세바스티안 라슈카  | 지앤선

0원  | 20170125  | 9791187497035

머신러닝과 예측 분석은 비지니스 및 여러 기관의 운영 방식을 변화시키고 있다. 이 책 [파이썬 머신러닝]은 독자들이 예측 분석 세계에 접근할 수 있도록 해주며 파이썬이 데이터 과학과 관련된 세계적으로 주요 언어 중 하나인 이유를 설명하고 있다. 여러분이 데이터에 대해 더 좋은 질문을 하고자 한다면 혹은 머신러닝 시스템을 개선하여 시스템 능력을 확대하고 싶다면, 이 책이 매우 유용할 것이다. 사이킷런(scikit-learn) 시애노(Theano), 케라스(Keras), 감성분석에서 신경망에 이르는 모든 것들에 대한 피쳐링 안내 및 팁을 포함하여 강력한 파이썬 라이브러리의 광범위한 영역을 다루고 있기 때문에 여러분 스스로 마주하고 있는 가장 중요한 질문들에 스스로 곧 대답할 수 있게 될 것이다.

권철민  | 위키북스

29,800원  | 20220421  | 9791158393229

자세한 이론 설명과 파이썬 실습을 통해 머신러닝을 완벽하게 배울 수 있습니다! 《파이썬 머신러닝 완벽 가이드》는 이론 위주의 머신러닝 책에서 탈피해, 다양한 실전 예제를 직접 구현해 보면서 머신러닝을 체득할 수 있도록 만들었습니다. 캐글과 UCI 머신러닝 리포지토리에서 난이도가 있는 실습 데이터를 기반으로 실전 예제를 구성했고, XGBoost, LightGBM, 스태킹 기법 등 캐글의 많은 데이터 사이언스에서 애용하는 최신 알고리즘과 기법을 상세하게 설명했습니다. 이번 개정2판에서는 최신 사이킷런 버전(1.0.2)을 포함해 책에서 사용되는 모든 라이브러리를 최신 버전으로 업그레이드한 실습 코드를 구현하고, 다양한 유형의 하이퍼파라미터를 가지는 XGBoost나 LightGBM 모델의 최적 하이퍼파라미터 튜닝을 위한 베이지안 최적화 기법 적용 실습을 제공합니다. 또한 머신러닝 관련 데이터 분석에 널리 쓰이는 시각화 라이브러리인 matplotlib과 seaborn의 활용법을 다룬 장을 새롭게 추가했습니다.

정종호  | 삼양미디어

18,000원  | 20230405  | 9788958974130

이 책은 파이썬을 활용하여 인공지능 초보자도 쉽게 머신러닝과 딥러닝 모델을 제작할 수 있는 가이드북입니다. 인공지능의 역사뿐만 아니라 지도 학습, 비지도 학습, 머신러닝, 딥러닝의 기본 개념과 알고리즘, 머신러닝의 심화 내용, 그리고 자연어 처리, 이미지 학습까지 다양한 이론과 실습을 접할 수 있습니다. 머신러닝, 딥러닝, 알고리즘을 이해하고 기초부터 심화까지 11가지 예제로 파이썬 프로그래밍 실습을 하며 인공지능 모델을 제작해 볼 수 있습니다.

오승환  | 정보문화사

27,000원  | 20240625  | 9788956749808

데이터 과학자가 되기 위한 첫걸음! 어려운 이론은 최소화하고, 예제 코드를 따라 하며 자연스럽게 사용법에 익숙해지도록 안내하는 데이터 분석 입문서다. 데이터 분석을 처음 배우는 입문자의 입장에서 고급 이론과 데이터 분석 도구를 함께 배우는 것의 어려움을 아는 저자가, 데이터 분석에 필요한 필수 라이브러리를 소개하고 설치부터 예제 코드까지 따라 할 수 있게 구성했다. 개념 이해를 돕기 위해 다이어그램 등 풍부한 도식화도 적극 활용했다. 1판에서 큰 인기를 얻어 준비된 이번 개정판에서는 저자가 실무에서 쌓은 경험을 자연스럽게 녹이기 위해 노력했다. 여러 기업과 대학에서 계속 강의를 해오고 있는 만큼 더욱 자세한 설명과 다양한 데이터 시각화, 데이터 전처리 기법을 담았으며, Pandas 2.0 버전에서 추가되거나 변경된 내용을 풍부하게 담아 데이터 분석에 필요한 최신 기술과 기능을 습득할 수 있다. 또한 저자 블로그나 깃헙, 그리고 유튜브에서 질의응답 게시판을 운영하고 있어, 궁금한 점이나 책과 관련된 요청 사항을 전달할 수 있다.

