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예제로 배우는 파이썬 머신러닝

텐서플로 2, 파이토치, 사이킷런으로 만들면서 배우는 다양한 인공지능 시스템

[ 제3판 ]
위시 (헤이든) 류 저/구정회 | 제이펍 | 2022년 08월 26일 | 원서 : Python Machine Learning By Example, 3/E 리뷰 총점10.0 정보 더 보기/감추기
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예제로 배우는 파이썬 머신러닝

품목정보

품목정보
발행일 2022년 08월 26일
쪽수, 무게, 크기 480쪽 | 188*245*30mm
ISBN13 9791192469249
ISBN10 1192469240

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책소개

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목차

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저자 소개 (2명)

구글의 머신러닝 소프트웨어 엔지니어. 구글 이전에는 여러 데이터 기반 도메인에서 머신러닝 과학자로 일하며 디지털 광고, 마케팅, 사이버 보안에 관한 전문 지식을 발휘했다. 현재 세계에서 가장 큰 검색 엔진에서 광고 최적화를 위한 머신러닝 모델과 시스템을 개발하고 개선하는 일을 한다. 교육에 대한 열정이 커 여러 머신러닝 도서를 집필했다. 첫 책인 『Python Machine Learning By Exampl... 구글의 머신러닝 소프트웨어 엔지니어. 구글 이전에는 여러 데이터 기반 도메인에서 머신러닝 과학자로 일하며 디지털 광고, 마케팅, 사이버 보안에 관한 전문 지식을 발휘했다. 현재 세계에서 가장 큰 검색 엔진에서 광고 최적화를 위한 머신러닝 모델과 시스템을 개발하고 개선하는 일을 한다.

교육에 대한 열정이 커 여러 머신러닝 도서를 집필했다. 첫 책인 『Python Machine Learning By Example』의 초판은 2017년과 2018년에 아마존에서 베스트셀러 1위에 올랐으며 다양한 언어로 번역되었다. 집필한 책으로는 『Machine Learning with PyTorch and Scikit-Learn』(2022), 『Deep Learning with R for Beginners』(2019), 『Hands-On Deep Learning Architectures with Python』(2019), 『R Deep Learning Projects』(이상 Packt, 2018)가 있다.
연세대학교 전자공학과를 졸업하고 포항공과대학교 대학원 전자전기공학과에서 컴퓨터 비전을 전공하였으며, 삼성전자 입사 후에 학술연수 프로그램에 선발되어 연세대학교에서 통신신호처리 전공으로 박사 학위를 취득했다. 현재는 삼성 리서치에서 딥러닝 기반 비전 기술을 연구 및 개발하고 있다. 보코더(vocoder)와 DSP 펌웨어 개발로 산업계 경력을 시작하였고, 국산화 과제(CDMA 모뎀, Tizen 플랫폼) 개발과 함께 ... 연세대학교 전자공학과를 졸업하고 포항공과대학교 대학원 전자전기공학과에서 컴퓨터 비전을 전공하였으며, 삼성전자 입사 후에 학술연수 프로그램에 선발되어 연세대학교에서 통신신호처리 전공으로 박사 학위를 취득했다. 현재는 삼성 리서치에서 딥러닝 기반 비전 기술을 연구 및 개발하고 있다. 보코더(vocoder)와 DSP 펌웨어 개발로 산업계 경력을 시작하였고, 국산화 과제(CDMA 모뎀, Tizen 플랫폼) 개발과 함께 이를 적용한 관련 제품 개발 및 상품화에 참여했다.

감사하게도 인공지능의 몇 차례 빙하기를 이겨낸 앞선 연구자들의 어깨를 빌려 다시 컴퓨터 비전 관련 딥러닝 연구를 이어가고 있다. 이것이 마지막 연구 주제가 되었으면 하는 바람과 조금은 더 선한 영향력을 꿈꾸며, 날마다 쏟아져 나오는 새로운 딥러닝 관련 홍수 속에서 하루하루 발견하는 즐거움을 찾고 있다.

밥벌이를 시작하면서 한 장의 영화 팸플릿에 담긴 사람들의 노고가 와 닿아 영화 팸플릿을 수집하는 취미를 갖게 되었고, 어느덧 책 읽기는 책을 사 모으는 즐거움으로 변질되어 나날이 늘어나는 책장 덕에 안주인의 사랑스런 눈치를 보며 두 자녀와 행복하게 살고 있다. 틈틈이 눈과 카메라를 통해 발견하는 즐거움을 찾으며, 하루하루 일상을 살고 있다. 제이펍에서 『쏙쏙 들어오는 인공지능 알고리즘』(2021년 세종도서 학술부문도서 선정), 『머신러닝 엔지니어링』(2022년 대한민국학술원 우수학술도서 선정)을 번역했다.

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책 속으로

--- p.369~370

출판사 리뷰

추천평

『Python Machine Learning, 3rd Edition』(Packt, 2019)을 보완하는 좋은 참고서다. 해당 교과서는 ML 프로그래밍 이론 및 범용 애플리케이션을 다루지만, 이 책은 구체적인 애플리케이션 예제들에 초점을 둔다. (…) 예를 들어 나이브 베이즈 분류 하나에 대해서만 한 챕터 전체를 할애하여, 여러 분류 기법을 논하고 작동 원리를 살펴보며 실제로 애플리케이션을 구현해본다. (…) 마치 해당 교과서를 보완하는 실습용 워크북 같은 역할을 한다. 둘을 각각 봐도 좋겠지만 둘을 같이 읽는다면 ML 학습을 극대화할 수 있다. (…) 모든 ML 분야 종사자, 특히 다양한 알고리즘 경험이 없는 독자에게 매우 귀중한 자료다. 교과서와 함께 읽는다면 거의 완전한 ML 커리큘럼을 익힐 수 있다.
- 코디 잭슨(Cody Jackson) (소프트웨어 디자인 엔지니어)

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