Description
로우코드로 시작하는 AI/ML 입문
비즈니스 활용을 위한 머신러닝 프로젝트 구현하기
비즈니스 활용을 위한 머신러닝 프로젝트 구현하기
로우코드 AI를 활용한 데이터 우선 접근법과 사례 중심 접근법으로 머신러닝과 딥러닝 개념을 이해해 보세요. 이 실용적인 안내서는 ① AutoML을 이용한 노코드 ML, ② 빅쿼리 ML을 이용한 로우코드, ③ 사이킷런과 케라스를 이용한 커스텀 코드 등 3가지 문제 해결 중심의 ML 학습 방법을 제시하고, 각각 실제 데이터셋과 현실적인 문제를 활용해 핵심 ML 개념을 학습합니다.
비즈니스 및 데이터 분석가들은 상세하고도 데이터 중심적인 접근 방식을 통해 AI/ML을 프로젝트 기반으로 학습할 수 있습니다. 여기에는 데이터 로딩 및 분석, ML 모델에 데이터 입력, 모델 구축·훈련·테스트, 모델의 실제 환경 배포 등이 포함됩니다. 이 책은 소매업, 의료, 금융 서비스, 에너지, 통신 분야를 위한 머신러닝 모델 구축 방법을 함께 제시합니다.
이 책의 주요 내용:
● 정형 데이터와 비정형 데이터를 구별하고 그에 따른 문제 파악하기
● 데이터 시각화 및 분석하기
● 머신러닝 모델 입력을 위한 데이터 전처리하기
● 지도학습의 회귀 모델과 분류 모델 구별하기
● 노코드부터 로우코드, 커스텀 트레이닝까지 다양한 ML 모델 유형 및 아키텍처 비교하기
● ML 모델의 설계, 구현 및 조정하기
비즈니스 및 데이터 분석가들은 상세하고도 데이터 중심적인 접근 방식을 통해 AI/ML을 프로젝트 기반으로 학습할 수 있습니다. 여기에는 데이터 로딩 및 분석, ML 모델에 데이터 입력, 모델 구축·훈련·테스트, 모델의 실제 환경 배포 등이 포함됩니다. 이 책은 소매업, 의료, 금융 서비스, 에너지, 통신 분야를 위한 머신러닝 모델 구축 방법을 함께 제시합니다.
이 책의 주요 내용:
● 정형 데이터와 비정형 데이터를 구별하고 그에 따른 문제 파악하기
● 데이터 시각화 및 분석하기
● 머신러닝 모델 입력을 위한 데이터 전처리하기
● 지도학습의 회귀 모델과 분류 모델 구별하기
● 노코드부터 로우코드, 커스텀 트레이닝까지 다양한 ML 모델 유형 및 아키텍처 비교하기
● ML 모델의 설계, 구현 및 조정하기
로우코드 AI : 문제 해결 중심의 ML 학습 방법 : 노코드부터 로우코드, 커스텀 트레이닝까지
$27.00