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딥러닝으로 걷는 시계열 예측

: 파이썬과 케라스, 텐서플로로 주가 예측 실습해보기

리뷰 총점9.0 리뷰 3건 | 판매지수 1,107
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품목정보

품목정보
출간일 2020년 02월 28일
쪽수, 무게, 크기 348쪽 | 173*230*30mm
ISBN13 9791190014786
ISBN10 1190014785

이 상품의 태그

책소개 책소개 보이기/감추기

파이썬, 케라스, 텐서플로를 무기로
나도 시계열 분석의 마스터가 된다!


4차 산업혁명의 시대에 인공지능은 모든 분야에 걸쳐 가장 뜨거운 이슈이자 대세이다. 이제는 인공지능을 알아야 살아남는 시대가 아니라, 인공지능은 당연히 알고 있다는 전제하에 활용해야 하는 시대가 온 것이다. 인공지능으로 인해 많은 직업들이 사라지고 있지만, 그 대신 인공지능을 다루는 많은 직업들이 생겨나고 있다.

『딥러닝으로 걷는 시계열 예측』에서는 저자가 주로 현장 강의를 할 때 사용하던 소스를 이용하여 실제로 시계열 분석에서 자주 나오는 작업 과정을 반복적으로 실습해볼 수 있도록 구성하였다. 이 책을 통해 여러분도 인공지능을 통해 생겨나게 될 그 많은 직업들 중 한 분야에 참여하기를 바란다. 또한 캐글, 해커톤이나 다른 시계열 분석에 대해 공부하려는 분들에게도 적합한 학습서가 되어줄 것이다.

목차 목차 보이기/감추기

Chapter 01 설치
1. 아나콘다 설치
2. 파이썬 설치 확인
3. Visual Studio Code 설치
4. Visual Studio Code 설정
5. Hello AI
6. 텐서플로, 케라스 설치

Chapter 02 딥러닝 시작
1. 1에서 10까지 예측 모델 구하기
2. 101에서 110까지 구하기
3. 딥러닝 케라스의 기본 구조

Chapter 03 회귀 모델

Chapter 04 회귀 모델의 판별식
1. 회귀 모델의 판별식
2. 회귀 모델 추가 코딩
3. 함수형 모델

Chapter 05 앙상블
1. concatenate
2. Merge Layer

Chapter 06 회귀 모델 총정리
1. Sequential 모델
2. 함수형 모델
3. 앙상블 및 기타 모델

Chapter 07 RNN
1. RNN이란?
2. SimpleRNN
3. LSTM
4. GRU
5. Bidirectional
6. LSTM 레이어 연결

Chapter 08 케라스 모델의 파라미터들과 기타 기법들
1. verbose
2. EarlyStopping
3. TensorBoard
4. 모델의 Save
5. 모델의 Load

Chapter 09 RNN용 데이터 자르기
1. split 함수 만들기(다:1)
2. split 함수 만들기 2(다:다)
3. split 함수 만들기 3(다입력, 다:1)
4. split 함수 만들기 4(다입력, 다:다)
5. split 함수 만들기 5(다입력, 다:다 두 번째)
6. split_xy 함수 정리

Chapter 10 RNN 모델 정리
1. MLP DNN 모델 (다:1)
2. MLP RNN 모델 (다:1)
3. MLP RNN 모델 (다:다)
4. MLP RNN 모델 (다입력 다:1)
5. MLP DNN 모델 (다입력 다:1)
6. MLP DNN 모델 (다입력 다:다)
7. MLP DNN 모델 (다입력 다:다)
8. RNN 모델 (다입력 다:다 두 번째)
9. DNN 모델 (다입력 다:다 두 번째)
10. RNN 모델 (다입력 다:다 세 번째)
11. DNN 모델 (다입력 다:다 세 번째)

Chapter 11 KOSPI200 데이터를 이용한 삼성전자 주가 예측
1. 주가 데이터 수집
2. 데이터 저장
3. numpy를 pandas로 변경 후 저장
4. numpy 데이터 불러오기
5. DNN 구성하기
6. LSTM 구성하기
7. DNN 앙상블 구현하기
8. LSTM 앙상블 구현하기

저자 소개 (1명)

출판사 리뷰 출판사 리뷰 보이기/감추기

▶이 책의 특징

- 딥러닝을 구현하는 전체 과정을 아주 쉽게 설명하였다.

