바이브 코딩으로 누구나 만드는 머신러닝과 예측 모델 상세페이지
출간 정보
- 2026.07.15 전자책 출간
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TTS(듣기) 미지원
파일 정보
- 495 쪽
- 14.9MB
지원 환경
- 앱
- 웹
- PC뷰어
- PAPER
ISBN
9791143814074
UCI
-
바이브 코딩으로 누구나 만드는 머신러닝과 예측 모델
작품 정보
AI와 함께 코드를 만들고, 사람은 문제 정의와 결과 해석에 집중하는 이해 중심 머신러닝 입문서.
머신러닝을 배우고 싶었지만, 수식과 코드 앞에서 멈춘 적이 있나요?
이 책은 그런 사람을 위한 머신러닝 입문서입니다.
이제 코드는 AI가 도와줄 수 있습니다. 하지만 어떤 문제를 예측 모델로 풀어야 하는지, 모델의 결과를 어떻게 읽어야 하는지, 좋은 성능처럼 보이는 숫자를 어디까지 믿어야 하는지는 여전히 사람이 판단해야 합니다.
『바이브 코딩으로 누구나 만드는 머신러닝과 예측 모델』은 코딩보다 이해를 먼저 잡아주는 책입니다. 복잡한 수학은 직관적으로 풀어내고, 실습 코드는 AI와 함께 작성하는 방식으로 진행합니다. 독자는 코드를 무작정 따라 치는 대신, 머신러닝이 실제로 어떻게 문제를 해결하는지 이해하는 데 집중할 수 있습니다.
책에서는 분류, 회귀, 부스팅 모델, 클러스터링, 시계열 예측, 자연어 처리, 추천 시스템, MLOps까지 실무에서 자주 쓰이는 머신러닝 주제를 하나의 흐름으로 배웁니다.
또한 데이터 누수, 클래스 불균형, 레이블 노이즈처럼 초보자가 놓치기 쉬운 함정도 실제 예제와 함께 다룹니다. 모델을 만드는 것에서 끝나는 것이 아니라, 왜 틀렸는지, 무엇을 고쳐야 하는지, 어떻게 더 신뢰할 수 있는 모델로 개선할 수 있는지까지 익히게 됩니다.
후반부에서는 실제 데이터를 활용한 프로젝트를 통해 데이터 탐색부터 모델 학습, 튜닝, 해석, 배포, 문서화까지 머신러닝 프로젝트의 전체 과정을 따라갑니다. 단순한 예제가 아니라, 포트폴리오와 실무 감각을 함께 키울 수 있는 완결형 흐름으로 구성했습니다.
이 책은 머신러닝을 어렵게 외우는 책이 아닙니다.
AI와 함께 만들고, 사람의 눈으로 판단하는 법을 배우는 책입니다.
파이썬과 pandas 기초만 알고 있다면 충분합니다.
머신러닝을 여러 번 포기했던 사람도, 이제는 “코딩”이 아니라 “이해”에서 다시 시작할 수 있습니다.
머신러닝을 배우고 싶었지만, 수식과 코드 앞에서 멈춘 적이 있나요?
이 책은 그런 사람을 위한 머신러닝 입문서입니다.
이제 코드는 AI가 도와줄 수 있습니다. 하지만 어떤 문제를 예측 모델로 풀어야 하는지, 모델의 결과를 어떻게 읽어야 하는지, 좋은 성능처럼 보이는 숫자를 어디까지 믿어야 하는지는 여전히 사람이 판단해야 합니다.
『바이브 코딩으로 누구나 만드는 머신러닝과 예측 모델』은 코딩보다 이해를 먼저 잡아주는 책입니다. 복잡한 수학은 직관적으로 풀어내고, 실습 코드는 AI와 함께 작성하는 방식으로 진행합니다. 독자는 코드를 무작정 따라 치는 대신, 머신러닝이 실제로 어떻게 문제를 해결하는지 이해하는 데 집중할 수 있습니다.
