머신러닝 엔지니어 - 머신러닝 (Machine Learning), 인공지능 (Artificial Intelligence), 데이터 분석 (Data Analysis), 딥러닝 (Deep Learning), 알고리즘 (Algorith 상세페이지

머신러닝 엔지니어 - 머신러닝 (Machine Learning), 인공지능 (Artificial Intelligence), 데이터 분석 (Data Analysis), 딥러닝 (Deep Learning), 알고리즘 (Algorith

Name: 머신러닝 엔지니어 - 머신러닝 (Machine Learning), 인공지능 (Artificial Intelligence), 데이터 분석 (Data Analysis), 딥러닝 (Deep Learning), 알고리즘 (Algorith
Price: 4950 KRW
Availability: OnlineOnly
Author: 씨익북스 편집부

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출간 정보
- 2024.10.01. 전자책 출간
파일 정보
- EPUB
- 1.8MB
- 약 5.4만 자
ISBN
- 9791161737263
ECN
- -

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머신러닝 엔지니어 - 머신러닝 (Machine Learning), 인공지능 (Artificial Intelligence), 데이터 분석 (Data Analysis), 딥러닝 (Deep Learning), 알고리즘 (Algorith작품 소개

<머신러닝 엔지니어 - 머신러닝 (Machine Learning), 인공지능 (Artificial Intelligence), 데이터 분석 (Data Analysis), 딥러닝 (Deep Learning), 알고리즘 (Algorith> 이 책은 머신러닝 엔지니어를 위한 포괄적인 가이드로, 머신러닝, 인공지능, 데이터 분석, 딥러닝 등 다양한 주제를 다룹니다. 이 책은 초보자부터 전문가까지 모두에게 유용한 정보를 제공하며, 실전에서 바로 활용할 수 있는 기술과 도구를 소개합니다.

첫 번째로, 머신러닝과 인공지능에 대한 기본 개념과 원리를 소개합니다. 이를 통해 독자는 머신러닝의 작동 방식과 인공지능의 기초를 이해할 수 있습니다. 또한, 데이터 분석과 통계학의 기본 개념을 다루어 데이터를 효과적으로 분석하고 해석하는 방법을 배울 수 있습니다.

두 번째로, 딥러닝과 알고리즘에 대한 내용을 다룹니다. 딥러닝은 최근 몇 년간 가장 핫한 주제 중 하나로, 이 책에서는 딥러닝의 기본 개념과 다양한 알고리즘을 소개합니다. 또한, 모델링과 예측 분석에 대한 실전 예제를 통해 독자가 실제 데이터에 적용할 수 있는 기술을 익힐 수 있습니다.

세 번째로, 피처 엔지니어링과 데이터 전처리에 대한 내용을 다룹니다. 피처 엔지니어링은 머신러닝 모델의 성능을 향상시키기 위해 데이터를 변환하고 가공하는 과정을 말합니다. 이 책에서는 다양한 피처 엔지니어링 기법과 데이터 전처리 방법을 소개하며, 실제 데이터에 적용하는 방법을 설명합니다.

마지막으로, 모델 평가에 대한 내용을 다룹니다. 모델 평가는 머신러닝 모델의 성능을 정량적으로 평가하는 과정을 말합니다. 이 책에서는 다양한 모델 평가 지표와 방법을 소개하며, 모델의 성능을 향상시키기 위한 기법을 설명합니다.

이 책은 실전에서 머신러닝을 활용하고자 하는 머신러닝 엔지니어를 위한 필수 참고서입니다. 다양한 예제와 실습을 통해 독자가 실제 데이터에 적용할 수 있는 기술과 도구를 익힐 수 있으며, 머신러닝과 관련된 다양한 주제에 대한 이해도를 높일 수 있습니다.

머신러닝 엔지니어의 역할과 책임
머신러닝 엔지니어의 필수 기술과 도구
머신러닝 엔지니어의 학습 경로와 자격 요건
머신러닝 엔지니어의 데이터 전처리 기술
머신러닝 엔지니어의 모델 선택과 평가 방법
머신러닝 엔지니어의 하이퍼파라미터 튜닝 기법
머신러닝 엔지니어의 알고리즘 이해와 구현
머신러닝 엔지니어의 딥러닝 모델 개발과 최적화
머신러닝 엔지니어의 자연어 처리 기술
머신러닝 엔지니어의 이미지 처리 기술
머신러닝 엔지니어의 강화학습 개발과 응용
머신러닝 엔지니어의 추천 시스템 개발
머신러닝 엔지니어의 클러스터링 기술과 응용
머신러닝 엔지니어의 이상 탐지 기술
머신러닝 엔지니어의 시계열 데이터 분석 기법
머신러닝 엔지니어의 분류와 회귀 모델 개발
머신러닝 엔지니어의 차원 축소 기술과 응용
머신러닝 엔지니어의 클라우드 기반 모델 배포
머신러닝 엔지니어의 모델 해석과 설명 가능성
머신러닝 엔지니어의 데이터 시각화 기술
머신러닝 엔지니어의 모델 보안과 개인정보 보호
머신러닝 엔지니어의 온라인 학습과 배치 학습
머신러닝 엔지니어의 분산 처리와 병렬 처리
머신러닝 엔지니어의 모델 성능 모니터링
머신러닝 엔지니어의 모델 재학습과 업데이트
머신러닝 엔지니어의 모델 서빙과 추론
머신러닝 엔지니어의 모델 디버깅과 오류 처리
머신러닝 엔지니어의 모델 해킹과 대응 방안
머신러닝 엔지니어의 데이터 라벨링 기술
머신러닝 엔지니어의 데이터 수집과 저장 방법
머신러닝 엔지니어의 데이터 분할과 교차 검증
머신러닝 엔지니어의 데이터 불균형 처리 기법
머신러닝 엔지니어의 데이터 정규화와 스케일링
머신러닝 엔지니어의 데이터 잡음 제거 기술
머신러닝 엔지니어의 데이터 시각화와 탐색
머신러닝 엔지니어의 데이터 편향과 공정성
머신러닝 엔지니어의 데이터 유출과 보안
머신러닝 엔지니어의 데이터 파이프라인 구축
머신러닝 엔지니어의 데이터 퀄리티 관리
머신러닝 엔지니어의 데이터 랭글링과 정제
머신러닝 엔지니어의 데이터 시각화 도구
머신러닝 엔지니어의 데이터 분석과 통계
머신러닝 엔지니어의 데이터베이스와 SQL
머신러닝 엔지니어의 데이터 파이프라인 모니터링
머신러닝 엔지니어의 데이터 엔지니어링
머신러닝 엔지니어의 데이터 마이닝과 탐색적 데이터 분석
머신러닝 엔지니어의 데이터 시각화와 인터랙션
머신러닝 엔지니어의 데이터 피처 엔지니어링
머신러닝 엔지니어의 데이터 모델링과 특성 선택
머신러닝 엔지니어의 데이터 파이프라인 자동화

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