- 주문상품수량
- 개
- 예상적립금
P - 상품할인금
- 원
- 배송료
- 원
- 주문합계
- 원
네비게이션 실시간 인기 책
파이썬 라이브러리를 활용한 머신러닝 사이킷런 핵심 개발자가 쓴 머신러닝과 데이터 과학 실무서
원제 : scikit-learn, 인공지능, AI, 머신러닝, 기계학습, 딥러닝, 심층학습
- 안드레아스 뮐러, 세라 가이도 저
- 박해선 역
- 한빛미디어
- 2017년 07월 01일
-
정가30,000원
-
판매가27,000원 [10% 할인]
-
결제 혜택무이자
카드할인/포인트결제 안내
제휴카드
반디앤루니스 롯데카드 결제금액 최대 25% 청구할인 (1만원 이상 결제건에 한해 월 2회, 건당 최대 1만원 할인) 반디앤루니스 우리V카드 결제금액 10% 청구할인 포인트결제
OK캐쉬백 포인트 최소 10원부터 전액 사용 or 1% 적립 현대카드 M포인트 결제금액의 최대 10% 사용 가능 신한카드 포인트 결제금액의 최대 10% 사용 가능(일부카드) 하나(구.외환) 포인트 보유 한도 내에서 100% 사용 가능 씨티카드 포인트 결제금액의 최대 50% 사용 가능 할인카드
NH농협 TAKE5카드 20% 청구할인(Edu Pack) 채움 플래티늄 멀티카드 20% 청구할인 모바일 Tmoney 신한카드 10% 청구할인 신한카드 Shopping 10% 청구할인 NH농협 체크카드 10% 청구할인 NH20 해봄 신용카드 10% 청구할인 씨티 클리어 카드 7% 청구할인 NH20 해봄 체크카드 5% 청구할인 NH농협 LADY다솜카드 5% 청구할인 신한카드 큐브 5% 청구할인 신한카드 큐브 PLATINUM# 5% 청구할인 
무이자 안내
-
적립금1,500원 적립 [5%P]
추가 적립금 안내
[2천원 추가 적립]
총 주문금액 5만원 이상 구매 시 2,000원 추가 적립
도서(eBook포함)만 구매 시 적립 대상에서 제외업채배송상품 포함(기프트, 업체배송 등) 5만원[멤버십 추가 적립]
슈퍼루니 : 3% 추가 적립
골드루니 : 2% 추가 적립
실버루니 : 1% 추가 적립
단, 국내도서, eBook만 구매 시 적립 불가
품절된 상품입니다.
회원리뷰
ISBN: 9788968483394
456쪽
182 x 236 (㎜)
지금 이책은
- 판매지수 : 2,358
- 주간 컴퓨터/IT: 90위
이 분야의 베스트셀러
-
이것이 취업을 위한 코딩 테스트다 with 파이썬
나동빈
30,600원
-
지니어스키트로 배우는 마이크로비트
아이씨뱅큐
18,000원
-
Do it! 점프 투 파이썬 [개정판]
박응용
16,920원
이 책과 함께 구매한 책
-
설민석의 한국사 대모험 4 설민석, 스토리박스 9,450원
-
2019 부의 대절벽 해리 덴트 15,300원
-
리씽크 오래된 생각의 귀환 스티븐 풀 19,800원
-
직업의 종말 테일러 피어슨 13,500원
-
힐빌리의 노래 J. D. 밴스 13,320원
책 소개
이 책은
사이킷런 핵심 개발자에게 배우는 머신러닝 이론과 구현
현업에서 머신러닝을 연구하고 인공지능 서비스를 개발하기 위해 꼭 학위를 받을 필요는 없습니다. 사이킷런(scikit-learn)과 같은 훌륭한 머신러닝 라이브러리가 복잡하고 난해한 작업을 직관적인 인터페이스로 감싸주는 덕분이죠. 이 책에서는 사이킷런의 핵심 개발자가 복잡한 수학을 동원하지 않고 실용적으로 머신러닝을 구축하는 모든 단계를 설명합니다. 미적분, 선형대수, 확률 이론을 공부하지 않았어도 이 책을 통해 머신러닝을 활용할 수 있게 될 것입니다.
