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파이썬(Python) 3학년 머신러닝의 구조 : 체험으로 배우고! 대화 형식으로 공부!

모리 요시나오 저
쉬즈북닷컴(거래종료00/8/12~
2023년 09월 20일

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ISBN: 9788931559231 200쪽 380g 190 x 250 (㎜)

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출판사 리뷰

‘요즘 자주 들리는 인공지능과 머신러닝에 대해 알고 싶다’거나 ‘머신러닝이 어떤 일을 하는지’ 궁금해 하는 분들이 많아진 듯합니다. 이 책은 그런 분들을 위해 머신러닝의 기초부터 친절하게 설명합니다.

대상 독자
- 파이썬의 기본 문법을 알고 있는 분(『파이썬 1학년』, 파이썬의 기본 문법을 알고 있는 분(『Python 1학년』, 『Python 2학년 데이터 분석 구조』, 『Python 2학년 스크래핑의 구조』를 다 읽으신 분)
- 머신러닝(기계학습) 초심자

3학년 시리즈의 포인트 셋
- 포인트1 기초 지식을 알 수 있다 : 각 장의 첫 부분에 만화나 일러스트를 넣어 학습할 내용을 간단히 소개합니다. 그 이후는 일러스트를 섞어가며 기초 지식을 설명했습니다.
- 포인트2 프로그램의 구조를 알 수 있다 : 최소한의 문법을 선정하여 설명했습니다. 중간에 포기하지 않도록 대화를 위주로 하여 알기 쉽게 설명했습니다.
- 포인트3 개발 체험을 할 수 있다 : 처음으로 머신러닝(기계학습)을 배우는 분들을 위해 즐겁게 학습할 수 있도록 고안한 예제를 준비했습니다.

이 책의 포인트
염소 박사님이 다솜 양과 함께 머신러닝의 구조를 친절하게 설명합니다. 샘플 데이터를 보는 방법에서 시작, 머신러닝 과정을 기초부터 설명합니다. 또한 다양한 알고리즘도 소개합니다. 마지막 장에서는 이미지에서 수치를 예측하는 머신러닝을 체험할 수 있습니다.

저자 소개

모리 요시나오

저자 : 모리 요시나오
『마이컴 BASIC 매거진』(전파신문사) 시절부터 게임을 계속 만들었고, 현재는 콘텐츠 제작 및 집필 활동을 한다. 간사이 학원 대학 시간 강사, 간사이 학원 고등부 시간 강사, 세이안 조형 대학 시간 강사, 오사카 예술 대학 시간 강사, 프로그래밍 스쿨 코프리 강사 등을 맡고 있다. 저서로 『Python 1학년』, 『Python 2학년 스크래핑의 구조』, 『Python 2학년 데이터 분석의 구조』, 『Java 1학년』, 『실행하며 배우는 Vue.js 개발 입문』(이상 쇼에이샤), 『게임 만들기로 즐겁게 배우는 Python 기초』, 『즐겁게 배우는Unity 2D 초입문 강좌』, 『즐겁게 배우는 Unity 3D 초입문 강좌』(이상 마이나비 출판) 등이 있다.

역자 : 김성훈
주로 IT 관련 서적을 번역하는 번역가로, 주요 번역서는 『UML 모델링의 본질』, 『웹 개발자를 위한 웹을 지탱하는 기술』, 『세가의 신입 사원 교육 과정에서 배우는 게임 프로그래밍의 정석』, 『24가지 예제로 배우는 게임 수학&물리 입문』, 『프로그래밍이 보이는 그림책』, 『안드로이드 개발 레벨업 교과서』, 『실무 에서 바로 통하는 자바』, 『C가 보이는 그림책』, 『Scratch가 보이는 그림책』, 『부모와 자녀가 함께 그림으로 보는 스크래치 코딩』, 『파이썬으로 배우는 머신러닝 입문』, 『그림으로 이해하는 IT 지식과 트렌드』, 『그림으로 배우는 5G 네트워크』 등이 있다.

들어가며
이 책의 예제 테스트 환경
이 책의 대상 독자와 3학년 시리즈에 대하여
이 책을 읽는 방법
예제 파일과 회원 특전 PDF 다운로드 방법

제1장 머신러닝 준비

LESSON 01 머신러닝이 뭘까?
머신러닝이란?
데이터 분석과 머신러닝의 차이

LESSON 02 나눈다는 것은 이해한다는 것
머신러닝 알고리즘으로 하는 것은 ‘선을 그리는 일’
잘 나누기 위해서는 의미가 있는 특징량이 중요하다

LESSON 머신러닝을 준비하자
Colab Notebook 준비하기
Windows에 Jupyter Notebook 설치하기
macOS에 Jupyter Notebook 설치하기

제2장 샘플 데이터를 살펴보자

LESSON 04 scikit-learn 샘플 데이터 세트
붓꽃 품종 데이터 세트

LESSON 05 샘플 데이터 세트를 자동으로 생성하자
분류용 데이터 세트 자동 생성(클러스터)
분류용 데이터 세트 자동 생성(초승달)
분류용 데이터 세트 자동 생성(2중원)
분류용 데이터 세트 자동 생성(동심원)
회귀용 데이터 세트 자동 생성

제3장 머신러닝 과정을 이해하자

LESSON 06 데이터를 준비한다

LESSON 07 데이터를 학습용과 테스트용으로 나눈다

LESSON 08 모델을 선택해서 학습한다

LESSON 09 모델을 테스트한다

LESSON 10 새로운 값을 넘겨주고 예측한다

LESSON 11 분류 상태를 시각화한다

제4장 머신러닝의 다양한 알고리즘

LESSON 12 회귀: 선형 회귀
어떤 알고리즘일가?
모델 사용법
시험해보자

LESSON 13 분류: 로지스틱 회귀
어떤 알고리즘일까?
모델 사용법
시험해보자

LESSON 14 분류: SVM(서포트 벡터 머신)
모델 사용법
시험해보자

LESSON 15 분류: 결정 트리
어떤 알고리즘일가?
모델 사용법
시험해보자

LESSON 16 분류: 랜덤 포레스트
어떤 알고리즘일가?
모델 사용법
시험해보자

LESSON 17 k-NN(k 최근접 이웃법)
어떤 알고리즘일가?
모델 사용법
시험해보자

LESSON 16 클러스터링 k-means(k 평균법)
어떤 알고리즘일가?
모델 사용법
시험해보자

제5장 치노 다시 한 번! 이미지로 숫자를 예측하자

LESSON 19 데이터를 준비한다
새 노트북을 만든다

LESSON 20 학습 데이터를 준비한다

LESSON 21 학습하게 한다

LESSON 22 예측하게 한다
[Colab Notebook에서 업로드하는 경우]
[Jupyter Notebook에서 업로드하는 경우]
이미지를 읽고 숫자를 예측한다

LESSON 23 비지도 학습을 이용해 데이터를 표시해 보자

LESSON 24 앞으로 무엇을 공부하면 좋을까

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