간편결제, 신용카드 청구할인
인터파크 롯데카드 5% (22,230원)
(최대할인 10만원 / 전월실적 40만원)
북피니언 롯데카드 30% (16,380원)
(최대할인 3만원 / 3만원 이상 결제)
NH쇼핑&인터파크카드 20% (18,720원)
(최대할인 4만원 / 2만원 이상 결제)
Close

나의 첫 머신러닝/딥러닝 : 파이썬으로 구현해보는 필수 머신러닝/딥러닝 알고리즘

소득공제

2013년 9월 9일 이후 누적수치입니다.

판매지수 550
?
판매지수란?
사이트의 판매량에 기반하여 판매량 추이를 반영한 인터파크 도서에서의 독립적인 판매 지수입니다. 현재 가장 잘 팔리는 상품에 가중치를 두었기 때문에 실제 누적 판매량과는 다소 차이가 있을 수 있습니다. 판매량 외에도 다양한 가중치로 구성되어 최근의 이슈도서 확인시 유용할 수 있습니다. 해당 지수는 매일 갱신됩니다.
Close
공유하기
  • 저 : 허민석
  • 출판사 : 위키북스
  • 발행 : 2020년 07월 30일
  • 쪽수 : 336
  • ISBN : 9791158392185
정가

26,000원

  • 23,400 (10%할인)

    1,300P (5%적립)

할인혜택
적립혜택
  • I-Point 적립은 마이페이지에서 직접 구매확정하신 경우만 적립 됩니다.
추가혜택
주문수량
감소 증가

* 배송예정일이 오늘이나 내일인 경우 1) 당일/하루배송 보장! 2) 배송 지연 시 I-Point 2,000P또는 4,000원 도서상품권 지급 &n 더보기

  • 이벤트/기획전

  • 연관도서(44)

  • 사은품

책소개

머신러닝/딥러닝을 처음 시작하는 분들을 위한 책입니다!

《나의 첫 머신러닝/딥러닝》은 머신러닝/딥러닝을 시작하려는 모든 분들을 대상으로 합니다. 간단한 그림과 명쾌한 설명으로 이해하기 쉬운 알고리즘부터 차근차근 단계별로 배우면서 어려움 없이 머신러닝/딥러닝을 학습할 수 있도록 구성했습니다.

이번 개정판에서는 최신 트렌드로 자리 잡은 임베딩 및 전이학습의 이론과 실습을 추가했고, 최신 텐서플로 2로 작성된 코드를 구글 코랩을 활용해 온라인에서 직접 실습할 수 있게 구성했습니다.

출판사 서평

★ 이 책에서 배우는 내용 ★

◎ 머신러닝 필수 개념
◎ 딥러닝 필수 개념
◎ k-최근접 이웃
◎ 서포트 벡터 머신
◎ 의사결정 트리
◎ 나이브 베이즈
◎ 앙상블
◎ 군집화
◎ 선형회귀
◎ 로지스틱 회귀
◎ 주성분 분석
◎ 다층 퍼셉트론 ?
◎ 컨볼루셔널 뉴럴 네트워크(CNN)
◎ 순환신경망(RNN)
◎ 오토인코더
◎ Word2Vec, FastText, Glove
◎ 전이학습

목차

▣ 01장: 개발자가 처음 만난 머신러닝의 세계
1.1 머신러닝이란?
1.2 프로젝트 과정 미리보기
1.3 실습의 중요성

▣ 02장: 실습 준비
2.1 예제 코드
2.2 구글 코랩(Google Colaboratory)

▣ 03장: 자주 등장하는 머신러닝 필수 개념
3.1 지도학습과 비지도학습
____3.1.1 지도학습
____3.1.2 비지도학습
3.2 분류와 회귀
____3.2.1 분류
____3.2.2 회귀
3.3 과대적합과 과소적합
____3.3.1 과소적합
____3.3.2 과대적합
3.4 혼동 행렬
3.5 머신러닝 모델의 성능 평가
____3.5.1 TP(true positive) - 맞는 것을 올바르게 예측한 것
____3.5.2 TN(true negative) - 틀린 것을 올바르게 예측한 것
____3.5.3 FP(false positive) - 틀린 것을 맞다고 잘못 예측한 것
____3.5.4 FN(false negative) - 맞는 것을 틀렸다고 잘못 예측한 것
____3.5.5 정확도
____3.5.6 정밀도
____3.5.7 재현율
____3.5.8 F1 점수
3.6 k-폴드 교차 검증

