실무로 통하는 ML 문제 해결 with 파이썬 상세페이지
출간 정보
- 2024.04.29 전자책, 종이책 동시 출간
듣기 기능
TTS(듣기) 미지원
파일 정보
- 529 쪽
- 7.0MB
지원 환경
- 앱
- 웹
- PC뷰어
- PAPER
ISBN
9791169218092
UCI
-
실무로 통하는 ML 문제 해결 with 파이썬
작품 정보
216개 레시피로 실전 머신러닝 문제를 쉽고 빠르게 해결하기
이 실용 가이드는 『파이썬을 활용한 머신러닝 쿡북』의 개정판으로, 현장에서 만날 수 있는 머신러닝 문제를 해결하는 데 도움이 될 200개 이상의 독립된 레시피를 제공합니다. 파이썬과 판다스, 사이킷런을 포함한 라이브러리에 익숙하다면 데이터 로드부터 모델 훈련, 신경망 활용에 이르기까지 특정 문제를 해결할 수 있습니다. 이번 개정판의 각 레시피에는 토이 데이터셋으로 복사, 붙여넣기, 실행한 뒤 작동하는지 확인할 수 있는 코드가 포함되어 있습니다. 이때 사용 사례나 애플리케이션에 따라 이러한 레시피를 조정할 수 있습니다. 레시피에는 솔루션을 설명하고 유의미한 맥락을 제공하는 토론이 포함되어 있습니다. 이론과 개념을 넘어 실제 작동하는 머신러닝 애플리케이션을 구축하는 데 필요한 핵심을 배워보세요.
주요 내용
벡터, 행렬, 배열
CSV, JSON, SQL, 데이터베이스, 클라우드 스토리지 및 기타 소스 데이터로 작업하기
수치형과 범주형 데이터, 텍스트, 이미지, 날짜, 시간 다루기
특성 추출 또는 특성 선택을 사용한 차원 축소
모델 평가와 선택
선형 회귀, 로지스틱 회귀, 트리, 랜덤 포레스트, k-최근접 이웃
서포트 벡터 머신(SVM), 나이브 베이즈, 군집, 트리 기반 모델 지원
훈련된 모델의 저장, 로드 및 서빙
이 실용 가이드는 『파이썬을 활용한 머신러닝 쿡북』의 개정판으로, 현장에서 만날 수 있는 머신러닝 문제를 해결하는 데 도움이 될 200개 이상의 독립된 레시피를 제공합니다. 파이썬과 판다스, 사이킷런을 포함한 라이브러리에 익숙하다면 데이터 로드부터 모델 훈련, 신경망 활용에 이르기까지 특정 문제를 해결할 수 있습니다. 이번 개정판의 각 레시피에는 토이 데이터셋으로 복사, 붙여넣기, 실행한 뒤 작동하는지 확인할 수 있는 코드가 포함되어 있습니다. 이때 사용 사례나 애플리케이션에 따라 이러한 레시피를 조정할 수 있습니다. 레시피에는 솔루션을 설명하고 유의미한 맥락을 제공하는 토론이 포함되어 있습니다. 이론과 개념을 넘어 실제 작동하는 머신러닝 애플리케이션을 구축하는 데 필요한 핵심을 배워보세요.
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CSV, JSON, SQL, 데이터베이스, 클라우드 스토리지 및 기타 소스 데이터로 작업하기
수치형과 범주형 데이터, 텍스트, 이미지, 날짜, 시간 다루기
특성 추출 또는 특성 선택을 사용한 차원 축소
모델 평가와 선택
선형 회귀, 로지스틱 회귀, 트리, 랜덤 포레스트, k-최근접 이웃
서포트 벡터 머신(SVM), 나이브 베이즈, 군집, 트리 기반 모델 지원
훈련된 모델의 저장, 로드 및 서빙
작가
경력
소프트웨어 엔지니어
데이터 분석가, 데이터 과학자, 머신러닝 엔지니어로 수년간 경력을 쌓은 머신러닝 인프라를 위한 소프트웨어 엔지니어입니다. 또한 전문적인 데이터 과학 멘토이자 자원봉사 컴퓨터 과학 교사입니다. 소프트웨어 엔지니어링과 머신러닝이 접목되는 분야의 글을 종종 발표합니다. 현재 카일은 엣시(Etsy)의 머신러닝 플랫폼 팀에서 소프트웨어 엔지니어로 일하고 있습니다.
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