최성철  | 한빛아카데미

12,900원  | 20220103  | 9791156645856

밑바닥부터 시작하는 파이썬 머신러닝 입문 교재 이 책은 머신러닝의 원리와 알고리즘을 파이썬으로 실습하며 배우는 입문용 교재입니다. 머신러닝의 개념과 실제 실습 환경을 구축하는 방법에 대해 이해하고, 기본 파이썬 패키지를 이용하여 머신러닝을 구현하는 방법을 학습합니다. 다음으로 선형회귀, 로지스틱 회귀와 같은 머신러닝 회귀기법을 살펴보고, 고급 머신러닝 과정인 나이브 베이지안 분류기, 의사결정트리, 앙상블에 대해 알아봅니다. 이 책을 처음부터 끝까지 직접 실습하면서 따라하다 보면, 머신러닝을 처음 배우는 독자들도 데이터 과학에 익숙해질 것입니다. ※ 본 도서는 대학 강의용 교재로 개발되었으므로 연습문제 해답은 제공하지 않습니다.

위시 (헤이든) 류  | 제이펍

29,700원  | 20220826  | 9791192469249

다양한 알고리즘과 최신 기법으로 머신러닝 개발 실무 능력 레벨업 인공지능 시스템 구축에 필요한 지식과 개발 방법을 망라한 가이드북. 꾸준히 개정되어 이번 3판에는 영화 추천 엔진(나이브 베이즈), 얼굴 인식(SVM), 주가 예측(신경망), 옷 이미지 분류(CNN), 시퀀스 예측(RNN), 강화학습 등 6개 장이 추가되었다. 주요 파이썬 머신러닝 알고리즘을 라이브러리 없이 혹은 텐서플로/케라스 같은 라이브러리를 사용해서 구현해본다. 풍부한 예제를 통해 특징 공학, 분류, 회귀, 군집화, NLP 등 업계에서 널리 활용되는 머신러닝 기법의 작동 원리를 익힐 수 있다.

김유경, 이상윤  | 높은새

0원  | 20230901  | 9791160524376

제4차 산업혁명시대에 코딩, 파이썬, 머신러닝, 인공지능에 대한 이해는 필수다. 본서는 이러한 목적에서 실무에 직접 활용 가능한 수준으로 구성하였다. 기초부터 하나하나 차근차근 코딩을 이해하고, 이를 바탕으로 파이썬을 이해한 뒤에 머신러닝과 인공지능까지 이해할 수 있다. 초등학생부터 대학생 등의 일반인에 이르기까지 누구나 쉽게 접하여 혼자서도 충분히 학습 가능하도록 현장에서 실습한 내용을 바탕으로 구성하였다.

권철민  | 위키북스

30,000원  | 20200207  | 9791158391928

자세한 이론 설명과 파이썬 실습을 통해 머신러닝을 완벽하게 배울 수 있습니다! 《파이썬 머신러닝 완벽 가이드》는 이론 위주의 머신러닝 책에서 탈피해 다양한 실전 예제를 직접 구현해 보면서 머신러닝을 체득할 수 있도록 만들었습니다. 캐글과 UCI 머신러닝 리포지토리에서 난이도가 있는 실습 데이터를 기반으로 실전 예제를 구성했고, XGBoost, LightGBM, 스태킹 기법 등 캐글의 많은 데이터 사이언스에서 애용하는 최신 알고리즘과 기법에 대해 매우 상세하게 설명했습니다. 이번 개정판에서는 사이킷런 및 기타 라이브러리의 업데이트에 따른 전반적인 내용 및 소스코드 업데이트와 함께 질의 사항이 많은 부분들에 대한 상세한 설명을 추가했습니다.

