O'REILLY
실무로 통하는 ML 문제 해결 with 파이썬
카일 갤러틴, 크리스 알본 지음
박해선 옮김
예제코드 URL
https://github.com/rickiepark/ml-with-python-cookbook-2nd
GitHub - rickiepark/ml-with-python-cookbook-2nd: <실무로 통하는 ML 문제 해결 with 파이썬>
<실무로 통하는 ML 문제 해결 with 파이썬>. Contribute to rickiepark/ml-with-python-cookbook-2nd development by creating an account on GitHub.
github.com
1판 기반으로 아래의 내용들이 추가 되었습니다.
2판에서는 케라스 라이브러리 대신 파이토치 사용 하였습니다.
[ 책 구성 ]
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이 책은 총 23개의 챕터로 구성되어 있습니다.
Ch01. 벡터, 행렬, 배열
Ch02. 데이터 적재
Ch03. 데이터 랭글링
Ch04. 수치형 데이터 다루기
Ch05. 범주형 데이터 다루기
Ch06. 텍스트 다루기
Ch07. 날짜와 시간 다루기
Ch08. 이미지 다루기
Ch09. 특성 추출을 사용한 차원 축소
Ch10. 특성 선택을 사용한 차원 축소
Ch11. 모델 평가
Ch12. 모델 선택
Ch13. 선형 회귀
Ch14. 트리와 랜덤 포레스트
Ch15. k-최근접 이웃
Ch16. 로지스틱 회귀
Ch17. 서포트 벡터 머신
Ch18. 나이브 베이즈
Ch19. 군집
Ch20. 파이토치 텐서
Ch21. 신경망
Ch22. 비정형 데이터를 위한 신경망
Ch23. 훈련 모델의 저장, 로딩, 서빙
책은 파이썬 라이브러리를 이용하여 데이터 생성 부터 가공 저장 등을 실습 할 수 있도록 하는 과제를 시작하여 모델 평가
모델 선택, 알고리즘 및 모델들에 대해서 이전 학습했던 내용들을 여러 실습 과제를 통하여 학습할 수 있게 구성되어 있습니다.
책은 각 챕터에서 학습할 내용들에 대해 주제 또는 과제를 제시하고 풀이하는 형태로 설명하고 있습니다.
각 주제에 대해서 자세한 설명이 부족 할 수 있지만, 필요에 따라
추가 설명이 필요한 경우 '덧붙임' 을 통하여 부연 설명이 추가되어 있습니다.
[ 결 론 ]
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이 책은 ML에 대한 이론 학습서는 아니기에 이론에 대한 부분들을 학습하면서 또는 학습 후
여러 과제들을 실습 해보면서 실무에 근접한 학습을 할 수 있도록 도움이 될 만한 책입니다.
https://hanbit.co.kr/store/books/look.php?p_code=B2495961706
실무로 통하는 ML 문제 해결 with 파이썬
216개 레시피로 실전 머신러닝 문제를 쉽고 빠르게 해결하기
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| "한빛미디어 <나는리뷰어다> 활동을 위해 책을 제공받아 작성된 서평입니다." |