한국어판에는 특별히 ‘저자 인터뷰’와 ‘KoNLPy를 사용한 영화 리뷰 분석(7.8.1절)’도 실었습니다.
출판사 리뷰
이 책은 머신러닝 알고리즘을 밑바닥부터 만드는 법을 다루지는 ‘않으며’, 대신 사이킷런과 다른 라이브러리에 이미 구현된 방대한 양의 모델을 사용하는 법에 집중합니다. 머신러닝과 인공지능에 대한 사전 지식이 필요 없는 입문서로, 파이썬과 사이킷런을 중심으로 머신러닝 애플리케이션을 성공적으로 만드는 모든 단계를 밟아갑니다. 여기서 소개하는 방법들은 상용 애플리케이션을 만드는 데이터 전문가는 물론 연구자와 과학자에게도 도움이 될 것입니다. 파이썬과 NumPy,...
실제 문제에 대한 해법을 찾는 머신러닝 기술자를 위한 본격 머신러닝 입문서
이 책은 머신러닝 알고리즘을 밑바닥부터 만드는 법을 다루지는 ‘않으며’, 대신 사이킷런과 다른 라이브러리에 이미 구현된 방대한 양의 모델을 사용하는 법에 집중합니다. 머신러닝과 인공지능에 대한 사전 지식이 필요 없는 입문서로, 파이썬과 사이킷런을 중심으로 머신러닝 애플리케이션을 성공적으로 만드는 모든 단계를 밟아갑니다. 여기서 소개하는 방법들은 상용 애플리케이션을 만드는 데이터 전문가는 물론 연구자와 과학자에게도 도움이 될 것입니다. 파이썬과 NumPy, matplotlib 라이브러리에 친숙하다면 이 책의 대부분을 이해할 수 있습니다.
★ 주요 내용
머신러닝의 기본 개념과 응용
널리 사용되는 머신러닝 알고리즘의 장점과 단점
머신러닝으로 처리한 데이터를 표현하는 방법
모델 평가와 매개변수 튜닝을 위한 고급 방법
체인 모델과 워크플로 캡슐화를 위한 파이프라인
텍스트 데이터를 다루는 기술
머신러닝과 데이터 과학 기술 향상을 위한 조언
추천글
오동권, 니트머스 CTO
“이 책은 복잡한 수식은 걷어내고 사이킷런을 기반으로 각 머신러닝 알고리즘의 원리와 구현 방법을 여러 예제를 들어 설명합니다. 약간의 프로그래밍 지식만 있다면 복잡한 이론적 배경 없이도 혼자 학습하기 좋은 책입니다.”
이상훈, SK주식회사
‘한국 스파크 사용자 모임’ 운영자, 『실시간 분석의 모든 것』 역자
“머신러닝 시장을 선도하는 라이브러리의 핵심 개발자가 쓰고, ‘텐서플로 코리아 그룹’에서 한국 인공지능 개발자들을 위해 애써주시는 박해선 님이 우리말로 옮겼습니다. 중간중간 받아본 번역 원고에서 느껴지는 저자와 역자의 내공과 정성에 감명받았습니다.”
개앞맵시, 『밑바닥부터 시작하는 딥러닝』 역자
“파이썬을 사용하여 머신러닝을 시작하려는 사람을 위한 환상적인 안내서입니다. 제가 사이킷런을 시작했을 때 이 책이 없던 게 한스러울 따름입니다!”
해나 월릭, 마이크로소프트 리서치 선임 연구원
저자 소개
안드레아스 뮐러(Andreas Mu?ller)는 독일 본(Bonn) 대학교에서 머신러닝으로 박사 학위를 받았습니다. 1년간 아마존의 컴퓨터 비전 응용 부서에서 머신러닝 연구자로 일한 뒤 뉴욕 대학교의 데이터 과학 센터에 합류했고, 현재는 컬럼비아 대학교에서 ‘Applied Machine Learning’ 과목을 가르치고 있습니다. 지난 4년 동안 학계와 산업계에서 널리 사용하는 머신러닝 툴킷인 사이킷런의 핵심 기여자와 관리자로 활동했습니다. 또 잘 알려진 여러 머신러닝 패키지를 직접 만들거나 개발에 참여했습니다. 뮐러의 소망은 머신러닝 애플리케이션 개발의 진입 장벽을 낮추고, 수준 높은 머신러닝 알고리즘을 손쉽게 사용할 수 있는 공개 툴을 만드는 것입니다.
