전처리부터 딥러닝까지, 216개 실용 예제로 익히는 문제 해결 기법
실무로 통하는 ML 문제 해결 with 파이썬
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216개 예제로 익히는 머신러닝 실전 문제 해결 기법
머신러닝 전문가를 위한 스위스 만능칼 같은 책이 더 날카롭게 돌아왔습니다. 19년도에 출간되어 많은 사랑을 받은 『파이썬을 활용한 머신러닝 쿡북』이 바로 그 주인공이죠.
지난 5년 동안 머신러닝 분야는 딥러닝과 관련 파이썬 프레임워크의 발전과 함께 계속 큰 성장을 해왔고, 이에 머신러닝과 딥러닝 실무자들은 환경의 변화에 맞는 실용적인 최신 콘텐츠가 필요해졌기 때문입니다.
이 책은 실무에서 만나는 머신러닝 문제들을 해결하는 데 도움이 될 가이드를 제시합니다. 파이썬과 판다스, 사이킷런을 포함한 라이브러리에 익숙하다면 데이터 로드부터 모델 훈련, 신경망 활용에 이르기까지 다양한 문제를 해결할 수 있습니다.
더욱이, 한국어판에만 수록된 박해선 역자의 추가 팁들도 함께 확인한다면 더욱 풍부하고 유용한 정보를 얻을 수 있습니다.
이론과 개념을 넘어 실제 작동하는 머신러닝 애플리케이션을 구축하는 데 필요한 핵심을 배워보세요!
주요 내용
- 벡터, 행렬, 배열
- CSV, JSON, SQL, 데이터베이스, 클라우드 스토리지 및 기타 소스 데이터로 작업하기
- 수치형과 범주형 데이터, 텍스트, 이미지, 날짜, 시간 다루기
- 특성 추출 또는 특성 선택을 사용한 차원 축소
- 모델 평가와 선택
- 선형 회귀, 로지스틱 회귀, 트리, 랜덤 포레스트, k-최근접 이웃
- 서포트 벡터 머신(SVM), 나이브 베이즈, 군집, 트리 기반 모델 지원
- 훈련된 모델의 저장, 로드 및 서빙
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