Name: 머신러닝 &amp; 딥러닝 입문 with 사이킷런 + 파이토치
SKU: 125061118
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머신러닝 & 딥러닝 입문 with 사이킷런 + 파이토치

홍승백 저 | 루비페이퍼 | 2021년 08월 20일

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중고판매가	19,200원 (31% 할인)
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품목정보

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발행일	2021년 08월 20일
쪽수, 무게, 크기	392쪽 \| 19023230mm

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업체 공지사항

교재 및 외국도서의 구매자 변심으로 인한 반품불가

안녕하세요. 신학기라 대학교재의 주문이 많습니다. 교재는 보통 새책의 경우 비닐에 싸여 있습니다. 촬영이나 복사를 방지하기 위해서죠. 그러나 중고도서의 경우 그렇지 못합니다. 수령후 변심으로 인한 반품은 접수하지 않습니다. 구매시 신중하게 구매 부탁드립니다. 그리고 외국도서는 대체로 제가 재고를 갖고 있는게 아니라 연계되어 있는 업체와 협의하여 주문을 처리하곤 합니다. 중간에 주문취소는 제게 손해가 커서 주문후 취소는 불가함을 알려드립니다. 수령후 구매자 부담의 반품은 받습니다. 판매자 올림.

중고도서 소개

상 사용 흔적 약간 있으나, 대체적으로 손상 없는 상품 중고상품 상태안내

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 : 민호윤호아빠 4점 (121명 평가)

책소개

Chapter 01 처음 시작하는 인공지능 프로젝트 _1.1 인공지능 이해하기 __1.1.1 인공지능의 종류 __1.1.2 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습 _1.2 머신러닝으로 붓꽃 품종 분류하기 __1.2.1 프로젝트의 목표 __1.2.2 실습 환경 __1.2.3 데이터 살펴보기 __1.2.4 K-최근접 이웃 이해하기 __1.2.5 처음 만드는 머신러닝 모델 __1.2.6 프로젝트 개선하기 _1.3 핵심 라이브러리 익히기 __1.3.1 넘파이 __1.3.2 판다스 __1.3.3 맷플롯립 Chapter 02 사이킷런을 활용한 머신러닝 _2.1 지도 학습 알고리즘 __2.1.1 분류와 회귀 __2.1.2 선형 회귀 __2.1.3 로지스틱 회귀 __2.1.4 서포트 벡터 머신 __2.1.5 결정 트리 __2.1.6 나이브 베이즈 분류 __2.1.7 요약 _2.2 비지도 학습 알고리즘 __2.2.1 특성 추출 __2.2.2 클러스터링 _2.3 더 나은 모델 만들기 __2.3.1 모델 성능 평가하기 __2.3.2 최적의 하이퍼파라미터 찾기 __2.3.3 파이프라인 구성하기 __2.3.4 여러 모델 결합하기 __2.3.5 모델 저장하고 불러오기 Chapter 03 파이토치를 활용한 딥러닝 _3.1 딥러닝의 원리 __3.1.1 인공 신경망과 퍼셉트론 __3.1.2 심층 신경망 _3.2 파이토치 시작하기 __3.2.1 선형 회귀 __3.2.2 로지스틱 회귀 __3.2.3 클래스로 모델 정의하기 __3.2.4 배치 학습 __3.2.5 모델 저장하고 불러오기 _3.3 전결합 신경망 __3.3.1 손글씨 이미지 분류하기 __3.3.2 과적합 줄이기 _3.4 합성곱 신경망 __3.4.1 합성곱 신경망의 개념 __3.4.2 합성곱 신경망 분석하기 __3.4.3 이미지 분류 실전 프로젝트 _3.5 순환 신경망 __3.5.1 순환 신경망의 이해 __3.5.2 RNN 실습 __3.5.3 LSTM 실습 Chapter 04 데이터 다루기 _4.1 수치 데이터 __4.1.1 데이터 범위 조정하기 __4.1.2 누락된 값 다루기 _4.2 문자열 데이터 __4.2.1 토큰화 __4.2.2 정규 표현식 _4.3 이미지 데이터 __4.3.1 이미지 불러오기 __4.3.2 이미지 크기 바꾸기 __4.3.3 이미지 자르기 __4.3.4 이미지 저장하기

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저자 소개 (1명)

저 : 홍승백

작가 파일

인공지능과 데이터 분석에 관심이 많은 개발자로, 동네코더란 닉네임으로 기술 블로그를 운영 중이다. 동국대학교 대학원에서 석박사 과정으로 딥러닝 기반의 영상처리 연구를 하고 있다. 인공지능 대회에 참가하여 도전하는 것을 즐기며 과학기술정보통신부에서 주최한 2020 인공지능 문제해결 경진대회 과제에서 우승하는 등 여러 인공지능 대회에서 경험을 쌓고 있다. 인공지능과 데이터 분석에 관심이 많은 개발자로, 동네코더란 닉네임으로 기술 블로그를 운영 중이다. 동국대학교 대학원에서 석박사 과정으로 딥러닝 기반의 영상처리 연구를 하고 있다. 인공지능 대회에 참가하여 도전하는 것을 즐기며 과학기술정보통신부에서 주최한 2020 인공지능 문제해결 경진대회 과제에서 우승하는 등 여러 인공지능 대회에서 경험을 쌓고 있다.

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