역자 소개
옮긴이 박해선
니트머스의 시니어 소프트웨어 엔지니어. 홍익대학교 기계공학과를 졸업했고 현대자동차 연구소를 나와 여러 벤처 회사를 거치며 소프트웨어 엔지니어 경력을 쌓았습니다. NHN TX, 11번가, SK텔레콤, 이베이코리아, LG전자 등의 프로젝트에서 광고 전달 및 서버 설계와 개발에 참여했습니다. 텐서플로 블로그(tensorflow.blog)에 글을 쓰고, 텐서플로 코리아 그룹(facebook.com/groups/TensorFlowKR) 운영진으로 활동하고 있습니다.
『텐서플로 첫걸음』(한빛미디어, 2016)을 우리말로 옮겼습니다.
책 속에서
목차
CHAPTER 1 소개
1.1 왜 머신러닝인가?
_1.1.1 머신러닝으로 풀 수 있는 문제
_1.1.2 문제와 데이터 이해하기
1.2 왜 파이썬인가?
1.3 scikit-learn
_1.3.1 scikit-learn 설치
1.4 필수 라이브러리와 도구들
_1.4.1 주피터 노트북
_1.4.2 NumPy
_1.4.3 SciPy
_1.4.4 matplotlib
_1.4.5 pandas
_1.4.6 mglearn
1.5 파이썬 2 vs. 파이썬 3
1.6 이 책에서 사용하는 소프트웨어 버전
1.7 첫 번째 애플리케이션: 붓꽃의 품종 분류
_1.7.1 데이터 적재
_1.7.2 성과 측정: 훈련 데이터와 테스트 데이터
_1.7.3 가장 먼저 할 일: 데이터 살펴보기
_1.7.4 첫 번째 머신러닝 모델: k-최근접 이웃 알고리즘
_1.7.5 예측하기
_1.7.6 모델 평가하기
1.8 요약
CHAPTER 2 지도 학습
2.1 분류와 회귀
2.2 일반화, 과대적합, 과소적합
_2.2.1 모델 복잡도와 데이터셋 크기의 관계
2.3 지도 학습 알고리즘
_2.3.1 예제에 사용할 데이터셋
_2.3.2 k-최근접 이웃
_2.3.3 선형 모델
_2.3.4 나이브 베이즈 분류기
_2.3.5 결정 트리
_2.3.6 결정 트리의 앙상블
_2.3.7 커널 서포트 벡터 머신
_2.3.8 신경망(딥러닝)
2.4 분류 예측의 불확실성 추정
_2.4.1 결정 함수
_2.4.2 예측 확률
_2.4.3 다중 분류에서의 불확실성
2.5 요약 및 정리
CHAPTER 3 비지도 학습과 데이터 전처리
3.1 비지도 학습의 종류
3.2 비지도 학습의 도전 과제
3.3 데이터 전처리와 스케일 조정
_3.3.1 여러 가지 전처리 방법
_3.3.2 데이터 변환 적용하기
_3.3.3 훈련 데이터와 테스트 데이터의 스케일을 같은 방법으로 조정하기
_3.3.4 지도 학습에서 데이터 전처리 효과
3.4 차원 축소, 특성 추출, 매니폴드 학습
_3.4.1 주성분 분석(PCA)
_3.4.2 비음수 행렬 분해(NMF)
_3.4.3 t-SNE를 이용한 매니폴드 학습
3.5 군집
_3.5.1 k-평균 군집
_3.5.2 병합 군집
_3.5.3 DBSCAN
_3.5.4 군집 알고리즘의 비교와 평가
_3.5.5 군집 알고리즘 요약
