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Microsoft Azure Machine Learning Studio를 활용한 머신러닝 시작하기

Microsoft Azure Machine Learning Studio를 활용한 머신러닝 시작하기

강민수, 강희재, 유기봉, 임춘화, 최은수 (지은이)
  |  
한티미디어
2018-10-10
  |  
27,000원

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Microsoft Azure Machine Learning Studio를 활용한 머신러닝 시작하기

책 정보

· 제목 : Microsoft Azure Machine Learning Studio를 활용한 머신러닝 시작하기 
· 분류 : 국내도서 > 컴퓨터/모바일 > 컴퓨터 공학 > 데이터베이스 개론
· ISBN : 9788964213506
· 쪽수 : 412쪽

책 소개

인공지능의 이론적 접근보다 실제 적용을 원한다면 반드시 하나의 프로그램은 습득해야만 할 것이다. Azure Machine Learning Studio 프로그램은 많은 기능도 중요하지만 필요한 기능이 빠짐없이 제공된다는 점이 장점이다. 다만 라이선스 비용이 든다는 것은 감안해야 할 것이다.

목차

1부 인공지능
1. 인공지능의 개요
2. 머신러닝
3. 딥러닝

2부 Microsoft Azure Machine Learning Studio
4. Microsoft Azure Machine Learning Studio
5. Microsoft Azure Machine Learning Studio 예측 모델 제작
6. Microsoft Azure Machine Learning Studio 웹 서비스 배포
7. Microsoft Azure Machine Learning Studio R, Python 연동
8. 예제

3부 Microsoft R
9. Microsoft R
10. 데이터 처리
11. 자료 분석
12. 선형회귀분석모형의 모델링
13. 일반화선형모형의 모델링
14. 주요 모형 활용(Microsoft R)
15. 시뮬레이션
참고문헌
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저자소개

강민수 (지은이)    정보 더보기
을지대학교 의료IT학과 을지대학교 의료원 전산처 통합전산센터장과 한국인공지능학회 편집위원장, 을지대학교 병원의 심장내과, 류마티스 내과, 진단검사의 학과와 함께 의료분야의 머신러닝 연구를 진행 중이다. 광운대학교 로봇학부의 전신인 제어계측공학과 입학하여 동대학원에서 ASIC제작을 위한 설계와 센서, USN, 로봇에 인공지능 적용을 위한 연구를 진행했으며 한양대학교 융합전자공학부 겸임교수, 한양사이버대학교 정보통신공학과 교수를 거쳐 (舊)지식경제부의 RFID/USN Program Director 업무를 수행하였다. 저서로는 서울특별시 교육감 인정 교재인 <머신러닝 시작하기>, <RFID기초>, <VHDL을 이용한 디지털 회로설계>, <국가공인 RFID GL 기술자격검정> 등을 출간하였다.
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강희재 (지은이)    정보 더보기
현재 마이크로소프트 빅데이터 및 AI 플랫폼 전문 파트너인 디에스이트레이드에서 연구소장으로 서울아산병원 빅데이터 공모전 공동 수행, 연세의료원 AI 및 삼성서울병원 AI 과제에 참여 공동 연구를 진행하고 있으며, IoT 기반의 센서데이터 분석 영역으로 글로벌제조업체와 공동 연구를 수행하였다.
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유기봉 (지은이)    정보 더보기
연세대학교 보건행정학과 및 정보통계학과 조교수로 재직 중인 유기봉 교수는 현재 보건의료분야의 데이터 사이언티스트로서 활동하고 있으며 주요 연구 분야는 보건의료 빅데이터를 활용한 건강결정론, 보건의료 정책의 사회경제적 영향 분석으로 딥러닝을 활용하여 보건의료 빅데이터 중 청구자료에 기반한 질병예측 연구를 진행 중이다.
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임춘화 (지은이)    정보 더보기
일본 국립순환기병센터의 연구소와 Brigham Women’s Hospital의 세포유전학분과에서 연수를 하였고, 현재 을지대학교에 재직 중이며 을지대학교의료원 전산처장, 을지의생명과학연구소 센터장으로 일하고 있다.
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최은수 (지은이)    정보 더보기
Microsoft의 의료연구를 위한 Deep Learning(CNTK)과 Azure Machine Learning Studio 과정을 공부하고 현재 의료지능정보연구센터(MIIC: Medical Intelligence Information R&D Center)에서 머신러닝 기반의 퇴행성류마티스관절염 예측(진단)에 관한 연구와 인공지능을 활용한 ACS(Acute Coronary Syndrome) 환자의 부작용 최소화에 관한 연구를 진행 중에 있다.
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