[Must Have] 머신러닝·딥러닝 문제해결 전략(세종도서 선정작)
캐글 수상작 리팩터링으로 배우는 문제해결 프로세스와 전략
| 소장 | 종이책 정가 | 38,000원 |
|---|---|---|
| 전자책 정가 | 20%30,400원 | |
| 판매가 | 30,400원 |
- 출간 정보
- 2022.04.13. 전자책, 종이책 동시 출간
- 파일 정보
- 18.7MB
- 653쪽
- ISBN
- 9791191905083
- ECN
- -
[Must Have] 머신러닝·딥러닝 문제해결 전략(세종도서 선정작) 상세페이지
[Must Have] 머신러닝·딥러닝 문제해결 전략(세종도서 선정작)작품 소개
<[Must Have] 머신러닝·딥러닝 문제해결 전략(세종도서 선정작)>
문제해결 방식에
정답은 없어도 패턴은 있습니다
이 책에는 수많은 캐글 수상자의 노트북을 리팩터링하며 찾아낸 공통된 패턴이 담겨 있습니다. 이 책과 함께 체계적인 머신러닝·딥러닝 문제해결 프로세스를 숙달해보세요. 단순 따라하기에서 벗어나 어떤 점을 분석해야 하는지, 분석 결과를 어떻게 적용하는지, 이 기법이 왜 유용하고 어떻게 활용하는지까지 친절하게 알려드립니다. 기본이 몸에 익으면 새로운 문제가 주어져도 쉽게 응용할 수 있습니다. 엄선한 7가지 대회와 별책부록인 〈공략집〉을 제공통해 기본기와 문제해결 능력을 확실하게 길러드립니다.
출판사 서평
이 책은 수많은 캐글 수상자의 노트북을 수집/분석하여 여러분께 공통된 문제해결 패턴을 안내해줍니다. 총 7개의 경진대회를 이 패턴에 따라 함께 진행하면서 자연스럽게 효과적인 프로세스와 전략을 체득할 수 있게 꾸렸습니다.
머신러닝·딥러닝 문제를 하나 해결하려면 데이터 분석부터 시작하여 적합한 모델을 설계하고 최적화를 반복하는 긴 여정을 완주해야 합니다. 체계적인 프로세스를 따르더라도 몸에 익기 전까지는 도중에 길을 잃기 쉽다는 뜻입니다.
그래서 여러분이 외롭게 표류하지 않게끔 책 자체의 구성은 물론 외적으로도 여러 장치를 마련했습니다. 대표적으로 〈공략집〉과 〈미니맵〉, 〈체크리스트〉가 있습니다.
★ 공략집(with 미니맵)
공략집은 두꺼운 이 책을 초심자도 잘 따라 오실 수 있도록 안내하는 별책부록입니다.
월드맵(책의 전체 구성)과 미니맵(장별 구성)을 통해, 항상 숲을 보면서 나의 위치와 집중할 영역을 분명하게 알 수 있도록 도와드립니다. 저자 깃허브에서 최신 버전을 확인하실 수 있습니다.
★ 체크리스트
문제해결 과정에서 짚어봐야 할 사항들을 프로세스 단계별로 정리한 표입니다. 저자 깃허브에서 최신 버전을 확인하실 수 있습니다. 사본을 만드신 후 자유롭게 수정·개선하여 여러분만의 비밀 무기로 활용해주세요.
★ 책의 구성
이 책은 총 3부로 구성됩니다.
1부에서는 머신러닝·딥러닝 문제해결 역량을 키우는 데 캐글이 최적인 이유를 알아보고, 2부와 3부에서 본격적으로 대회를 공략하는 데 필요한 채비를 갖춥니다.
1장과 2장은 캐글 소개와 튜토리얼이니 캐글에 이미 익숙하신 분은 건너뛰어도 크게 상관없습니다. 3장은 중요합니다. 바로 이 책에서 반복 숙달할 문제해결 프로세스의 틀을 설명하기 때문입니다. 상위권 캐글러들의 공통된 패턴을 정리한 것이니 한 번씩 꼼꼼히 정리해보시면 좋을 것 같습니다. 4장은 데이터 유형을 나누고 각 유형에 유용한 시각화 기법들을 간단히 소개합니다.
2부에서는 머신러닝 모델을 사용하는 캐글 경진대회에 익숙해질 수 있습니다. 먼저 머신러닝의 주요 개념들을 정리해본 다음, 총 4개의 경진대회를 공략하면서 머신러닝 프로젝트 방법론을 터득하게 됩니다. 중점적으로 익힐 내용이 학습 흐름과 난이도에 맞춰 분배되도록 경진대회들을 선별해 배치했습니다. 2부부터는 본격적인 문제해결에 나서는 만큼 별책부록인 공략집의 미니맵이 큰 도움이 되리라 생각합니다.
마지막 3부에서는 비정형 데이터를, 그중에서도 이미지 데이터를 분류하는 딥러닝 문제들을 공략합니다. 전체적인 구성 방식은 2부와 같습니다. 대회를 하나하나 정복할수록 레벨업되는 느낌이 확실히 느껴지도록 구성했습니다.
