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책소개
목차
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들어가며
이 책의 예제 테스트 환경 이 책의 대상 독자와 3학년 시리즈에 대하여 이 책을 읽는 방법 예제 파일과 회원 특전 PDF 다운로드 방법 제1장 머신러닝 준비 LESSON 01 머신러닝이 뭘까? 머신러닝이란? 데이터 분석과 머신러닝의 차이 LESSON 02 나눈다는 것은 이해한다는 것 머신러닝 알고리즘으로 하는 것은 ‘선을 그리는 일’ 잘 나누기 위해서는 의미가 있는 특징량이 중요하다 LESSON 머신러닝을 준비하자 Colab Notebook 준비하기 Windows에 Jupyter Notebook 설치하기 macOS에 Jupyter Notebook 설치하기 제2장 샘플 데이터를 살펴보자 LESSON 04 scikit-learn 샘플 데이터 세트 붓꽃 품종 데이터 세트 LESSON 05 샘플 데이터 세트를 자동으로 생성하자 분류용 데이터 세트 자동 생성(클러스터) 분류용 데이터 세트 자동 생성(초승달) 분류용 데이터 세트 자동 생성(2중원) 분류용 데이터 세트 자동 생성(동심원) 회귀용 데이터 세트 자동 생성 제3장 머신러닝 과정을 이해하자 LESSON 06 데이터를 준비한다 LESSON 07 데이터를 학습용과 테스트용으로 나눈다 LESSON 08 모델을 선택해서 학습한다 LESSON 09 모델을 테스트한다 LESSON 10 새로운 값을 넘겨주고 예측한다 LESSON 11 분류 상태를 시각화한다 제4장 머신러닝의 다양한 알고리즘 LESSON 12 회귀: 선형 회귀 어떤 알고리즘일가? 모델 사용법 시험해보자 LESSON 13 분류: 로지스틱 회귀 어떤 알고리즘일까? 모델 사용법 시험해보자 LESSON 14 분류: SVM(서포트 벡터 머신) 모델 사용법 시험해보자 LESSON 15 분류: 결정 트리 어떤 알고리즘일가? 모델 사용법 시험해보자 LESSON 16 분류: 랜덤 포레스트 어떤 알고리즘일가? 모델 사용법 시험해보자 LESSON 17 k-NN(k 최근접 이웃법) 어떤 알고리즘일가? 모델 사용법 시험해보자 LESSON 16 클러스터링 k-means(k 평균법) 어떤 알고리즘일가? 모델 사용법 시험해보자 제5장 치노 다시 한 번! 이미지로 숫자를 예측하자 LESSON 19 데이터를 준비한다 새 노트북을 만든다 LESSON 20 학습 데이터를 준비한다 LESSON 21 학습하게 한다 LESSON 22 예측하게 한다 [Colab Notebook에서 업로드하는 경우] [Jupyter Notebook에서 업로드하는 경우] 이미지를 읽고 숫자를 예측한다 LESSON 23 비지도 학습을 이용해 데이터를 표시해 보자 LESSON 24 앞으로 무엇을 공부하면 좋을까 찾아보기 |
저자 소개 2
앱 개발, 기술서와 전자공작 매거진 등의 집필 활동 및 간사이학원 대학 강사, 간사이학원 고등부 강사, 세이안 조형대학 강사, 오사카 예술대학 강사, 프로그래밍 스쿨 코프리(コプり, kopuri.com) 강사 등 프로그래밍에 대한 폭넓은 활동을 펼치고 있다. 저서로는 『즐겁게 배우는 Unity 2D 초입 문 강좌』(마이나비 출판), 『움직이고 배우다 Vue.js 개발 입문』, 『Java 1학년』, 『Python 1학년』(이상 쇼에이 사), 『즐겁게 배우는 알고리즘과 프로그래밍 도감』(마이나비출판) 등이 있다.