▣ 04장: 머신러닝 알고리즘 실습
4.1 머신러닝 알고리즘 실습 개요
____4.1.1 알고리즘 선정 이유
4.2 k-최근접 이웃(k-Nearest Neighbor, kNN)
____4.2.1 [이론] k-최근접 이웃 알고리즘(kNN)
____4.2.2 [실습] 농구선수의 게임 데이터를 활용한 포지션 예측
4.3 서포트 벡터 머신(SVM)
____4.3.1 [이론] 서포트 벡터 머신
____4.3.2 [실습] 농구선수의 게임 기록을 학습해서 포지션을 예측해보자
4.4 의사결정 트리
____4.4.1 [이론] 의사결정 트리
____4.4.2 [실습] 서울 지역(강동, 강서, 강남, 강북) 다중 분류하기
4.5 나이브 베이즈
____4.5.1 [이론] 나이브 베이즈
____4.5.2 [실습] 가우시안 나이브 베이즈를 활용한 붓꽃 분류
____4.5.3 [실습] 베르누이 나이브 베이즈를 활용한 스팸 분류
____4.5.4 [실습] 다항분포 나이브 베이즈를 활용한 영화 리뷰 분류
4.6 앙상블
____4.6.1 [이론] 배깅
____4.6.2 [이론] 부스팅
____4.6.3 [실습] 랜덤 포레스트 손글씨 분류
____4.6.4 [실습] 보팅 앙상블 손글씨 분류
4.7 군집화
____4.7.1 [이론] k 평균 알고리즘
____4.7.2 [실습] 키와 몸무게에 따른 체형 군집화
4.8 선형회귀
____4.8.1 [이론] 선형회귀
____4.8.2 [실습] 선형회귀
4.9 로지스틱 회귀
____4.9.1 [이론] 로지스틱 회귀
____4.9.2 [실습] 단일 입력 로지스틱 회귀
____4.9.3 [실습] 다중 입력 로지스틱 회귀
____4.9.4 [실습] 소프트맥스(다중 분류 로지스틱 회귀)
4.10 주성분 분석
____4.10.1 [이론] 주성분 분석
____4.10.2 [실습] 식습관 데이터를 차원축소시켜서 시각화하기

▣ 05장: 딥러닝의 기본 개념
5.1 딥러닝의 탄생
5.2 딥러닝과 머신러닝의 관계
5.3 딥러닝 이름의 유래
5.4 딥러닝 탄생 배경
5.5 퍼셉트론
5.6 다층 퍼셉트론
5.7 뉴런(노드)
5.8 딥러닝의 학습
____5.8.1 순전파(forward propagation)
____5.8.2 손실함수
____5.8.3 최적화
____5.8.4 역전파
____5.8.5 옵티마이저
5.9 딥러닝의 과대적합
____5.9.1 드롭아웃
____5.9.2 조기 종료
5.10 [실습] 퍼셉트론
5.11 [실습] 뉴런(노드)
5.12 [실습] 다층 퍼셉트론으로 XOR 구현하기
5.13 [실습] 다층 퍼셉트론으로 손글씨 숫자 분류하기

▣ 06장: 딥러닝
6.1 컨볼루셔널 뉴럴 네트워크(CNN)
____6.1.1 [이론] CNN
____6.1.2 [실습] CNN
6.2 순환신경망(RNN)
____6.2.1 [이론] RNN
____6.2.2 [이론] LSTM
____6.2.3 [실습] RNN 기초
____6.2.4 [실습] LSTM 기초
____6.2.5 [실습] LSTM - 지문을 읽고 주제 분류하기
6.3 오토인코더
____6.3.1 [이론] 오토인코더
____6.3.2 [실습] 손글씨 숫자 데이터 시각화
6.4 단어 임베딩
____6.4.1 [이론] Word2Vec
____6.4.2 [실습] Word2Vec
____6.4.3 [실습] 사전 학습된 Word2Vec 맛보기
____6.4.4 [이론] FastText
____6.4.5 [실습] 사전학습된 FastText 맛보기
____6.4.6 [실습] 사전 학습된 Glove 맛보기
6.5 전이 학습
____6.5.1 [이론] 전이 학습
____6.5.2 [실습] 사전 학습된 임베딩으로 사용자 리뷰 분류하기

▣ 참고문헌
딥러닝 이론/실습
파이썬 활용 데이터 과학 및 엔지니어링
Numpy
IPython
Matplotlib
Seaborn
Cython
Pandas
scikit-learn
scikit-image
Jupyter Notebook
Keras
Tensorflow

관련이미지

저자소개

생년월일 -
출생지 -
출간도서 0종
판매수 0권

저자 허민석은 실리콘밸리에서 행복하게 살고 있는 평범한 머신러닝 개발자다. 취미로 머신러닝/딥러닝 지식과 경험을 유튜브 채널로 공유하고 많은 머신러닝 개발자, 데이터 과학자, 학생분들과 소통하며 살고 있다.

