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책소개
목차
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Chapter 1. 프로그래밍 입문
1-1 프로그래밍의 개요 1-2 Python 개요 1-3 실습 환경 1-4 Python 설치 1-5 Hello Python! 1-6 Visual Studio Code (VSCode) Chapter 2. Python 입문 2-1 자료형 2-2 변수 2-3 함수의 개념 2-4 패키지, 모듈, 라이브러리 2-5 흐름의 제어 2-6 자료형 2-7 함수의 정의 2-8 사용자 정의 자료형 2-9 키보드 입력 2-10 파일 입출력 Chapter 3. 문서 다루기 3-1 엑셀 다루기(OpenPyXL) 3-2 워드 다루기(python-docx) 3-3 공공 데이터 다루기(Pandas) Chapter 4. 인터넷 4-1 인터넷 자료에 접근하기(beautifulsoup4) 4-2 네이버 검색 결과 수집하기 4-3 다음 뉴스 내용 수집하기 Chapter 5. 자동화 5-1 주기적인 일꾼 만들기 5-2 네이버 웹툰 업데이트 모니터링 5-3 모니터링 결과를 이메일로 보내기 Chapter 6. 기계학습 6-1 기계학습이란? 6-2 sklearn, fastai 패키지의 설치 6-3 Kaggle 데이터셋과 Colab 환경 6-4 데이터 전처리 6-5 랜덤포레스트 모델의 학습 6-6 랜덤포레스트 이해하기 6-7 학습 결과의 해석 부록 가상환경 |
저자 소개 1
한국전자통신 연구원에서 네트워크 제어/관리/지능화 시스템을 구축하는 일을 하며, 컴퓨터에서 일어나는 전반적인 일에 관심이 많다. 특히 최근 몇 년간은 머신러닝 모델의 라이프사이클을 관리하고 머신러닝 시스템을 운영하는 MLOps와 더불어, 생성형 AI 모델을 튜닝하고 모델링하는 방법과 이를 운영하는 LLMOps 분야에도 많은 관심을 가지고 허깅 페이스 펠로(Hugging Face Fellow), 구글 디벨로퍼스 엑스퍼트(Google Developers Expert) 등 다양한 커뮤니티 활동을 병행하고 있다.
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품목정보
- 발행일
- 2020년 05월 29일
- 쪽수, 무게, 크기
- 472쪽 | 173*230*30mm
- ISBN13
- 9791190014977
출판사 리뷰
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이 책은 파이썬 프로그래밍 언어를 사용하여 간단한 프로그램부터 최근 이슈가 되고 있는 머신러닝 및 딥러닝 시스템 구축까지 다양한 내용을 배울 수 있다. 파이썬을 입문하는 독자들을 대상으로 처음 시작할 때 작성하는 “Hello World!”를 출력하는 코드부터 차근차근 살펴본다. 비록 더딜 수 있지만, 기초적인 내용을 확실히 배움으로써 3장부터 워드, 엑셀, 공공 데이터를 다룰 수 있을 것이다.
이 책에서 제공하는 모든 예제는 독립적인 주제처럼 보이지만, 함께 엮어서 인터넷 자료를 수집하고 수집된 내용을 분석하여 엑셀 파일이나 워드 파일로 저장할 수 있으며 머신러닝 기술을 적용하여 예측하는 프로그램까지 만들어 볼 수 있다. 이 책을 통해 반복적인 업무를 조금이라도 덜어내 보길 바란다. 이 책의 특징 - 파이썬의 기본기를 습득할 수 있다. - 워드, 엑셀 형태의 문서를 조작해볼 수 있다. - 가볍게 머신러닝에 입문해볼 수 있다. 이 책이 필요한 독자 - 파이썬 프로그래밍에 입문해 보고 싶은 분들 - 무의미한 반복적인 작업을 최대한 피하고 싶으신 분들 - 간단한 회귀 머신러닝 모델의 사용 방법과 결과를 해석해보고 싶은 분들 소스코드 다운로드 https://github.com/bjpublic/smartwork |