- 많은 예제를 통해 시계열 분석을 마스터할 수 있도록 구성하였다.

- KOSPI200과 삼성전자 주가를 이용하여 주가를 예측하는 모델을 첨부하였다.

▶이 책이 필요한 독자

- 이제 막 딥러닝을 시작하거나 캐글, 해커톤 등을 준비하는 학생 및 취준생

- 데이터 분석 업무를 맡게 될 사회 초년생 및 관련 업무 종사자

- 인공지능을 이용한 주가 분석에 도전해보고 싶은 개인 투자자

책에서는 독자들이 딥러닝을 함에 있어, 파이썬에 대한 매우 기초적인 지식을 가지고 있다는 전제하에 진행했다. 그리고 곧바로 케라스로 넘어가 인공지능 모델을 구현할 수 있도록 했다. 이 책은 데이터 사이언티스트가 되기 위한 기초 필독서보다는 쉽고 빠르게 배워서 원하는 인공지능 예측 모델을 만들어 정확도(accuracy)를 분석하고 예측(predict)하는 부분에 중점을 두었다.

인공지능 모델의 이론적인 부분은 가능한 배제하여, 쉽고 빠르게 기법을 익히고 곧바로 사용할 수 있는 실용성을 원하는 사람들에게 더 큰 도움이 될 것이다. 자동차를 운전하는 데 자동차 엔진 원리까지 이해할 필요는 없다. 엔진의 원리는 몰라도 운전 연습을 많이 하면 베스트 드라이버가 될 수 있듯이, 이 책을 통해 열심히 연습한다면 누구나 인공지능 분야의 베스트 드라이버가 될 수 있을 것이다.

회원리뷰 (3건) 리뷰 총점9.0

혜택 및 유의사항?
[리뷰] 딥러닝으로 걷는 시계열 예측 내용 평점5점   편집/디자인 평점5점 j*****n | 2020.05.31 | 추천0 | 댓글0 리뷰제목
새로운 학문이나 기술을 접하는데 있어서 가장 빠른 지름길은 실제 돌아가는 모습을 보고 그를 통해 전체적인 맥락을 머리속에 이미지화한 다음 이후에 각각의 세부사항들을 깊게 파고들어 학습하는 것이 가장 효율적인 방법으로 생각된다.해당 서적은 그러한 방법론에 정확히 들어맞는 책이다.저자는 딥러닝, 머신러닝에 대하여 처음부터 이론적으로 깊게 접근;
리뷰제목

새로운 학문이나 기술을 접하는데 있어서 가장 빠른 지름길은 실제 돌아가는 모습을 보고 그를 통해 전체적인 맥락을 머리속에 이미지화한 다음 이후에 각각의 세부사항들을 깊게 파고들어 학습하는 것이 가장 효율적인 방법으로 생각된다.


해당 서적은 그러한 방법론에 정확히 들어맞는 책이다.

저자는 딥러닝, 머신러닝에 대하여 처음부터 이론적으로 깊게 접근하여 딥러닝에 생소한 독자들이 어렵다는 인식을 갖게 만들기보다는 실습을 통해 딥러닝, 머신러닝이라는 생소한 개념을 독자들이 보다 쉽게 접근할 수 있도록 책을 구성하고 있다. 즉 독자들이 깊게 생각하지 않아도 어느새 딥러닝을 구현해볼 수 있도록 돕고 있다.

저자가 텐서플로 보다도 이를 쉽게 구현할 수 있는 케라스를 바탕으로 주로 설명하는 것도 다년간의 강의를 통해 학습자가 어떻게 하면 보다 쉽게 학습할 수 있을 지에 대한 고려가 담겨 있는 것으로 보인다.


일부 오타가 있는 것은 옥의 티이나 이는 출판사의 다음 정오표를 참조하면 도움이 된다.

  https://github.com/bjpublic/deepwalk


딥러닝, 케라스가 무엇인지 개념적인 부분을 알고 싶거나 입문하고자 하는 학습자라면 해당 서적은 좋은 지침서가 될 것으로 보인다.