유튜브 채널: https://www.youtube.com/user/TheEasyoung

이 상품의 시리즈

(총 46권 / 현재구매 가능도서 45권)

선택한 상품 북카트담기
펼쳐보기

전공도서/대학교재 분야에서 많은 회원이 구매한 책

    리뷰

    0.0 (총 0건)

    구매 후 리뷰 작성 시, 북피니언 지수 최대 600점

    리뷰쓰기

    기대평

    작성시 유의사항

    평점
    0/200자
    등록하기

    기대평

    10.0

    판매자정보

    • 인터파크도서에 등록된 오픈마켓 상품은 그 내용과 책임이 모두 판매자에게 있으며, 인터파크도서는 해당 상품과 내용에 대해 책임지지 않습니다.

    판매자

    (주)교보문고

    상호

    (주)교보문고

    사업자 종류

    법인사업자

    사업자번호

    102-81-11670

    연락처

    1544-1900

    이메일

    callcenter@kyobobook.co.kr

    통신판매 신고 번호

    01-0653

    영업소재지

    서울특별시 종로구 종로 1(종로1가,교보빌딩)

    교환/환불

    반품/교환 방법

    ‘마이페이지 > 취소/반품/교환/환불’ 에서 신청 또는 1:1 문의 게시판 및 고객센터(1577-2555)에서 신청 가능

    반품/교환가능 기간

    변심 반품의 경우 출고완료 후 6일(영업일 기준) 이내까지만 가능
    단, 상품의 결함 및 계약내용과 다를 경우 문제점 발견 후 30일 이내

    반품/교환 비용

    변심 혹은 구매착오로 인한 반품/교환은 반송료 고객 부담
    상품이나 서비스 자체의 하자로 인한 교환/반품은 반송료 판매자 부담

    반품/교환 불가 사유

    ·소비자의 책임 있는 사유로 상품 등이 손실 또는 훼손된 경우
    (단지 확인을 위한 포장 훼손은 제외)

    ·소비자의 사용, 포장 개봉에 의해 상품 등의 가치가 현저히 감소한 경우
    예) 화장품, 식품, 가전제품(악세서리 포함) 등

    ·복제가 가능한 상품 등의 포장을 훼손한 경우
    예) 음반/DVD/비디오, 소프트웨어, 만화책, 잡지, 영상 화보집

    ·시간의 경과에 의해 재판매가 곤란한 정도로 가치가 현저히 감소한 경우

    ·전자상거래 등에서의 소비자보호에 관한 법률이 정하는 소비자 청약철회 제한 내용에 해당되는 경우

    상품 품절

    공급사(출판사) 재고 사정에 의해 품절/지연될 수 있음

    소비자 피해보상
    환불지연에 따른 배상

    ·상품의 불량에 의한 교환, A/S, 환불, 품질보증 및 피해보상 등에 관한 사항은 소비자분쟁해결 기준 (공정거래위원회 고시)에 준하여 처리됨

    ·대금 환불 및 환불지연에 따른 배상금 지급 조건, 절차 등은 전자상거래 등에서의 소비자 보호에 관한 법률에 따라 처리함

    배송안내

    • 교보문고 상품은 택배로 배송되며, 출고완료 1~2일내 상품을 받아 보실 수 있습니다.

    • 출고가능 시간이 서로 다른 상품을 함께 주문할 경우 출고가능 시간이 가장 긴 상품을 기준으로 배송됩니다.

    • 군부대, 교도소 등 특정기관은 우체국 택배만 배송가능합니다.

    • 배송비는 업체 배송비 정책에 따릅니다.

    • - 도서 구매 시, 1만 원 이상 무료, 1만원 미만 2천 원 - 상품별 배송비가 있는 경우, 상품별 배송비 정책 적용