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처음 배우는 머신러닝요약정보 및 구매

    - 기초부터 모델링.실전 예제.문제 해결까지

지은이 김승연 출판사 한빛미디어 발행일 2017년 10월 01일 언어 KOR

  • 정가
  • :   26,000원
  • 판매가
  • :   회원가
  • ISBN
  • :   9791162240045
    언어 : KOR
    반양장본 | 376쪽 | 183*235mm | 663g | ISBN : 9791162240045
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상품 정보

상품 상세설명


머신러닝 입문자가 이론을 바탕으로 강력한 성능을 내는 머신러닝 시스템을 구현하고 사용할 수 있도록 안내한다. 사이킷런으로 '구매 이력 데이터를 이용한 사용자 그룹화', '문서 분석 시스템', '영화 추천 시스템', '이미지 인식 시스템'을 만들어볼 수 있다. 머신러닝의 기초 지식부터 주요 모델, 시스템 구현까지 이론과 실무 예제와 해결 방법까지 모두 담고 있어 입문자뿐 아니라 이미 머신러닝을 현업에서 다루면서 체계적으로 실력을 다잡고자 하는 중고수에게 두루 적합하다.

목차

[Part 1 머신러닝 기초 지식] 1장. 머신러닝 시작하기 __1.1 머신러닝 소개 __1.2 머신러닝을 이해하는 데 필요한 배경 지식 __1.3 머신러닝 발전사 __1.4 머신러닝의 분류 __1.5 마치며 2장. 머신러닝의 주요 개념 __2.1 모델 : 문제를 바라보는 관점 __2.2 손실함수 __2.3 최적화 : 실제로 문제를 푸는 방법 __2.4 모델 평가 : 실제 활용에서 성능을 평가하는 방법 __2.5 마치며 [Part 2 머신러닝 주요 모델] 3장. 데이터와 문제 __3.1 데이터형 __3.2 데이터양과 품질 __3.3 데이터 표준화 __3.4 문제 유형 __3.5 마치며 4장. 구매 이력 데이터를 이용한 사용자 그룹 만들기 __4.1 군집화 __4.2 K-중심 군집화 __4.3 계층적 군집화 __4.4 밀도 기반 군집화 __4.5 유사도 계산 __4.6 마치며 5장. 문서 분석 시스템 만들기 __5.1 문서 분류 시스템 만들기 __5.2 토픽 모델링 __5.3 문법 분석 __5.4 단어 임베딩 학습 - word2vec __5.5 마치며 6장. 영화 추천 시스템 만들기 __6.1 영화 추천 시스템 __6.2 유사도 계산 __6.3 내용 기반 추천 시스템 __6.4 협업 필터링 __6.5 표준화 __6.6 마치며 7장. 이미지 인식 시스템 만들기 __7.1 이미지 처리의 기본 개념 __7.2 이미지 인식 __7.3 이미지 인식에 사용하는 피처 __7.4 딥러닝을 이용한 이미지 인식 __7.5 마치며 8장. 머신러닝의 다양한 문제점 해결하기 __8.1 모델 문제 __8.2 데이터 문제 __8.3 속도 문제 __8.4 마치며 [Part 3 머신러닝 시스템 구현] 9장. 머신러닝 소프트웨어 소개 __9.1 파이썬 설치와 라이브러리 __9.2 유명 라이브러리 소개 __9.3 이 책에서 사용하는 툴킷 __9.4 마치며 10장. 구매 이력 데이터를 이용한 사용자 그룹 만들기 - 실전 __10.1 데이터셋 __10.2 데이터 전처리 __10.3 K-평균 군집화 __10.4 올바른 클러스터 수 K 정하기 __10.5 계층적 군집화 __10.6 마치며 11장. 문서 분석 시스템 만들기 - 실전 __11.1 스팸 문자 필터 만들기(문서 분류) __11.2 토픽 모델 시스템 만들기 __11.3 품사 분석 시스템 만들기 __11.4 고유명사 태깅 시스템 만들기 __11.5 한국어 위키백과를 이용한 word2vec 만들기 __11.6 마치며 12장. 영화 추천 시스템 만들기 - 실전 __12.1 데이터셋 구하기 __12.2 데이터 전처리 __12.3 내용 기반 영화 추천 시스템 만들기 __12.4 협업 필터링 기반 영화 추천 시스템 만들기 __12.5 마치며 13장. 이미지 인식 시스템 만들기 - 실전 __13.1 이미지 데이터를 이용한 K-평균 군집화 __13.2 주성분 분석을 이용한 사람 얼굴 인식 __13.3 CNN을 이용한 손글씨 숫자 분류 __13.4 마치며 부록 : 용어표

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