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로우코드 AI

문제 해결 중심의 ML 학습 방법: 노코드부터 로우코드, 커스텀 트레이닝까지

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출간 정보
  • 2024.12.23 전자책 출간
  • 2024.12.20 종이책 출간
듣기 기능
TTS(듣기) 미지원
파일 정보
  • PDF
  • 337 쪽
  • 11.7MB
지원 환경
  • 앱
  • 웹
  • PC뷰어
  • PAPER
ISBN
9791169218887
ECN
-
로우코드 AI

작품 정보

로우코드로 시작하는 AI/ML 입문
비즈니스 활용을 위한 머신러닝 프로젝트 구현하기

로우코드 AI를 활용한 데이터 우선 접근법과 사례 중심 접근법으로 머신러닝과 딥러닝 개념을 이해해 보세요. 이 실용적인 안내서는 ① AutoML을 이용한 노코드 ML, ② 빅쿼리 ML을 이용한 로우코드, ③ 사이킷런과 케라스를 이용한 커스텀 코드 등 3가지 문제 해결 중심의 ML 학습 방법을 제시하고, 각각 실제 데이터셋과 현실적인 문제를 활용해 핵심 ML 개념을 학습합니다.
비즈니스 및 데이터 분석가들은 상세하고도 데이터 중심적인 접근 방식을 통해 AI/ML을 프로젝트 기반으로 학습할 수 있습니다. 여기에는 데이터 로딩 및 분석, ML 모델에 데이터 입력, 모델 구축·훈련·테스트, 모델의 실제 환경 배포 등이 포함됩니다. 이 책은 소매업, 의료, 금융 서비스, 에너지, 통신 분야를 위한 머신러닝 모델 구축 방법을 함께 제시합니다.

이 책의 주요 내용:
정형 데이터와 비정형 데이터를 구별하고 그에 따른 문제 파악하기
데이터 시각화 및 분석하기
머신러닝 모델 입력을 위한 데이터 전처리하기
지도학습의 회귀 모델과 분류 모델 구별하기
노코드부터 로우코드, 커스텀 트레이닝까지 다양한 ML 모델 유형 및 아키텍처 비교하기
ML 모델의 설계, 구현 및 조정하기

작가

궨덜린 스트리플링Gwendolyn Stripling
경력
구글 클라우드 인공지능 및 머신러닝 콘텐츠 개발자
작가 프로필 수정 요청
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  • 로우코드 AI (궨덜린 스트리플링, 마이클 아벨)

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