파이썬을 활용한 베이지안 통계

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 · 개러스 제임스 · 예스24

AI 시대를 이끈 통계 방법들을 만나다! 전 세계 주요 대학이 사용하는 통계학 기본서 『기초부터 다지는 통계학 교과서 with 파이썬』은 지난 20년 동안 생물학, 금융, 마케팅, 천체물리학에 이르기까지 다양한 분야에서 등장한 방대하고 복잡한 데이터 세트를 이해하는 데 필수적인 통계적 학습 도구를 다룬다. 이 책에서는 관련 응용 분야와 더불어 가장 중요한 모델링 및 예측 기법들을 소개한다. 주요 주제로는 선형회귀, 분류, 재표집법, 축소 접근법, 나무-기반 방법, 서포트 벡터 머신, 군집화, 딥러닝, 생존분석, 다중검정 등이 포함된다. 컬러 도표와 실제 사례를 사용해 통계적 학습 방법을 군더더기 없이 명료하게 설명한다. 이 책은 최첨단 통계 학습 기법을 사용해 데이터를 분석하려는 통계학자와 비통계학자 모두를 대상으로 한다. 2013년에 쓰인 이 책의 전신인 R 버전은 베스트셀러 반열에 오른 도서로, 전 세계 유수 대학의 데이터과학, 통계학, 컴퓨터학과의 핵심 교재로 사용되고 있다. ...

딥러닝 · 머신러닝

책 · 노경섭 · 예스24

결과를 맞추는 통계에서, 데이터가 이끄는 연구로 논문 통계분석의 목적은 데이터 속에서 의미 있는 현상과 패턴을 발견하고, 이를 논리적으로 설명하는 데 있다. 이 책은 데이터를 먼저 탐색하고, 그 안에서 드러난 결과를 바탕으로 연구를 구성하는 귀납적 연구 접근을 정공법으로 제시한다. 또 파이썬과 머신러닝 기반 분석을 통해 기존 통계분석의 한계를 보완하고, 보다 신뢰할 수 있는 논문 작성의 새로운 방향을 제시한다. 파이썬 프로그램을 전혀 몰라도 실습을 차근차근 따라가다 보면 논문과 실무에 바로 적용 가능한 수준까지 자연스럽게 도달할 수 있다. 실제 논문 예시와 인공지능 알고리즘을 활용한 분석 과정을 통해 데이터가 이끄는 연구 결과를 자신의 논문으로 완성할 수 있도록 돕고, 연구자 개인의 지속 가능한 분석 환경을 구축하도록 설계했다. 이 책을 덮을 때쯤, 당신은 더 이상 통계를 두려워하는 연구자가 아니라 데이터 속에서 새로운 진실을 발견하는 능동적인 분석가이자 연구자로 서 있을 것이다. ...

딥러닝 · 머신러닝 로드맵 3개에 담김

책 · 피터 브루스, 앤드루 브루스, 피터 게데크 · 예스24

파이썬과 R로 필요한 만큼만 배우는 실용주의 통계학 통계 기법은 데이터 과학의 핵심이지만, 데이터 과학자가 고전 통계를 낱낱이 알아야 하는 것은 아니다. 이 책은 데이터 과학의 관점에서 통계 핵심 개념과 기법을 필요한 것만 골라 소개한다. 50가지 개념을 차근차근 정리하고 코드를 실행해보면, 필수 통계 지식을 빠르게 흡수할 수 있다. 2판에는 기존 R 코드와 호응하는 파이썬 코드를 새롭게 추가했다. 『데이터 과학을 위한 통계』로 필요한 이론을 적재적소에 잘 활용하는 실력 있는 데이터 과학자로 거듭나길 바란다.

인공지능 기타

책 · 바바 신야 · 예스24

파이썬 코드로 풀어보는 친절한 통계학 입문서 콘텐츠 추천, 데이터 분석 등 현대 사회의 중요한 의사결정은 통계를 기반으로 이루어진다. 하지만 통계학의 수식과 이론만으로는 그 개념이 잘 와닿지 않을 때가 많다. 이 책은 그러한 어려움을 덜어주고자 이론과 더불어 파이썬 코드와 실습을 통해 직관적으로 이해할 수 있는 길을 안내한다. 넘파이와 팬더스 라이브러리로 데이터를 분석하고, 맷플롯립과 시본을 이용해 데이터를 시각화한다. 기술통계, 확률과 분포, 통계적 추정, 가설검정 등 통계의 기본을 다지고 나아가 머신러닝과의 접점까지 살펴본다. 이론에만 머무르지 않고 실제 데이터를 분석하며 통계 이론을 익히는 방식은 통계를 학습하는 데 큰 도움이 될 것이다. 통계가 어렵게만 느껴졌다면 이 책으로 시작해보자.

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