- 주문상품수량
- 개
- 예상적립금
P - 상품할인금
- 원
- 배송료
- 원
- 주문합계
- 원
네비게이션 실시간 인기 책
비즈니스 데이터 과학 : 비즈니스 의사결정을 위한 통계학, 경제학, 인공지능의 만남
- 맷 태디 저
- 한빛미디어
- 2022년 06월 29일
-
정가35,000원
-
판매가31,500원 [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
-
적립금1,750원 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
-
배송료무료배송
-
출고예정일
출고예정일 안내
※ 출고예정일은 도서 재고상황에 따라 변동될 수 있습니다.
2024년 05월 20일(월)※ 출고예정일은 도서 재고상황에 따라 변동될 수 있습니다.
당일배송 가능지역 검색
“도로명주소”를 쉽게 찾아보세요
1. 도로명으로 검색하기 (예, “직지길” or “직지길+322”)
2. 건물명으로 검색하기 (예, “반디앤루니스빌딩”)
3. 동(읍/면/리) 으로 검색 (예, “인사동” or “인사동+43”)
4. 도로명주소를 모르실 경우 도로명주소 안내시스템(http://www.juso.go.kr)에서 확인해주세요.
시/도
시/군/구
회원리뷰
ISBN: 9791162245729
420쪽
798g
183 x 235 (㎜)
지금 이책은
- 판매지수 : 0
이 분야의 베스트셀러
-
처음 만나는 인공지능 [개정판]
김대수
26,000원
-
비전공자를 위한 이해할 수 있는 IT 지식
최원영
15,120원
-
컴퓨팅 사고 Level Up 소프트 파워 with 스크래치
김호다, 이지민, 정영철 외
20,700원
이 책이 속한 분야
책 소개
출판사 리뷰
저자 소개
저자 : 맷 태디
아마존 부사장. 2008년부터 2018년까지 시카고 대학교 부스 경영대학원에서 계량경제학 및 통계학 교수로 재직하면서 데이터 과학 커리큘럼을 개발했습니다. 마이크로소프트의 수석 연구원(Head of Economics and Data Science, Business AI)과 이베이의 연구원(Research Fellow)을 포함하여 다양한 산업 분야에서 일한 경험이 있습니다.
역자 : 이준용
인공지능과 빅데이터 기술에 관심이 많은 연구원. 한국과학기술원(KAIST)에서 전자공학 박사학위를 받고, 일본 ATR IRC 연구소에서 인간-로봇 상호작용에 대해 연구했으며, 미국 아이오와 주립대학교에서 대사회로 관련 데이터베이스를 구축했습니다다. 2014년부터 2021년까지 미국 퍼시픽 노스웨스트 국립연구소에서 다양한 생명과학 연구에 참여했습니다다. 현재는 한 바이오텍 기업에서 수석 데이터 과학자로 암 진단과 관련된 일을 하고 있습니다다. 역서로 『손에 잡히는 R 프로그래밍』(한빛미디어, 2015), 『파이썬과 대스크를 활용한 고성능 데이터 분석』(한빛미디어, 2020), 『데이터 과학을 위한 통계(2판)』(한빛미디어, 2021)가 있습니다.
목차
CHAPTER 0 들어가며
두 도표에 대한 이야기
빅데이터와 머신러닝
계산
CHAPTER 1 불확실성
1.1 빈도주의 관점에서의 불확실성과 부트스트랩
_알고리즘 1 | 비모수 부트스트랩
_심화학습 | 편향된 추정량과 부트스트랩 사용
_알고리즘 2 | 신뢰구간을 위한 비모수 부트스트랩
1.2 가설 검정과 거짓 발견 비율 조절
_알고리즘 3 | BH FDR 제어
_심화학습 | BH 알고리즘이 작동하는 이유
1.3 베이지안 추론
CHAPTER 2 회귀
2.1 선형 모델
2.2 로지스틱 회귀
2.3 편차와 가능도
2.4 회귀 불확실성
2.5 공간과 시간
CHAPTER 3 정규화
3.1 표본 외 성능
_알고리즘 4 | K-폴드 표본 외 검증
3.2 정규화 경로
_알고리즘 5 | 전진 단계별 회귀
_알고리즘 6 | lasso 정규화 경로
3.3 모델 선택
_알고리즘 7 | K-폴드 CV
_알고리즘 8 | K-폴드 CV lasso
3.4 lasso에 대한 불확실성 정량화
_알고리즘 9 | lasso 신뢰구간을 위한 모수적 부트스트랩
_알고리즘 10 | √n 학습에서 서브샘플링 CI
CHAPTER 4 분류
4.1 최근접 이웃
_알고리즘 11 | K 최근접 이웃
4.2 확률, 비용, 분류
_알고리즘 12 | 맵리듀스 프레임워크
4.3 다항 로지스틱 회귀
4.4 분산 다항 회귀
4.5 분산과 빅데이터
CHAPTER 5 실험
5.1 무작위 대조 시험
5.2 유사 실험 설계
5.3 도구 변수
_알고리즘 13 | 2SLS
CHAPTER 6 제어
6.1 조건부 무시가능성과 선형 처리 효과
6.2 고차원 교란 조정
_알고리즘 14 | LTE lasso 회귀
6.3 표본 분할과 직교 머신러닝
_알고리즘 15 | LTE를 위한 직교 머신러닝
6.4 이종 처리 효과
6.5 합성 제어
_알고리즘 15 | 합성 제어
CHAPTER 7 인수분해
7.1 클러스터링
_알고리즘 17 | K-평균
7.2 요인 모델과 PCA
_알고리즘 18 | 주성분 분석
7.3 주성분 회귀
_알고리즘 19 | 주성분 (lasso) 회귀
7.4 부분 최소제곱법
_알고리즘 20 | 주변 회귀
_알고리즘 21 | 부분 최소제곱법(PLS)
CHAPTER 8 데이터로서의 테스트
8.1 토큰화
8.2 텍스트 회귀
8.3 토픽 모델
_알고리즘 22 | 희소 데이터를 위한 PCA
8.4 다항 역회귀
8.5 협업 필터링
8.6 워드 임베딩
CHAPTER 9 비모수
9.1 의사결정트리
_알고리즘 23 | CART 알고리즘
9.2 랜덤 포레스트
_알고리즘 24 | 랜덤 포레스트(RF)
_알고리즘 25 | 경험적 베이지안 포레스트(EBF)
9.3 인과 트리
_알고리즘 26 | 인과 트리(CT)
9.4 반모수와 가우스 프로세스
CHAPTER 10 인공지능
10.1 인공지능이란 무엇인가?
