출간일(Release) : 2020/07/09
종이책 출간일(Print Release) : 2020/06/30
전자책 종류(Format) : ePub
Price : KRW 27,200
미리보기(Preview)
책소개(Overview)
간단한 수학부터 머신 러닝 실무 기법까지! 파이썬 라이브러리로 배우는 머신 러닝 핵심 원리!
머신 러닝은 현재 IT 산업에서 가장 인기 있는 검색어 중 하나다. 하지만 머신 러닝이 무엇인지, 어떻게 작동하는지 제대로 이해하지 못하면 길을 잃기 쉽다. 그렇다면 어떻게 학습해야 할까? 저자는 오랫동안 다양한 사람들에게 머신 러닝을 가르치면서 효과적인 학습 방법을 고안했고, 그대로 책에 담았다. 이 책은 그림과 스토리로 개념을 설명하고 바로 파이썬 코드로 구현하는 것에서 시작한다. 수학적 증명을 깊게 파고들거나 개념을 설명하기 위해 수식에 의존하지 않으며, 필요한 수학은 고등학교 수준으로 그때마다 첨가하여 설명한다. 또한, 바닥부터 모델을 구현하지 않고, 넘파이, 판다스, 사이킷런처럼 잘 구현된 강력한 파이썬 라이브러리를 사용해 실용적으로 접근한다. 개념과 기술을 잘 보여주는 양질의 예제를 직접 실행하며 머신 러닝 개념을 이해할 수 있다. 머신 러닝 기본 개념부터 특성 엔지니어링, 하이퍼파라미터 튜닝 등 실무 기법까지 머신 러닝을 제대로 익히고 싶은 모든 분에게 추천한다.
Let’s study from simple math to practical machine learning techniques! The key principles of machine learning, learned with the Python library!
Machine learning is currently one of the most popular search terms in the IT industry. But if you don’t understand what machine learning is and how it works, it’s easy to get lost. So how do you learn? The author has long devised an effective method of learning by teaching machine learning to a wide variety of people and put it in the book as it is. This book starts with explaining the concepts in pictures and stories and implementing them directly in Python code. It does not rely on mathematical formulas to dig deep into mathematical proofs or to explain concepts, and the necessary mathematics is added to the high school level and explained each time. In addition, it does not implement the model from the bottom up, but it is practically approached using powerful Python libraries that are well-implemented such as NumPy, Pandas, and Cycnet. You can understand machine learning concepts by running high-quality examples that demonstrate concepts and techniques well. It is recommended for anyone who wants to learn machine learning properly, from basic machine learning concepts to practical engineering such as feature engineering and hyperparameter tuning.
저자(Author)
마크 페너(Mark Fenner)
1999년부터 대학생에서 산업 전문가에 이르기까지 다양한 사람들에게 컴퓨터와 수학을 가르쳐왔다. 동시에 머신 러닝, 생물 정보학, 컴퓨터 정보 보안 분야도 계속 연구 중이다. 또한, 머신 러닝과 수치적 알고리즘, 소프트웨어 저장소에 대한 보안 분석, 유저 이상 탐지를 위한 학습 시스템, 단백질 기능에 대한 확률적 모델링, 생태와 현미경 데이터 분석과 시각화까지 다양한 프로젝트를 진행했다. 피츠버그 대학교의 컴퓨터 과학 박사 학위를 취득했고, Fenner Training and Consulting, LLC.를 설립해 운영 중이다.
Since 1999, he has taught computers and mathematics to a wide variety of people, from college students to industrial experts. At the same time, he continues to work on machine learning, bioinformatics and computer information security. In addition, he conducted various projects including machine learning and numerical algorithms, security analysis for software storage, learning systems for detecting user anomalies, probabilistic modeling for protein functions, and ecological and microscopic data analysis and visualization. He earned a Ph.D. in computer science from the University of Pittsburgh and founded and operated Fenner Training and Consulting, LLC.