3.6 요약 및 정리
CHAPTER 4 데이터 표현과 특성 공학
4.1 범주형 변수
_4.1.1 원-핫-인코딩(가변수)
_4.1.2 숫자로 표현된 범주형 특성
4.2 구간 분할, 이산화 그리고 선형 모델, 트리 모델
4.3 상호작용과 다항식
4.4 일변량 비선형 변환
4.5 특성 자동 선택
_4.5.1 일변량 통계
_4.5.2 모델 기반 특성 선택
_4.5.3 반복적 특성 선택
4.6 전문가 지식 활용
4.7 요약 및 정리
CHAPTER 5 모델 평가와 성능 향상
5.1 교차 검증
_5.1.1 scikit-learn의 교차 검증
_5.1.2 교차 검증의 장점
_5.1.3 계층별 k-겹 교차 검증과 그외 전략들
5.2 그리드 서치
_5.2.1 간단한 그리드 서치
_5.2.2 매개변수 과대적합과 검증 세트
_5.2.3 교차 검증을 사용한 그리드 서치
5.4 평가 지표와 측정
_5.4.1 최종 목표를 기억하라
_5.4.2 이진 분류의 평가 지표
_5.4.3 다중 분류의 평가 지표
_5.4.4 회귀의 평가 지표
_5.4.5 모델 선택에서 평가 지표 사용하기
5.5 요약 및 정리
CHAPTER 6 알고리즘 체인과 파이프라인
6.1 데이터 전처리와 매개변수 선택
6.2 파이프라인 구축하기
6.3 그리드 서치에 파이프라인 적용하기
6.4 파이프라인 인터페이스
_6.4.1 make_pipleline을 사용한 파이프라인 생성
_6.4.2 단계 속성에 접근하기
_6.4.3 그리드 서치 안의 파이프라인 속성에 접근하기
6.5 전처리와 모델의 매개변수를 위한 그리드 서치
6.6 모델 선택을 위한 그리드 서치
6.7 요약 및 정리
CHAPTER 7 텍스트 데이터 다루기
7.1 문자열 데이터 타입
7.2 예제 애플리케이션: 영화 리뷰 감성 분석
7.3 텍스트 데이터를 BOW로 표현하기
_7.3.1 샘플 데이터에 BOW 적용하기
_7.3.2 영화 리뷰에 대한 BOW
7.4 불용어
7.5 tf?idf로 데이터 스케일 변경하기
7.6 모델 계수 조사
7.7 여러 단어로 만든 BOW(n-그램)
7.8 고급 토큰화, 어간 추출, 표제어 추출
_7.8.1 (한국어판 부록) KoNLPy를 사용한 영화 리뷰 분석
7.9 토픽 모델링과 문서 군집화
_7.9.1 LDA
7.10 요약 및 정리
CHAPTER 8 마무리
8.1 머신러닝 문제 접근 방법
_8.1.1 의사 결정 참여
8.2 프로토타입에서 제품까지
8.3 제품 시스템 테스트
8.4 나만의 추정기 만들기
8.5 더 배울 것들
_8.5.1 이론
_8.5.2 다른 머신러닝 프레임워크와 패키지
_8.5.3 랭킹, 추천 시스템과 그 외 다른 알고리즘
_8.5.4 확률 모델링, 추론, 확률적 프로그래밍
_8.5.5 신경망
_8.5.6 대규모 데이터셋으로 확장
_8.5.7 실력 기르기
8.6 마치며
1.1 왜 머신러닝인가?
_1.1.1 머신러닝으로 풀 수 있는 문제
_1.1.2 문제와 데이터 이해하기
1.2 왜 파이썬인가?