저자 소개
KAIST 산업및시스템공학과 졸업 후 한국생산성본부에서 직무교육 기획 및 운영을 담당하는 전문위원입니다. 세계 랭킹 0.18%의 캐글 노트북 엑스퍼트(Expert)이며, 월 평균 6만여 명이 방문하는 데이터 분석/머신러닝 관련 기술 블로그를 운영하고 있습니다. 참여자 1,200명 이상인 머신러닝 관련 오픈 채팅방의 운영진이기도 합니다.
목차
[1부] 머신러닝 레벨업의 지름길, 캐글
01장 왜 캐글인가?
__1.1 왜 캐글을 해야 하는가?
__1.2 캐글 구성요소
__1.3 캐글러 등급
__학습 마무리
02장 캐글 정복 첫걸음
__2.1 캐글 가입
__2.2 경진대회 참여
__2.3 주피터 노트북 설정
__2.4 결과 제출하기
__2.5 컨트리뷰터 되기
__2.6 예제 코드 캐글 노트북 복사하기
__학습 마무리
03장 문제해결 프로세스 및 체크리스트
__3.1 머신러닝 문제해결 프로세스
__3.2 머신러닝 문제해결 체크리스트
__3.3 딥러닝 문제해결 프로세스
__3.4 딥러닝 문제해결 체크리스트
04장 데이터를 한눈에 : 주요 시각화 그래프
__4.1 데이터 종류
__4.2 탐색적 데이터 분석과 그래프
__4.3 수치형 데이터 시각화
__4.4 범주형 데이터 시각화
__4.5 데이터 관계 시각화
[2부] 머신러닝 문제해결
05장 다시 살펴보는 머신러닝 주요 개념
__5.1 분류와 회귀
__5.2 분류 평가지표
__5.3 데이터 인코딩
__5.4 피처 스케일링
__5.5 교차 검증
__5.6 주요 머신러닝 모델
__5.7 하이퍼파라미터 최적화
06장 [경진대회] 자전거 대여 수요 예측 ★☆☆
__6.1 경진대회 이해
__6.2 경진대회 접속 방법 및 세부 메뉴
__6.3 탐색적 데이터 분석
__분석 정리 및 모델링 전략
__6.4 베이스라인 모델
__6.5 성능 개선 I : 릿지 회귀 모델
__6.6 성능 개선 II : 라쏘 회귀 모델
__6.7 성능 개선 III : 랜덤 포레스트 회귀 모델
__학습 마무리
__실전 문제
07장 [경진대회] 범주형 데이터 이진분류 ★★☆
__7.1 경진대회 이해
__7.2 탐색적 데이터 분석
__분석 정리 및 모델링 전략
__7.3 베이스라인 모델
__7.4 성능 개선 I
__7.5 성능 개선 II
__학습 마무리
__실전 문제
08장 [경진대회] 안전 운전자 예측 ★★☆
__8.1 경진대회 이해
__8.2 탐색적 데이터 분석
__분석 정리 및 모델링 전략
__8.3 베이스라인 모델
__8.4 성능 개선 I : LightGBM 모델
__8.5 성능 개선 II : XGBoost 모델
__8.6 성능 개선 III : LightGBM과 XGBoost 앙상블
__학습 마무리
09장 [경진대회] 향후 판매량 예측 ★★★
__9.1 경진대회 이해
__9.2 탐색적 데이터 분석
__분석 정리 및 모델링 전략
__9.3 베이스라인 모델
__9.4 성능 개선
__9.5 머신러닝 경진대회를 마치며
__학습 마무리
[3부] 딥러닝 문제해결
10장 다시 살펴보는 딥러닝 주요 개념
__10.1 인공 신경망
__10.2 합성곱 신경망(CNN)
__10.3 성능 향상을 위한 딥러닝 알고리즘
11장 [경진대회] 항공 사진 내 선인장 식별 ★☆☆
__11.1 경진대회 이해
__11.2 탐색적 데이터 분석
___분석 정리 및 모델링 전략
__11.3 베이스라인 모델
__11.4 성능 개선
___학습 마무리
12장 [경진대회] 병든 잎사귀 식별 ★★☆
__12.1 경진대회 이해
__12.2 탐색적 데이터 분석
___분석 정리 및 모델링 전략
__12.3 베이스라인 모델
__12.4 성능 개선
___학습 마무리
___실전 문제
13장 [데이터셋] 흉부 엑스선 기반 폐렴 진단 ★★☆
__13.1 경진대회 이해
__13.2 탐색적 데이터 분석
___분석 정리 및 모델링 전략
__13.3 베이스라인 모델
__13.4 성능 개선
___학습 마무리
부록 A 캐글 생활백서
__A.1 피처 요약표
__A.2 메모리 절약을 위한 데이터 다운캐스팅
__A.3 디버깅을 위한 간단한 팁
__A.4 훈련된 모델 저장하고 불러오기
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