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위키북스- 데이터 사이언스 시리즈
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책소개
목차
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★ 이 책에서 다루는 내용 ★
◎ 머신러닝 모델 개발 프로세스 ◎ 데이터 탐색 결과에 따른 적절한 전처리 기법 및 모델 선택 ◎ 파이썬을 이용한 머신러닝 모델 개발 실무 ◎ 모델의 특성 및 작동 원리 ◎ 머신러닝 자동화를 위한 최적화 문제 ◎ 그리드 서치와 랜덤 서치 ◎ 유전 알고리즘과 베이지안 최적화 ◎ 머신러닝 자동화를 위한 테크닉 ◎ 실전 머신러닝 자동화 시스템 구축 |
저자 소개 1
머신러닝 및 최적화를 연구하여 산업공학 박사 학위를 취득하고 관련 분야의 학술 논문을 20편가량 유수 저널에 게재했다. 현재는 국내 굴지의 대기업에서 시니어 데이터 사이언티스트로 근무하면서 시계열 데이터 분석, 머신러닝 모델링, 머신러닝 자동화 시스템 구축을 하고 있다. 데이터 사이언스 기술 블로그인 길스랩(https://gils-lab.tistory.com/)을 운영하고 있다.
품목정보
- 발행일
- 2022년 08월 31일
- 쪽수, 무게, 크기
- 412쪽 | 175*235*21mm
- ISBN13
- 9791158393427
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25,200원
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