1.3 scikit-learn
_1.3.1 scikit-learn 설치
1.4 필수 라이브러리와 도구들
_1.4.1 주피터 노트북
_1.4.2 NumPy
_1.4.3 SciPy
_1.4.4 matplotlib
_1.4.5 pandas
_1.4.6 mglearn
1.5 파이썬 2 vs. 파이썬 3
1.6 이 책에서 사용하는 소프트웨어 버전
1.7 첫 번째 애플리케이션: 붓꽃의 품종 분류
_1.7.1 데이터 적재
_1.7.2 성과 측정: 훈련 데이터와 테스트 데이터
_1.7.3 가장 먼저 할 일: 데이터 살펴보기
_1.7.4 첫 번째 머신러닝 모델: k-최근접 이웃 알고리즘
_1.7.5 예측하기
_1.7.6 모델 평가하기
1.8 요약
CHAPTER 2 지도 학습
2.1 분류와 회귀
2.2 일반화, 과대적합, 과소적합
_2.2.1 모델 복잡도와 데이터셋 크기의 관계
2.3 지도 학습 알고리즘
_2.3.1 예제에 사용할 데이터셋
_2.3.2 k-최근접 이웃
_2.3.3 선형 모델
_2.3.4 나이브 베이즈 분류기
_2.3.5 결정 트리
_2.3.6 결정 트리의 앙상블
_2.3.7 커널 서포트 벡터 머신
_2.3.8 신경망(딥러닝)
2.4 분류 예측의 불확실성 추정
_2.4.1 결정 함수
_2.4.2 예측 확률
_2.4.3 다중 분류에서의 불확실성
2.5 요약 및 정리
CHAPTER 3 비지도 학습과 데이터 전처리
3.1 비지도 학습의 종류
3.2 비지도 학습의 도전 과제
3.3 데이터 전처리와 스케일 조정
_3.3.1 여러 가지 전처리 방법
_3.3.2 데이터 변환 적용하기
_3.3.3 훈련 데이터와 테스트 데이터의 스케일을 같은 방법으로 조정하기
_3.3.4 지도 학습에서 데이터 전처리 효과
3.4 차원 축소, 특성 추출, 매니폴드 학습
_3.4.1 주성분 분석(PCA)
_3.4.2 비음수 행렬 분해(NMF)
_3.4.3 t-SNE를 이용한 매니폴드 학습
3.5 군집
_3.5.1 k-평균 군집
_3.5.2 병합 군집
_3.5.3 DBSCAN
_3.5.4 군집 알고리즘의 비교와 평가
_3.5.5 군집 알고리즘 요약
3.6 요약 및 정리
CHAPTER 4 데이터 표현과 특성 공학
4.1 범주형 변수
_4.1.1 원-핫-인코딩(가변수)
_4.1.2 숫자로 표현된 범주형 특성
4.2 구간 분할, 이산화 그리고 선형 모델, 트리 모델
4.3 상호작용과 다항식
4.4 일변량 비선형 변환
4.5 특성 자동 선택
_4.5.1 일변량 통계
_4.5.2 모델 기반 특성 선택
_4.5.3 반복적 특성 선택
4.6 전문가 지식 활용
4.7 요약 및 정리
CHAPTER 5 모델 평가와 성능 향상
5.1 교차 검증
_5.1.1 scikit-learn의 교차 검증
_5.1.2 교차 검증의 장점
_5.1.3 계층별 k-겹 교차 검증과 그외 전략들
5.2 그리드 서치
_5.2.1 간단한 그리드 서치
_5.2.2 매개변수 과대적합과 검증 세트
_5.2.3 교차 검증을 사용한 그리드 서치
5.4 평가 지표와 측정
_5.4.1 최종 목표를 기억하라
_5.4.2 이진 분류의 평가 지표
_5.4.3 다중 분류의 평가 지표
_5.4.4 회귀의 평가 지표
_5.4.5 모델 선택에서 평가 지표 사용하기
5.5 요약 및 정리
CHAPTER 6 알고리즘 체인과 파이프라인
6.1 데이터 전처리와 매개변수 선택
6.2 파이프라인 구축하기
6.3 그리드 서치에 파이프라인 적용하기
6.4 파이프라인 인터페이스
_6.4.1 make_pipleline을 사용한 파이프라인 생성
