파이썬 딥러닝 머신러닝 입문

파이썬 딥러닝 머신러닝 입문

$25.00
Description
아직도 파이썬을 모른다고?
이 책은 코드를 직접 입력하고 실행하는 데 필요한 기본적인 환경을 ‘구글 코랩’을 활용하여 파이썬의 가장 기본적인 문법 중 핵심적인 내용만 간단하게 설명한다. 머신러닝과 딥러닝을 직접 경험해보고 싶지만 파이썬 초보자라면 이 책이 적합할 것이다. 데이터를 수집하고 정리하는 판다스를 다루고, 사이킷런 등 다양한 머신러닝 기법들을 예제를 통해 실행한다. 그리고 실제 경진 대회 사이트에서 데이터를 받아 머신러닝 분석을 통해 결과를 예측해봄으로써 실전 경진 대회를 위한 실력을 체크해 볼 수 있다. 이후 머신러닝에서 다룬 데이터로 분류, 회귀 문제 등을 해결하면서 딥러닝의 기본 구조를 다룬다. 마지막으로 자연어, 시계열 예측 등 다양한 딥러닝 응용 사례를 다룸으로써 단순한 구조의 모델을 직접 만들어 보는 것으로 마무리 되는 구성이다. 그렇기 때문에 파이썬을 배우는 목적이 인공지능 기술을 실무에 활용하기 위한 것이라면 준전문가로 성장해 나갈 수 있을 것이다.
저자

오승환

국내주요금융기관과대기업에서기업(산업)분석및전략기획전문가로근무했다.IT비전공자이지만Python기반의머신러닝/딥러닝기술을익히고,데이터기반전략적의사결정에관심이많다.인공지능경진대회우승경력이있고,현재AI스타트업부대표로근무하고있다.개발자가아닌일반인관점에서파이썬을활용하는방법에대한블로그를운영하며,강연을통한지식나눔을병행하고있다.저서로는〈파이썬머신러닝판다스데이터분석〉,〈실무자를위한파이썬100제〉가있다.

목차

PART01개발환경설정
1.구글코랩이란?
2.코랩시작하기
2-1.구글계정로그인
2-2.구글코랩실행하기
3."Hello,Colab"코딩하기
4.예제파일업로드하기

PART02파이썬기초
1.프로그래밍기본개념
1-1.데이터입력과출력
1-2.변수에저장
1-3.화면에출력
2.자료형
2-1.숫자형
2-2.문자열
2-3.리스트
2-4.투플
2-5.딕셔너리
3.연산자
3-1.산술연산자
3-2.논리연산자
3-3.비교연산자
4.제어문
4-1.조건문(if)
4-2.for반복문
4-3.while반복문
4-4.예외처리(try~except)
5.함수
5-1.사용자정의함수
5-2.람다(lambda)함수
5-3.파이썬내장함수
6.클래스

PART03머신러닝입문
1.판다스자료구조
2.머신러닝
2-1.지도학습vs.비지도학습
2-2.회귀vs.분류
2-3.머신러닝프로세스
3.일차함수관계식찾기
3-1.문제파악
3-2.데이터탐색
3-3.데이터전처리
3-4.모델학습
3-5.예측
4.분류(Classification)-붓꽃의품종판별
4-1.데이터로딩
4-2.데이터탐색
4-3.Train-Test데이터셋분할
4-4.분류알고리즘①-KNN
4-5.분류알고리즘②-SVM
4-6.분류알고리즘③-로지스틱회귀
4-7.분류알고리즘④-의사결정나무
4-8.앙상블모델①-보팅
4-9.앙상블모델②-배깅
4-10.앙상블모델③-부스팅
4-11.교차검증①-Hold-out
4-12.교차검증②-K-fold
5.회귀(Regression)-보스턴주택가격예측
5-1.데이터로딩
5-2.데이터탐색
5-3.데이터전처리
5-4.베이스라인모델-선형회귀
5-5.모델성능평가
5-6.과대적합회피(L2/L1규제)
5-7.트리기반모델-비선형회귀