강병서  | 한경사

32,200원  | 20200530  | 9788968442261

연구 논문을 위한 『R과 파이썬 머신러닝 어프로치』는 〈R에 들어가기〉, 〈R 지도학습〉, 〈R 비지도학습〉, 〈파이썬에 들어가기〉 등 크게 6부로 나누어져 있으며 R과 파이썬 머신러닝 어프로치에 대한 내용이 수록되어 있다. 본서의 특징은 다음과 같다 첫째, 동일한 주제를 놓고 R과 파이썬 두 언어로 해결하는 방법을 이해한다. 두 언어는 마치 영어와 스페인어처럼 유사하다. 두 언어를 배우면 동질감과 이질감의 맛을 느낄 수 있다. 예컨대 회귀분석을 R에서 해 보고 파이썬에서도 시도한다면 전문성을 갖는 데에 유리할 것이다. 그리고 주피터 노트북(파이썬)에서도 R분석이 가능하도록 설명하였다 둘째, 논문을 쓰기 위한 분석 과정에서 논리적이고 통계학적인 경험을 다양하게 얻는다. 머신러닝 분석 방법에는 크게 지도학습과 비지도학습이 있다. 각 장에서는 하나의 자료뿐만 아니라 다른 여러 자료를 경험하도록 제시하고 있다. 그리고 유의확률과 유의수준 개념을 알면 결과 해석이 가능하다. 셋째, 다양한 자료 원천에서 기초 자료를 획득하고 정제하는 방법을 배운다. 기본적으로 R이나 파이썬에는 많은 자료가 내장되어 있다. 이뿐만 아니라 UCI Machine Learning Repository, 머신러닝 10대 블로그 등에 자료가 넘치고 있다. 그런데 이러한 자료들은 원천마다 특징이 있고 분석을 위해 정제해야 한다. 본서는 이 방법을 상세하게 설명하고 있다.

권철민  | 위키북스

38,000원  | 20190228  | 9791158391386

자세한 이론 설명과 파이썬 실습을 통해 머신러닝을 완벽하게 배울 수 있습니다! 《파이썬 머신러닝 완벽 가이드》는 이론 위주의 머신러닝 책에서 탈피해 다양한 실전 예제를 직접 구현해 보면서 머신러닝을 체득할 수 있도록 만들었습니다. 캐글과 UCI 머신러닝 리포지토리에서 난이도가 있는 실습 데이터를 기반으로 실전 예제를 구성했고, XGBoost, LightGBM, 스태킹 기법 등 캐글의 많은 데이터 사이언스에서 애용하는 최신 알고리즘과 기법에 대해 매우 상세하게 설명했습니다.

시모야마 데루마사, 미키 다카유키, 이토 준지  | 제이펍

22,500원  | 20211214  | 9791191600438

100개의 실전 예제를 풀며 익히는 머신러닝 & 데이터 활용법 이것이 현장에서 활용할 수 있는 데이터 활용술! 우리가 사는 세상은 그야말로 데이터로 가득한 세상입니다. 주위를 보면 데이터가 아닌 것이 없을 만큼, 우리 주위에는 수많은 데이터가 넘쳐납니다. 최근에는 이 데이터를 어떻게 활용하느냐가 개인과 비즈니스의 성과와 실적을 판가름하는 요인이 되었습니다. 하지만 실무 현장에서의 기술 활용이나 대처 방법과 같은 노하우는 입문서로 공부하는 것만으로는 결코 익힐 수 없습니다. 이 책은 큰 호평을 받았던 《파이썬 데이터 분석 실무 테크닉 100》을 잇는 것으로, 실제 실무 현장을 가정한 100개의 문제를 풀면서 현장의 관점과 응용력을 몸에 익히도록 구성한 활용서입니다. 데이터 활용 프로젝트를 시작하고, 회사 안에서 확실하게 정착시키기 위한 첫 걸음을 내딛으시기 바랍니다!

Abdullah Karasan  | 에이콘출판

31,500원  | 20230331  | 9791161757346

금융에 있어 반드시 관리해야 하는 위험 요소를 체계적으로 다루는 방법을 알려준다. 재무위험과 시장 위험, 신용 위험, 유동성 위험, 운영 위험 그리고 금융 붕괴를 예측하는 방법론을 차례로 설명하고 있으며, 이를 파이썬을 통해 실습할 수 있게 배려하고 있다. 1부는 금융 데이터에서 기본이 되는 시계열 데이터의 특성과 이를 처리하는 방법, 기본 개념을 설명한다. 시계열을 모델링할 수 있는 여러 기법을 자세하고 친절하게 소개한다. 2부에서는 본격적으로 위험 관리를 알아보는데, 위험을 ‘변동성’으로 정의한 해리 마코위츠부터 시작해서 시장 위험, 신용 위험, 유동성 위험, 운영 위험을 하나씩 살펴본다. 3부에서는 기업 지배 구조에 따른 주가 폭락의 위험을 감지하는 방법을 알아보고, 마지막으로 합성 데이터를 만드는 부분까지 소개한다.

