데이터 과학을 위한 파이썬 머신러닝

책 · 이지영 · 예스24

데이터 과학 방법론으로 배우는 파이썬 빅데이터 분석 프로젝트 이 책은 통계적 기초 분석부터 딥러닝 기반 고급 분석에 이르기까지 데이터를 분석하고 시각화하는 핵심 방법론을 체계적으로 학습할 수 있도록 안내한다. 학습자가 데이터 과학의 개념과 파이썬 기초를 익힌 후, 18개의 프로젝트를 데이터 수집 → 준비 → 탐색 → 모델링 → 시각화의 순서로 진행할 수 있도록 구성하였다. 각 프로젝트를 실습하기에 앞서, 주요 분석 기법의 핵심 개념부터 탄탄하게 짚어주어 이론과 활용 방법을 균형 있게 습득할 수 있다. 본 도서는 대학 강의용 교재로 개발되었으므로 연습문제 해답은 제공하지 않습니다.

딥러닝 · 머신러닝

책 · 천인국 · 예스24

이 책은 파이썬 언어를 빠르게 익히고자 하는 독자들을 위한 책이다. 또한 파이썬을 이용하여 데이터 분석과 기계학습, 딥러닝까지 폭넓게 알아보고자 하는 독자들을 위하여 집필되었다. 파이썬은 간결한 코드로도 엄청나게 많은 일을 할 수 있으며, 이것이 지금의 영예를 누릴 수 있게 된 가장 중요한 이유이다. 특히 최근의 컴퓨터 과학 분야에서 가장 중요한 영역이라 할 데이터 과학에 최적인 언어이면서, 기계학습과 인공지능 분야의 소프트웨어 개발을 가장 효율적으로 해낼 수 있는 언어이다. 저자들은 독자들에게 파이썬의 문법을 설명하는 일 이상을 하고 싶었다. 그러한 이유로 파이썬의 강력한 능력을 드러내어, 더 깊고 풍부한 프로그래밍의 세계로 독자를 안내하기 위해 이 책을 기획하였다. 독자들에게 파이썬 언어의 핵심을 전달하는 일과 함께 수치 데이터, 텍스트와 이미지 데이터를 전문가처럼 다룰 수 있도록 돕는 것이 이 책의 목적이다. 또한 파이썬의 큰 특징인 객체지향 프로그래밍 기법을 이해할 수 있도록...

프로그래밍 언어 딥러닝 · 머신러닝

책 · 세바스찬 라시카 · 예스24

아마존 머신 러닝 분야 베스트셀러! 그 명성 그대로! 머신 러닝, 딥러닝 핵심 알고리즘에서 GAN, 강화 학습까지! 코드 실행만으로는 머신 러닝과 딥러닝을 충분히 이해할 수 없다. 머신 러닝과 딥러닝을 제대로 이해하고 싶다면 코드 외에도 관련 이론과 알고리즘의 뒤편에 있는 수학 개념을 알아야 한다. 이 책은 이해를 돕는 개념 설명, 머신 러닝과 딥러닝 핵심 알고리즘의 작동 방식과 사용 방법, 그 밑바탕이 되는 수학, 실용적인 예제, 빠지기 쉬운 함정을 피하는 방법까지 이론과 코드를 균형 있게 설명한다. 파이썬 언어와 파이썬 기반의 머신 러닝 핵심 라이브러리(SciPy, NumPy, scikit-learn, Matplotlib, Pandas)를 사용해 머신 러닝을, 텐서플로(TensorFlow 2)를 사용해 딥러닝을 실습해본다. 특히 딥러닝은 최신 텐서플로 2에 맞춰 대폭 수정 및 보강되었다. 그러고 나서 GAN과 강화 학습도 자세하게 다룬다. 머신 러닝과 딥러닝 기본기를 탄탄하게 다...