PART04머신러닝응용
1.사전준비
1-1.데이콘경진대회데이터셋다운로드
1-2.구글드라이브에파일업로드
1-3.구글드라이브마운트
2.데이터탐색
2-1.데이터로딩
2-2.데이터구조
2-3.결측값확인
2-4.상관관계분석
3.베이스라인모델
3-1.데이터결합
3-2.데이터전처리
3-3.모델학습및검증
3-4.모델예측
3-5.데이콘리더보드점수확인
4.피처엔지니어링(+EDA)
4-1.Survived:생존여부
4-2.Pclass:객실등급
4-3.Sex:성별
4-4.Name:이름
4-5.Age:나이
4-6.SibSp:형제자매/배우자
4-7.Parch:부모/자식
4-8.Fare:요금
4-9.Embarked:탑승항구
4-10.Cabin:객실구역
4-11.Ticket:탑승권
5.데이터전처리
5-1.레이블인코딩
5-2.원핫인코딩
5-3.피처스케일링
6.모델학습
6-1.피처선택
6-2.피처중요도
6-3.분류확률값

PART05딥러닝입문
1.인공신경망의구조
1-1.활성화함수
1-2.손실함수
1-3.옵티마이저(최적화알고리즘)
1-4.다층신경망(MLP,Multi-LayerPerceptron)
2.간단한딥러닝모델만들기
2-1.SequentialAPI
2-2.모델컴파일
2-3.모델학습및예측
3.딥러닝을활용한회귀분석:보스턴주택가격예측
3-1.데이터전처리
3-2.MLP모델아키텍처정의
3-3.미니배치학습
3-4.교차검증
4.딥러닝을활용한분류예측:와인품질등급판별
4-1.데이터전처리
4-2.모델설계:드랍아웃활용
4-3.콜백함수:EarlyStopping기법
4-4.예측값정리및파일제출

PART06딥러닝응용
1.이미지분류:FashionMNIST의류클래스판별
1-1.데이터전처리
1-2.홀드아웃교차검증을위한데이터셋분할
1-3.MLP모델학습
1-4.합성곱신경망(CNN)
1-5.과대적합방지
1-6.사용자정의콜백함수
2.오토인코더:차원축소와이미지복원
2-1.기본개념
2-2.오토인코더모델만들기
3.전이학습:사전학습모델활용
3-1.GPU런타임설정
3-2.CIFAR-10데이터셋
3-3.일반합성곱신경망(CNN)으로분류예측
3-4.전이학습으로분류예측
4.자연어처리(NLP):IMDb영화리뷰감성분석
4-1.IMDb영화리뷰데이터셋
4-2.제로패딩
4-3.단어임베딩
4-4.RNN
4-5.LSTM
4-6.GRU
5.시계열분석:전력거래가격예측
5-1.데이터탐색
5-2.데이터전처리
5-3.LSTM모델로시계열예측

출판사 서평

파이썬으로시작하는딥러닝,머신러닝!

초보자에게는자칫어려워보일수있는‘딥러닝’과‘머신러닝’이라는단어를이책에서는‘파이썬’을통해친절하게풀어내고있다.인공지능학습을위한최소한의파이썬프로그래밍기초를다루기때문에머신러닝과딥러닝을처음시작하는입문자에게적합하다.특히핵심개념만간단하게설명하고실습위주의따라해보는구성이기때문에경진대회에자신의결과물을제출해보면서실력을향상시키고동기부여를할수있다.복잡한수학이나통계학적이론보다는도표를통해쉽게이해할수있으며,다양한데이터를분석할수있는예제코드를정보문화사홈페이지(infopub.co.kr)자료실에서제공하기때문에다운로드받아직접실행해볼수있다.특히판다스나사이킷런등의머신러닝라이브러리를배우고,텐서플로2기반의케라스사용법중심의딥러닝모델을설명하는데,학습중궁금한사항은저자홈페이지(blog.naver.com/okkam76)에서피드백가능하다는장점이있다.