10.2 범용 머신러닝
10.3 딥러닝
10.4 확률적 경사하강법
10.5 강화 학습
10.6 상황에 따른 인공지능
두 도표에 대한 이야기
빅데이터와 머신러닝
계산
CHAPTER 1 불확실성
1.1 빈도주의 관점에서의 불확실성과 부트스트랩
_알고리즘 1 | 비모수 부트스트랩
_심화학습 | 편향된 추정량과 부트스트랩 사용
_알고리즘 2 | 신뢰구간을 위한 비모수 부트스트랩
1.2 가설 검정과 거짓 발견 비율 조절
_알고리즘 3 | BH FDR 제어
_심화학습 | BH 알고리즘이 작동하는 이유
1.3 베이지안 추론
CHAPTER 2 회귀
2.1 선형 모델
2.2 로지스틱 회귀
2.3 편차와 가능도
2.4 회귀 불확실성
2.5 공간과 시간
CHAPTER 3 정규화
3.1 표본 외 성능
_알고리즘 4 | K-폴드 표본 외 검증
3.2 정규화 경로
_알고리즘 5 | 전진 단계별 회귀
_알고리즘 6 | lasso 정규화 경로
3.3 모델 선택
_알고리즘 7 | K-폴드 CV
_알고리즘 8 | K-폴드 CV lasso
3.4 lasso에 대한 불확실성 정량화
_알고리즘 9 | lasso 신뢰구간을 위한 모수적 부트스트랩
_알고리즘 10 | √n 학습에서 서브샘플링 CI
CHAPTER 4 분류
4.1 최근접 이웃
_알고리즘 11 | K 최근접 이웃
4.2 확률, 비용, 분류
_알고리즘 12 | 맵리듀스 프레임워크
4.3 다항 로지스틱 회귀
4.4 분산 다항 회귀
4.5 분산과 빅데이터
CHAPTER 5 실험
5.1 무작위 대조 시험
5.2 유사 실험 설계
5.3 도구 변수
_알고리즘 13 | 2SLS
CHAPTER 6 제어
6.1 조건부 무시가능성과 선형 처리 효과
6.2 고차원 교란 조정
_알고리즘 14 | LTE lasso 회귀
6.3 표본 분할과 직교 머신러닝
_알고리즘 15 | LTE를 위한 직교 머신러닝
6.4 이종 처리 효과
6.5 합성 제어
_알고리즘 15 | 합성 제어
CHAPTER 7 인수분해
7.1 클러스터링
_알고리즘 17 | K-평균
7.2 요인 모델과 PCA
_알고리즘 18 | 주성분 분석
7.3 주성분 회귀
_알고리즘 19 | 주성분 (lasso) 회귀
7.4 부분 최소제곱법
_알고리즘 20 | 주변 회귀
_알고리즘 21 | 부분 최소제곱법(PLS)
CHAPTER 8 데이터로서의 테스트
8.1 토큰화
8.2 텍스트 회귀
8.3 토픽 모델
_알고리즘 22 | 희소 데이터를 위한 PCA
8.4 다항 역회귀
8.5 협업 필터링
8.6 워드 임베딩
CHAPTER 9 비모수
9.1 의사결정트리
_알고리즘 23 | CART 알고리즘
9.2 랜덤 포레스트
_알고리즘 24 | 랜덤 포레스트(RF)
_알고리즘 25 | 경험적 베이지안 포레스트(EBF)
9.3 인과 트리
_알고리즘 26 | 인과 트리(CT)
9.4 반모수와 가우스 프로세스
CHAPTER 10 인공지능
10.1 인공지능이란 무엇인가?
10.2 범용 머신러닝
10.3 딥러닝
10.4 확률적 경사하강법
10.5 강화 학습
10.6 상황에 따른 인공지능
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)
