며. 정말로 3시간이면 됩니다」중에서 인공지능 = 사람처럼 똑똑한 기계 머신러닝 = 사람처럼 똑똑한 인공지능을 구현하는데 성공한 방법 딥러닝 = 머신러닝보다 더 똑똑한 인공지능을 구현하는데 성공한 방법 ---「인공지능/머신러닝/딥러닝, 세상에서 제일 쉽게 이해하기」중에서 직원이 조만간 이직을 할지 안 할지를 예측할 수 있을까? 직원의 인터넷 검색 기록을 뒤져 경쟁사 홈페이지나 취업정보사이트 접속기록이 있는지 찾아보는 불법적 개인정보 침해식 방법을 사용하지 않으면서도? 가능하다. 기계에게 문제(과거 직원들의 정보)와 답(그들의 이직여부)을 알려주고 스스로 공식(직원 정보와 이직의 연관성을 파악하는)을 깨우치게 하는 ‘머신러닝’ 방식을 사용하면 된다. ---「객관식 예측 Classification: 이직할 직원 예측하기」중에서 고객 선택 예측 association rule(연관규칙 분석)은, 여러 데이터 사이의 연관성을 찾아 고객의 선택을 예측하는 분석법이다. 상품 A를 선택한 고객이 상품 B도 선택할 확률이 몇 퍼센트인지, 즉 고객이 어떤 상품들을 주로 함께 선택하는지 등의 추측이 가능하다. 유튜브나 넷플릭스의 영상 추천, 포털사이트의 당신이 좋아할 뉴스, 인터넷 쇼핑몰의 상품 추천과 같은 개인화 추천 서비스들의 구현에도 활용될 수 있는 대단히 유용한 분석법이다. ---「고객 선택 예측 Association Rule: 구매할 상품 예측하기」중에서 인공지능은 컴퓨터 교육학이다. 컴퓨터를 잘 공부시킬 수만 있으면, 우리가 고민하는 아주 많은 의사결정 문제들을 멋지게 풀 수 있다. 컴퓨터를 공부시킬 정확한 학습법, 그리고 재료 즉 데이터만 충분하면 된다.

---「덮으며. 데이터 분석으로 뭘 할 수 있을까?」중에서

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