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주로 컴퓨터, IT 분야 책을 번역한다. 주요 번역서로는 『그림으로 배우는 스프링6 입문』(한빛미디어, 2024), 『따라 하며 배우는 언 리얼 엔진 5 입문』(한빛미디어, 2024), 『그림으로 배우는 5G 네트워크』(영진닷컴, 2022), 『그림으로 이해하는 IT 지식과 트렌드』(길벗, 2021), 『파이썬으로 배우는 머신러닝 입문』(성안당, 2018), 『실무에서 바로 통하는 자바』(한빛미디어,
2017), 『안드로이드 개발 레벨업 교과서』(위키북스, 2017), 『24가지 예제로 배우는 게임 수학&물리 입문』(길벗, 2014), 『세가의 신입 사원 교육 과정에서 배우
주로 컴퓨터, IT 분야 책을 번역한다. 주요 번역서로는 『그림으로 배우는 스프링6 입문』(한빛미디어, 2024), 『따라 하며 배우는 언 리얼 엔진 5 입문』(한빛미디어, 2024), 『그림으로 배우는 5G 네트워크』(영진닷컴, 2022), 『그림으로 이해하는 IT 지식과 트렌드』(길벗, 2021), 『파이썬으로 배우는 머신러닝 입문』(성안당, 2018), 『실무에서 바로 통하는 자바』(한빛미디어,
2017), 『안드로이드 개발 레벨업 교과서』(위키북스, 2017), 『24가지 예제로 배우는 게임 수학&물리 입문』(길벗, 2014), 『세가의 신입 사원 교육 과정에서 배우는 게임 프로그래밍의 정석』(한빛미디어, 2012), 『웹 개발자를 위한 웹을 지탱하는 기술』(멘토르, 2011) 등이 있다.
2017), 『안드로이드 개발 레벨업 교과서』(위키북스, 2017), 『24가지 예제로 배우는 게임 수학&물리 입문』(길벗, 2014), 『세가의 신입 사원 교육 과정에서 배우는 게임 프로그래밍의 정석』(한빛미디어, 2012), 『웹 개발자를 위한 웹을 지탱하는 기술』(멘토르, 2011) 등이 있다.
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품목정보
- 발행일
- 2023년 09월 20일
- 쪽수, 무게, 크기
- 200쪽 | 190*250*20mm
- ISBN13
- 9788931559231
출판사 리뷰
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‘요즘 자주 들리는 인공지능과 머신러닝에 대해 알고 싶다’거나 ‘머신러닝이 어떤 일을 하는지’ 궁금해 하는 분들이 많아진 듯합니다. 이 책은 그런 분들을 위해 머신러닝의 기초부터 친절하게 설명합니다.
대상 독자 - 파이썬의 기본 문법을 알고 있는 분(『파이썬 1학년』, 파이썬의 기본 문법을 알고 있는 분(『Python 1학년』, 『Python 2학년 데이터 분석 구조』, 『Python 2학년 스크래핑의 구조』를 다 읽으신 분) - 머신러닝(기계학습) 초심자 3학년 시리즈의 포인트 셋 - 포인트1 기초 지식을 알 수 있다 : 각 장의 첫 부분에 만화나 일러스트를 넣어 학습할 내용을 간단히 소개합니다. 그 이후는 일러스트를 섞어가며 기초 지식을 설명했습니다. - 포인트2 프로그램의 구조를 알 수 있다 : 최소한의 문법을 선정하여 설명했습니다. 중간에 포기하지 않도록 대화를 위주로 하여 알기 쉽게 설명했습니다. - 포인트3 개발 체험을 할 수 있다 : 처음으로 머신러닝(기계학습)을 배우는 분들을 위해 즐겁게 학습할 수 있도록 고안한 예제를 준비했습니다. 이 책의 포인트 염소 박사님이 다솜 양과 함께 머신러닝의 구조를 친절하게 설명합니다. 샘플 데이터를 보는 방법에서 시작, 머신러닝 과정을 기초부터 설명합니다. 또한 다양한 알고리즘도 소개합니다. 마지막 장에서는 이미지에서 수치를 예측하는 머신러닝을 체험할 수 있습니다. |
16,200원
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