딥러닝 · 머신러닝

책 · 오렐리앙 제롱 · 예스24

AI를 쓰는 데서 그치지 말고, AI가 어떻게 만들어지는지 이해하라 생성형 AI와 LLM이 일상이 된 지금, 새로운 도구를 익히는 것만으로는 AI를 제대로 이해하기 어렵습니다. 그 아래에는 데이터를 준비하고, 모델을 선택하고, 훈련하고, 평가하는 머신러닝의 기본 원리가 여전히 단단하게 자리하고 있습니다. 이 책과 함께 사이킷런으로 머신러닝의 기본 개념과 엔드투엔드 프로젝트를 익히고, 파이토치로 신경망을 직접 구현하며 딥러닝의 원리를 차근차근 확장해 보세요. 『핸즈온 머신러닝(3판)』을 읽었다면 익숙한 기본기는 그대로지만, 딥러닝 이후의 내용은 꽤 달라졌습니다. 파이토치를 중심으로 신경망을 다시 배우고, 자연어 처리와 챗봇을 위한 트랜스포머에서 비전·멀티모달, 모델 가속까지 학습 범위를 넓혔습니다. 허깅 페이스의 사전 훈련 모델과 LLM을 직접 다루고 미세 튜닝하며, 오토인코더·GAN·확산 모델과 강화학습까지 실제 코드와 예제로 이어갑니다. 실제로 이번 책은 2부 전체를 파이토치 중심...

딥러닝 · 머신러닝 자연어 처리

책 · 권철민 · 예스24

자세한 이론 설명과 파이썬 실습을 통해 머신러닝을 완벽하게 배울 수 있다! 『파이썬 머신러닝 완벽 가이드』는 이론 위주의 머신러닝 책에서 탈피해, 다양한 실전 예제를 직접 구현해 보면서 머신러닝을 체득할 수 있도록 만들었습니다. 캐글과 UCI 머신러닝 리포지토리에서 난이도가 있는 실습 데이터를 기반으로 실전 예제를 구성했고, XGBoost, LightGBM, 스태킹 기법 등 캐글의 많은 데이터 사이언스에서 애용하는 최신 알고리즘과 기법을 상세하게 설명했다. 이번 개정2판에서는 최신 사이킷런 버전(1.0.2)을 포함해 책에서 사용되는 모든 라이브러리를 최신 버전으로 업그레이드한 실습 코드를 구현하고, 다양한 유형의 하이퍼파라미터를 가지는 XGBoost나 LightGBM 모델의 최적 하이퍼파라미터 튜닝을 위한 베이지안 최적화 기법 적용 실습을 제공한다.

딥러닝 · 머신러닝

책 · 이용희, 오환, 윤영빈 · 예스24

파이썬 데이터 분석 다음 단계를 고민하는 분께 추천합니다. 데이터를 활용해 '예측하고 판단하는 모델'을 직접 만들어보는 머신러닝 입문서! 여러분, 머신러닝의 세계로 한 걸음씩 내딛으신 것을 진심으로 환영합니다. 오늘날 머신러닝은 미래를 예측하고 반복되는 판단을 자동화하며 우리 삶 곳곳에 스며들어 있습니다. 이 책은 파이썬 문법을 익히고 데이터를 다뤄본 경험이 있는 분들이 그 데이터를 활용해 직접 모델을 만들어볼 수 있도록 고민하며 만들었습니다. 머신러닝은 강력한 사고의 도구와 같습니다. 처음 접하는 통계 개념이나 알고리즘이 다소 어렵고 막막하게 느껴질 수 있지만, 기초부터 차근차근 짚어가며 누구나 따라올 수 있도록 구성했습니다. 이론에만 머무르지 않고 현실의 복잡한 문제를 데이터로 재해석하여 의미 있는 규칙을 찾아내도록 함께 헤쳐나갈 것입니다. 이 책에서는 기초 통계부터 필수 알고리즘, 그리고 이론을 내 것으로 만드는 풍부한 실습을 다룹니다.

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