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파이썬 머신러닝 실무 테크닉 100

파이썬 머신러닝 실무 테크닉 100

제이펍-I♥A.I 시리즈-35이동
리뷰 총점10.0 리뷰 3건 | 판매지수 72
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OS/데이터베이스 top100 6주
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품목정보

품목정보
발행일 2021년 12월 14일
쪽수, 무게, 크기 300쪽 | 528g | 170*225*15mm
ISBN13 9791191600438
ISBN10 1191600432

카드 뉴스로 보는 책

책소개 책소개 보이기/감추기

목차 목차 보이기/감추기

저자 소개 (4명)

책 속으로 책속으로 보이기/감추기

각 장의 테크닉은 함께 일하는 선배 데이터 과학자가 보내는 조언이라 생각해도 좋습니다. 다른 생각을 하지 않고 조언을 그대로 따라가 보는 것도 좋습니다. ‘나라면 이렇게 하겠다’와 같이 다른 관점에서 분석을 수행해 대책을 세워 보는 것도 좋습니다. 선배 데이터 과학자가 경험은 풍부할지 모르나, 초보자에게서 현장에 대한 신선한 시각이 나오는 경우가 의외로 많습니다. 이 책에는 현장감을 높이기 위해 다소 긴 코드도 많이 실었습니다. 각자의 시점에서 개선안을 생각해 보는 것 역시 이 책을 읽으면서 느낄 수 있는 즐거움입니다. 분석 방법은 한 가지가 아니라는 점이 중요합니다. 이 책을 발판 삼아 동료 엔지니어와 의논의 장을 열어 보기 바랍니다.
--- p.xv

여기에서는 클러스터 수를 4로 했습니다. 특정한 값이 좋다고 단언할 수는 없으므로 클러스터 수를 바꿔 가면서 몇 차례 시도해 보기 바랍니다. 난수 시드를 고정하는 이유는 결과가 매번 달라지는 것을 방지하기 위함입니다. 난수 시드를 고정하지 않으면 매번 결과가 달라지므로 어느 정도 분석이 진행될 때까지는 고정하는 것이 좋습니다. 다음 행에서 모델을 구축하고, 다음 행에서 클러스터링 결과를 store_clustering['cluster']에 저장합니다. 이렇게 클러스터링 결과를 데이터로 가짐으로써 이후의 분석에 이용할 수 있습니다. 여기에서는 0, 1, 2, 3의 4개 클러스터로 나눴습니다.
--- p.47

그래서 이번 장에서는 지속해서 반복할 수 있는 구조를 구축합니다. 데이터는 항상 업데이트됩니다. 이때 잘못된 데이터가 제공되지 않도록 폴더 구성도 함께 정리하면서 매달 원활하게 데이터를 업데이트할 수 있는 소규모 구조를 만들어 봅시다. 그리고 데이터 업데이트 시점에 지난달 데이터와 비교함으로써 개선이 이루어졌는지에 관한 검증도 함께 진행합니다.
--- p.123

이것으로 머신러닝용 데이터를 가공하기 위한 테크닉 열 가지를 마쳤습니다. 실제로는 설명 변수를 만드는 과정에서 과거 1개월 데이터만으로 충분한지, 주문 취소 수 등도 평일/휴일을 나눠 집계해야 하는지 등 검토할 부분이 많이 남아 있습니다. 여기에서는 예제이기 때문에 다소 조잡한 설명 변수를 만들었지만 실제 프로젝트에서라면 더 다양한 설명 변수를 만들어야 할 것입니다. 시행착오를 통해 데이터에 적합한 설명 변수를 찾아내는 것이 좋습니다. 다음 장에서는 모델을 구현합니다.
--- p.184

10_output_ml_result 폴더에 모델이 만들어집니다. 여기에서 models에 있는 모델 파일과 교환해도 되지만, 매달 업데이트해야 할 것인지는 숫자 또는 월별 모델의 정밀도를 보고 판단하는 것이 좋기 때문에 자동으로 업데이트하는 형태로 구현하지 않습니다. 의도치 못한 데이터가 들어왔을 때 역효과가 발생할 가능성도 있으므로 어떤 모델을 사용해 신규 데이터를 예측할 것인지 신중하게 검토합니다.
--- p.244

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