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Must Have 머신러닝·딥러닝 문제해결 전략
캐글 수상작 리팩터링으로 배우는 문제해결 프로세스와 전략
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소개
목차
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[1부] 머신러닝 레벨업의 지름길, 캐글01장 왜 캐글인가?__1.1 왜 캐글을 해야 하는가?__1.2 캐글 구성요소__1.3 캐글러 등급__학습 마무리02장 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 마무리03장 문제해결 프로세스 및 체크리스트__3.1 머신러닝 문제해결 프로세스__3.2 머신러닝 문제해결 체크리스트__3.3 딥러닝 문제해결 프로세스__3.4 딥러닝 문제해결 체크리스트04장 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 문제해결05장 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 최적화06장 [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 문제07장 [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 문제08장 [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 마무리09장 [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 문제해결10장 다시 살펴보는 딥러닝 주요 개념__10.1 인공 신경망__10.2 합성곱 신경망(CNN)__10.3 성능 향상을 위한 딥러닝 알고리즘11장 [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 마무리12장 [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 문제13장 [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 마무리부록 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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저자 소개 1
KAIST 산업 및 시스템공학과를 졸업했으며, 한국생산성본부에서 '스마트 제조, DX 생산기술, AI 교육 부문' 팀장을 맡고 있다. 세계 랭킹 0.18%의 Kaggle Notebook 엑스퍼트(Expert)이며, 기업체와 대학에서 AI 관련 강의 및 자문을 하고 있다. 또한, 월 평균 6만여 명이 방문하는 데이터 분석/머신러닝 관련 기술 블로그를 운영하고 있으며, 참여자 1,300명 이상인 머신러닝 관련 오픈 채팅방의 운영진이기도 하다.
품목정보
- 발행일
- 2022년 04월 13일
- 지원기기
- 크레마, PC(윈도우 - 4K 모니터 미지원), 아이폰, 아이패드, 안드로이드폰, 안드로이드패드, 전자책단말기(저사양 기기 사용 불가), PC(Mac)
- 파일/용량
- PDF(DRM) | 32.91MB ?
- 글자 수/ 페이지 수
- 약 653쪽 ?
- ISBN13
- 9791191905083
출판사 리뷰
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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.★ 체크리스트문제해결 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 구성이 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.
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