책에서는 분류, 회귀, 부스팅 모델, 클러스터링, 시계열 예측, 자연어 처리, 추천 시스템, MLOps까지 실무에서 자주 쓰이는 머신러닝 주제를 하나의 흐름으로 배웁니다.
또한 데이터 누수, 클래스 불균형, 레이블 노이즈처럼 초보자가 놓치기 쉬운 함정도 실제 예제와 함께 다룹니다. 모델을 만드는 것에서 끝나는 것이 아니라, 왜 틀렸는지, 무엇을 고쳐야 하는지, 어떻게 더 신뢰할 수 있는 모델로 개선할 수 있는지까지 익히게 됩니다.
후반부에서는 실제 데이터를 활용한 프로젝트를 통해 데이터 탐색부터 모델 학습, 튜닝, 해석, 배포, 문서화까지 머신러닝 프로젝트의 전체 과정을 따라갑니다. 단순한 예제가 아니라, 포트폴리오와 실무 감각을 함께 키울 수 있는 완결형 흐름으로 구성했습니다.
이 책은 머신러닝을 어렵게 외우는 책이 아닙니다.
AI와 함께 만들고, 사람의 눈으로 판단하는 법을 배우는 책입니다.
파이썬과 pandas 기초만 알고 있다면 충분합니다.
머신러닝을 여러 번 포기했던 사람도, 이제는 “코딩”이 아니라 “이해”에서 다시 시작할 수 있습니다.
작가 소개
저자는 생성형 인공지능과 소프트웨어 공학을 기반으로 다양한 디지털 서비스를 설계·개발하고, 이를 교육 과정으로 체계화하는 개발자이자 교육자이다. 웹 애플리케이션 개발, 클라우드 인프라 설계, 보안, 데이터 처리 등 소프트웨어 전반에 걸친 기술 스택을 바탕으로 실제 서비스 환경에서 활용 가능한 시스템을 구축해왔다. 특히 생성형 AI를 활용한 챗봇, 자동 채점 시스템, 데이터 기반 의사결정 지원 도구 등 실용적인 응용 서비스 개발에 집중하고 있다.
또한 다수의 개발자 부트캠프와 실무형 교육 과정을 설계·운영하며, 초급자부터 실무자까지 단계별로 성장할 수 있는 커리큘럼을 구축해왔다. 단순한 이론 전달이 아닌, 실제 프로젝트를 중심으로 한 학습 방식을 통해 학습자가 스스로 문제를 정의하고 해결할 수 있도록 돕는 교육을 지향한다. 클라우드 환경에서의 시스템 설계, API 기반 서비스 구현, 데이터 처리 및 시각화, 그리고 생성형 AI 연동까지 이어지는 통합적인 개발 경험을 강조하고 있다.
저자는 빠르게 변화하는 기술 환경 속에서 중요한 것은 특정 도구의 사용법이 아니라, 문제를 해결하는 사고 방식과 이를 구현할 수 있는 기본기라고 생각한다. 저서를 통하여 이런 작가의 생각이 독자들에게 전달하고자 한다.
또한 다수의 개발자 부트캠프와 실무형 교육 과정을 설계·운영하며, 초급자부터 실무자까지 단계별로 성장할 수 있는 커리큘럼을 구축해왔다. 단순한 이론 전달이 아닌, 실제 프로젝트를 중심으로 한 학습 방식을 통해 학습자가 스스로 문제를 정의하고 해결할 수 있도록 돕는 교육을 지향한다. 클라우드 환경에서의 시스템 설계, API 기반 서비스 구현, 데이터 처리 및 시각화, 그리고 생성형 AI 연동까지 이어지는 통합적인 개발 경험을 강조하고 있다.
저자는 빠르게 변화하는 기술 환경 속에서 중요한 것은 특정 도구의 사용법이 아니라, 문제를 해결하는 사고 방식과 이를 구현할 수 있는 기본기라고 생각한다. 저서를 통하여 이런 작가의 생각이 독자들에게 전달하고자 한다.
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