_6.4.2 단계 속성에 접근하기
_6.4.3 그리드 서치 안의 파이프라인 속성에 접근하기
6.5 전처리와 모델의 매개변수를 위한 그리드 서치
6.6 모델 선택을 위한 그리드 서치
6.7 요약 및 정리
CHAPTER 7 텍스트 데이터 다루기
7.1 문자열 데이터 타입
7.2 예제 애플리케이션: 영화 리뷰 감성 분석
7.3 텍스트 데이터를 BOW로 표현하기
_7.3.1 샘플 데이터에 BOW 적용하기
_7.3.2 영화 리뷰에 대한 BOW
7.4 불용어
7.5 tf?idf로 데이터 스케일 변경하기
7.6 모델 계수 조사
7.7 여러 단어로 만든 BOW(n-그램)
7.8 고급 토큰화, 어간 추출, 표제어 추출
_7.8.1 (한국어판 부록) KoNLPy를 사용한 영화 리뷰 분석
7.9 토픽 모델링과 문서 군집화
_7.9.1 LDA
7.10 요약 및 정리
CHAPTER 8 마무리
8.1 머신러닝 문제 접근 방법
_8.1.1 의사 결정 참여
8.2 프로토타입에서 제품까지
8.3 제품 시스템 테스트
8.4 나만의 추정기 만들기
8.5 더 배울 것들
_8.5.1 이론
_8.5.2 다른 머신러닝 프레임워크와 패키지
_8.5.3 랭킹, 추천 시스템과 그 외 다른 알고리즘
_8.5.4 확률 모델링, 추론, 확률적 프로그래밍
_8.5.5 신경망
_8.5.6 대규모 데이터셋으로 확장
_8.5.7 실력 기르기
8.6 마치며
배송 시 유의사항
- 반디앤루니스에서 구매하신 도서는 물류 대행 위탁업체 웅진 북센을 통해 배송됩니다.
(배송 포장에 "웅진 북센"으로 표기될 수 있습니다.)
- 구매한 상품의 품질과 배송 관련 문의는 반디앤루니스로 문의 바랍니다.
- 천재지변 및 택배사의 사정에 따라 배송이 지연될 수 있습니다.
- 결제(입금) 완료 후 출판사 및 유통사의 사정으로 품절 또는 절판 되어 상품 구입이 어려울 수 있습니다. (별도 안내 예정)
- 도서산간지역의 경우 추가 배송비가 발생될 수 있습니다.
반품/교환
상품 설명에 반품/ 교환 관련한 안내가 있는 경우 그 내용을 우선으로 합니다. (업체 사정에 따라 달라질 수 있습니다)
반품/교환
-
반품/교환 반품/교환 방법 홈 > 고객센터 > 자주찾는질문 “반품/교환/환불” 안내 참고 또는 1:1상담게시판 반품/교환 가능 기간 반품,교환은 배송완료 후 7일 이내, 상품의 결함 및 계약내용과 다를 경우 문제발견 후 30일 이내에 신청가능 반품/교환 비용 변심 혹은 구매착오의 경우에만 반송료 고객 부담(별도 지정 택배사 없음) 반품/교환 불가 사유 - 소비자의 책임 사유로 상품 등이 손실 또는 훼손된 경우
- 소비자의 사용, 포장 개봉에 의해 상품 등의 가치가 현저히 감소한 경우
- 복제가 가능한 상품 등의 포장을 훼손한 경우 : 예)만화책, 잡지, 화보집 등
- 시간의 경과에 의해 재판매가 곤란한 정도로 가치가 현저히 감소한 경우
- 전자상거래등에서의 소비자보호에 관한 법률이 정하는 소비자 청약철회 제한 내용에 해당되는 경우
- 해외주문 상품(해외 원서)의 경우(파본/훼손/오발송 상품을 제외)
소비자 피해보상
환불지연에 따른 배상- 상품의 불량에 의한 반품, 교환, A/S, 환불, 품질보증 및 피해보상 등에 관한 사항은
소비자 분쟁해결 기준(공정거래위원회고시)에 준하여 처리됨 - 대금 환불 및 환불지연에 따른 배상금 지급 조건, 절차 등은 전자상거래 등에서의
소비자 보호에 관한 법률에 따라 처리함
반품/교환 주소 경기도 파주시 문발로 77, 웅진북센(반디앤루니스)
