Description
BeautifulSoup, scikit-learn, TensorFlow를 사용하여 실무에 머신러닝/딥러닝을 적용해 보자!
인공지능, 머신러닝, 딥러닝은 바둑, 의료, 자동차 등 이미 다양한 분야에서 성공적인 성과를 보여주고 있습니다. 이러한 머신러닝, 딥러닝과 관련된 성공 사례를 듣고 나면 실제 업무에서도 활용해보고 싶을 것입니다. 사실 머신러닝이라고 하면 어려운 수학과 관련된 지식이 필요하다고 생각하는 경우가 많지만, 그렇게까지 어려운 수학을 사용하는 경우는 거의 없습니다. 활용할 데이터만 가지고 있다면 자신이 원하는 것을 만들어낼 수 있습니다.
『파이썬을 이용한 머신러닝, 딥러닝 실전 개발 입문』에서는 머신러닝의 바탕이 되는 데이터를 수집하고, 수집된 데이터를 기반으로 머신러닝을 수행하는 방법을 설명합니다. 인터넷에서 데이터를 어떻게 효율적으로 수집하는지 알아보고, 머신러닝을 원활하게 할 수 있게끔 데이터를 가공하는 방법을 살펴봅니다. 나아가 가공된 데이터를 이용해 챗봇 제작, 규동 메뉴 이미지 판정, 얼굴 인식 등 머신러닝에 활용하는 과정까지 실질적인 파이썬 예제 코드로 소개합니다.
이번 개정판에서는 Selenium 라이브러리 사용 방법의 변경, Scrapy 프레임워크 관련 내용의 추가, 일부 예제의 수정 등의 내용이 보강되었습니다.
인공지능, 머신러닝, 딥러닝은 바둑, 의료, 자동차 등 이미 다양한 분야에서 성공적인 성과를 보여주고 있습니다. 이러한 머신러닝, 딥러닝과 관련된 성공 사례를 듣고 나면 실제 업무에서도 활용해보고 싶을 것입니다. 사실 머신러닝이라고 하면 어려운 수학과 관련된 지식이 필요하다고 생각하는 경우가 많지만, 그렇게까지 어려운 수학을 사용하는 경우는 거의 없습니다. 활용할 데이터만 가지고 있다면 자신이 원하는 것을 만들어낼 수 있습니다.
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이번 개정판에서는 Selenium 라이브러리 사용 방법의 변경, Scrapy 프레임워크 관련 내용의 추가, 일부 예제의 수정 등의 내용이 보강되었습니다.
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파이썬을 이용한 머신러닝, 딥러닝 실전 개발 입문 (웹 크롤링과 스크레이핑부터 머신러닝ㆍ딥러닝까지 체계적으로 배우기 | 개정판)
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