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주머니 속의 머신러닝

파이썬으로 구조적 데이터 다루기

맷 해리슨 저/박찬성 | 제이펍 | 2021년 04월 30일 | 원서 : Machine Learning Pocket Reference: Working with Structured Data in Python 1st Edition 리뷰 총점9.2 정보 더 보기/감추기
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품목정보

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출간일 2021년 04월 30일
쪽수, 무게, 크기 332쪽 | 128*188*17mm
ISBN13 9791191600001
ISBN10 1191600009

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책소개

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목차

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저자 소개 (2명)

맷 해리슨은 파이썬과 데이터 과학을 위한 교육 및 컨설팅 회사인 MetaSnake를 운영 중이다. 2000년부터 데이터 과학, BI, 스토리지, 테스트 및 자동화, 오픈소스 스택 관리, 금융, 검색 등 다양한 도메인에서 파이썬을 활용한 경험이 많다. 맷 해리슨은 파이썬과 데이터 과학을 위한 교육 및 컨설팅 회사인 MetaSnake를 운영 중이다. 2000년부터 데이터 과학, BI, 스토리지, 테스트 및 자동화, 오픈소스 스택 관리, 금융, 검색 등 다양한 도메인에서 파이썬을 활용한 경험이 많다.
인제대학교 컴퓨터공학부를 졸업하였으며, 워싱턴 주립대학교에서 1년간 교환학생 생활을 하였다. 현재는 한국전자통신연구원에서 컴퓨터통신 분야에 관련된 시스템 구조 및 소프트웨어 구조의 연구와 개발을 하고 있다. 이와 더불어 머신러닝/딥러닝에 관심이 많아 TensorFlow KR 페이스북 그룹에서 많은 활동을 하고 있으며, fast.ai KR 페이스북 커뮤니티를 운영하고 있다 광-회선-패킷 통합 스위칭 시스템의 ... 인제대학교 컴퓨터공학부를 졸업하였으며, 워싱턴 주립대학교에서 1년간 교환학생 생활을 하였다. 현재는 한국전자통신연구원에서 컴퓨터통신 분야에 관련된 시스템 구조 및 소프트웨어 구조의 연구와 개발을 하고 있다. 이와 더불어 머신러닝/딥러닝에 관심이 많아 TensorFlow KR 페이스북 그룹에서 많은 활동을 하고 있으며, fast.ai KR 페이스북 커뮤니티를 운영하고 있다

광-회선-패킷 통합 스위칭 시스템의 회선망 운용/관리 및 보호절체 소프트웨어 개발
광-회선-패킷 통합 스위칭 시스템의 최적 경로 계산 프로토콜 연구/개발
광-회선-패킷 통합 스위칭 시스템의 최적 경로 계산 알고리즘 연구/개발
데이터센터 내 광스위치 시스템의 소프트웨어 연구/개발
데이터센터의 서버 자원 Disaggregation 연구/개발
광가입자망 인프라 제어용 소프트웨어 연구/개발
fast.ai KR 페이스북 커뮤니티 운영진

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책 속으로

--- p.285

출판사 리뷰

- 타이타닉 데이터셋을 사용한 분류
- 누락된 데이터를 다루는 등의 데이터 정리
- 탐색적 데이터 분석
- 샘플 데이터를 사용한 일반적인 전처리 과정
- 모델에 유용한 특징의 선택
- 모델의 선택
- 분류 모델을 위한 평가지표와 평가
- 다양한 머신러닝 기법을 사용한 회귀 예제
- 회귀 모델을 위한 평가지표와 평가
- 클러스터링
- 차원성 감소

머신러닝의 길잡이가 되어줄 Quick Reference!

인공지능을 구현하는 방법론 중 하나인 머신러닝에 대해 알아야 할 수학 공식이나 통계 지식이 너무 많아 압도될 때가 있습니다. 이 책은 이런 고민을 해결해 주는 책입니다. 너무 복잡하고 어려운 과정을 추상화해서 쉽게 사용하고 싶다거나, 알고리즘의 복잡한 내부를 바닥까지 이해하지는 못하더라도 머신러닝 알고리즘을 가져와 내 데이터에 바로 적용해 보고 싶을 때 사용할 수 있는 도구들을 소개하고 그 활용 방법을 알려줍니다. 다양한 데이터 분석기법 및 시각화 방법을 함축적 내용으로 소개하여, 옆에 두고 보면서 궁금한 것이 생겼을 때 찾아보는 용도로도 좋습니다.

이 책의 특징

머신러닝을 배울 때 참고하며 읽기 좋은 책

도구의 종류, 사용 방법, 각종 파라미터 등을 빠르게 훑으며 기억을 상기할 수 있는 좋은 레퍼런스 자료
머신러닝 모델의 구성 요소, 데이터와 모델의 평가 및 분석을 다양한 도구로 접근해 다각적으로 바라보는 방법을 제시

이 책의 대상 독자

-머신러닝에 관심 있는 프로그래머
-머신러닝의 방법론을 정립하고 싶은 분
-머신러닝의 개념을 다시 한번 정리하고 싶은 분
-머신러닝의 다양한 라이브러리와 시각화 방법을 알고 싶은 분

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