알렉산더 콤스  | 에이콘출판사

27,000원  | 20171130  | 9791161750859

프로그래밍 언어인 파이썬을 기반으로 데이터를 통해 현실 문제를 파악하고 머신 러닝으로 해결하는 방법과 과정을 설명한다. 낮은 가격의 아파트 찾기나 저렴한 항공권 구하기와 같은 일상의 문제부터 챗봇(Chatbot) 및 추천 엔진 구축과 같은 기술 중심의 문제까지 친숙하고 다양한 사례를 다룬다. 파이썬 머신 러닝 에코시스템에 대한 이해, 선형 회귀를 수행하는 방법, 머신 비전(machine vision) 개념에 대한 소개 등을 다룬다. 또한 고급 데이터 시각화 기술, 서드파티 API를 이용한 머신 러닝 모델 배치, 시계열 모델링 기술, 비지도 학습 모델 구축 방법 등을 알려준다.

김형수  | 프레딕스

30,000원  | 20230501  | 9791195511792

본서는 파이썬을 전혀 모르는 사람도, 프로그래밍을 전혀 해보지 않은 사람도 단계적으로 (step by step) 따라하다 보면 파이썬 기반의 머신러닝을 용이하게 다룰 수 있도록 도와주는 이론서이자 실무 지침서입니다. 또한, 국내 빅 데이터 분석 및 데이터 사이언스 관련 자격증의 머신러닝에 대한 대부분의 출제범위가 포함되어 있어 빅 데이터 분석 자격증을 준비하는 분들에게도 좋은 가이드라인이 됩니다. 이 책의 주요 특징은 다음과 같습니다. - 머신러닝의 큰 두가지 축인 지도학습모형과 비지도학습모형의 대부분을 다루었습니다. - 실습에 필요한 소프트웨어의 다운로드, 설치, 환경설정 등 필요한 모든 과정에 대해서 화면 이미지와 더불어 자세한 설명을 제공하고자 하였습니다. - 실습에 사용하는 데이터는 기업의 실제 CRM 데이터이므로, 책에서 배우는 내용과 실무의 괴리가 크지 않도록 노력하였습니다. 실습 데이터의 다운로드 방법은 2장에서 자세히 설명합니다. - 복잡한 수학적 원리는 가급적 요약하고, 대신 핵심적인 원리는 자세히 언급하되 예시를 들어 이해를 도모하고자 하였습니다. - 파이썬 분석코드는 전문가를 위한 축약된 코딩 방식보다는 조금 비효율적일 수 있어도 초보자가 해당 모형의 분석 과정을 쉽게 이해할 수 있도록 작성되었습니다. - 책의 분량이 많아질 수 있지만 모든 실습 코드에 대한 설명을 제시하였습니다. 다만, 이미 앞에서 설명된 코드 부분은 반복 설명을 생략합니다.

김대우  | 부크크(bookk)

17,800원  | 20230704  | 9791141034498

이런 분께 추천드려요! - 처음 프로그래밍을 배우는 학생 - IT / 프로그래밍 비전공자 - 다른 프로그래밍 언어를 시작했다가 포기하신 분 - 다른 프로그래밍 경험이 있지만, Python은 처음 공부하는 분 - 머신러닝까지 공부해 보려는 개발자 책과 함께 보실 수 있는 무료 온라인 강좌와 전체 소스코드, Youtube 영상을 모두 함께 제공해 드리고 있습니다. 책소개 비영리단체 ""모여서함께코딩하는사람들""과 ""리틀포레스트코딩캠프""가 사회공헌을 위해 진행하는 “코드로 나를 변화시키는 Coding4Change” 프로젝트로 제작되었습니다. 개발자 커뮤니티 SQLER에서 진행된 Python 강좌는 코딩을 처음 접하는 초보자들을 위한 다양한 콘텐츠를 제공하며, 코딩과 프로그래밍에 대한 지식을 쉽게 이해하고 습득할 수 있는 방법을 눈높이에 맞춰 제공하고 있습니다. 코딩 튜토리얼, 문제 해결 방안, 앱 개발 팁 등 다양한 주제를 다루며, 프로그래밍 언어부터 인공지능, 머신러닝 알고리즘, 웹 및 앱 개발, 데이터 분석 등 다양한 분야에 대한 정보를 제공합니다. 특히, 인공지능 서비스 챗GPT를 어떻게 프로그래밍을 배우면서 활용할 수 있을지, 어떻게 대화하면서 주어진 문제를 해결할 수 있을지 고민하면서 책에 담았습니다.