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파이썬 기반의 시계열 예측 입문서 내용 평점4점   편집/디자인 평점4점 k******4 | 2020.05.26 | 추천0 | 댓글0 리뷰제목
국내 딥러닝관련 입문(혹은 그 이상의)서들이 일반적으로 hand-on 레벨의 번역서들이 주를 이루고 있는 상황에서 국내 저자가 직접 집필한 책인 만큼 의미가 모호한 용어들도 존재하지 않고 특히 초반에 광범위한 이론 부분을 언급하느라 후반에 힘이 떨어지는(?) 불상사도 발생하지 않는 말 그대로 입문서의 포지션을 명료하게 보여주는 좋은 예가 아닐까 합니다.특히 언어 및 도구 선정;
리뷰제목

국내 딥러닝관련 입문(혹은 그 이상의)서들이 일반적으로 hand-on 레벨의 번역서들이 주를 이루고 있는 상황에서 국내 저자가 직접 집필한 책인 만큼 의미가 모호한 용어들도 존재하지 않고 특히 초반에 광범위한 이론 부분을 언급하느라 후반에 힘이 떨어지는(?) 불상사도 발생하지 않는 말 그대로 입문서의 포지션을 명료하게 보여주는 좋은 예가 아닐까 합니다.

특히 언어 및 도구 선정부터 필요한 이론, 데이터 전처리, 모델링, 최종 실습까지 하나의 흐름으로 난잡한 가지없이 짧은 호흡을 끝까지 유지함으로써 도중 이탈을 방지하는 점 또한 마음에 드는 부분이었네요.

이커머스, 로그분석, 시스템 모니터링등 여러 부분에서 시계열 예측은 가장 기본적이면서도 유용한 부분으로 이책을 통해 필드에서 적용가능한 부분을 구상해 보는것 또한 가능하리라 여겨집니다.

다만 후반 최종 시나리오 기반의 예제가 하나 뿐이라는점은 약간의 아쉬움으로 남는 부분입니다.



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구매 딥러닝으로 걷는 시계열 예측 내용 평점5점   편집/디자인 평점4점 YES마니아 : 골드 록* | 2020.04.18 | 추천0 | 댓글0 리뷰제목
이 책의 에필로그에 나와있듯이 복잡한 알고리즘보다는 당장 코딩이 가능한 텐서플로 활용예제 중심으로 되어있는 책입니다."필자는 이 책에서 그리고 현장에서 강의를 할 때 빠른 코딩을 강조합니다. 지금은 프로그래밍에 필요한 대부분의 API와 프레임워크가 구현되어 있습니다. 복잡한 알고리즘을 이해하는 것이 프로그래밍에 우선이기도 하지만, 어느 정도 이해됐다고 생각하면 다른;
리뷰제목

이 책의 에필로그에 나와있듯이 복잡한 알고리즘보다는 당장 코딩이 가능한 텐서플로 활용예제 중심으로 되어있는 책입니다.

"필자는 이 책에서 그리고 현장에서 강의를 할 때 빠른 코딩을 강조합니다. 지금은 프로그래밍에 필요한 대부분의 API와 프레임워크가 구현되어 있습니다. 복잡한 알고리즘을 이해하는 것이 프로그래밍에 우선이기도 하지만, 어느 정도 이해됐다고 생각하면 다른 분들이 잘 만든 API와 프레임워크를 빨리 가져다 사용해보는 것도 실력입니다" - 에필로그 중


파이썬을 쓰는 이유가 파이썬이라는 언어 자체의 완성도보다는 내가 생각한 것들은 이미 누군가가 구현해놓았기 때문에 그냥 갖다 쓰면 되는 편리함에 있다고 보는 저로서는 

이 책이야말로 파이썬에 가장 적합한 딥러닝 교재가 아닐까 생각합니다.


물론 다른 책들도 같이 참고하고 있지만, 매번 복잡한 알고리즘이나 수학공식부터 나오는 딥러닝 교재에 지쳐 학습을 포기하시는 분. 특히 저같은 비전공자라면 한 번 읽어보시기를 추천합니다



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한줄평 (6건) 한줄평 총점 9.4

혜택 및 유의사항 ?
구매 평점5점
도움이 많이 되었습니다. 매우 마음에 듭니다.
이 한줄평이 도움이 되었나요? 공감 0
YES마니아 : 플래티넘 닉*임 | 2020.09.27
평점5점
실습할 수 있는 예제가 많고 빠르게 시계열 데이터 분석에 익숙해질 수 있는 책입니다
이 한줄평이 도움이 되었나요? 공감 0
a********* | 2020.05.06
평점5점
전체적인 틀과 input, output에 따른 모델 개념까지 케라스로 학습하기 좋은 입문서
1명이 이 한줄평을 추천합니다. 공감 1
병*개 | 2020.05.03
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