나의 첫 머신러닝/딥러닝 파이썬으로 구현해보는 필수 머신러닝/딥러닝 알고리즘

데이터 사이언스 시리즈 27

허민석 지음 | 위키북스 | 2019년 01월 10일 출간

총 4 중

3 6.7 (리뷰 3개)

클로버 리뷰쓰기

세종도서 학술부문 선정도서

크게보기

매장 재고 · 위치

정가 : 26,000원
판매가 : 23,400원 [10%↓ 2,600원 할인]
혜택 :
[기본적립] 1300원 적립 [5% 적립]
[추가적립] 5만원 이상 구매 시 2,000원 추가적립
안내

통합포인트 추가 적립 안내

5만원 이상 구매 시 2,000원을 추가 적립해드립니다.

일반상품을 2천원 이상 포함하여 실 결제금액이 5만원 이상 구매 시 적용됩니다.
(* 일반상품 : 잡지/외국도서,음반/DVD,기프트/오피스 상품)

도서정가제에 따라 국내도서/eBook 상품은 일반상품에서 제외 됩니다.

중고장터 주문 건 제외 (온라인/모바일 주문 건에 한하여 적용)

제공되는 혜택은 주문 건 별로 적용 가능, 2개 이상 주문 건을 합산하여 계산하지 않습니다.
[회원혜택] 회원 등급 별, 3만원 이상 구매 시 2~4% 추가적립
안내

회원등급 별 통합포인트 추가 적립 안내

3만원 이상 구매 시 회원등급별 2~4% 추가 적립해드립니다.

회원등급이 플래티넘, 골드, 실버 등급의 경우 추가적립 됩니다.

추가적립은 실 결제액 기준 (쿠폰 및 마일리지, 통합포인트, 교환권 사용액 제외) 3만원 이상일 경우 적립됩니다.

주문 후 취소, 반품 분의 통합포인트는 단품 별로 회수되며, 반품으로 인해 결제잔액이 3만원 미만으로 변경될 경우 추가 포인트는 전액 회수될 수 있습니다.

국내도서 구매 시 추가적립은 도서정가제 범위 내에서 적립됩니다.

잡지, 외국도서, 음반/DVD, 기프트/오피스 상품 구매 시는 추가 적립됩니다.
[리뷰적립] 리뷰 작성 시 e교환권 최대 300원 추가적립
안내

리뷰 추가 적립 안내

구매 후 리뷰 콘텐츠 작성 시 e교환권 최대 300원을 추가 적립해드립니다.

Klover 리뷰 작성 시 e교환권 200원 추가적립

문장수집 작성 시 e교환권 100원 추가적립
추가혜택 :
포인트 안내
포인트 안내

제휴 포인트 사용

OK CASHBAG 10원 단위사용
(사용금액 제한없음)

GS&POINT 최대 10만원 사용

더보기+
도서소득공제 안내
도서 소득공제 안내

도서 소득공제란?

2018년7월 1일 부터 근로소득자가 신용카드 등으로 도서구입을 위해 사용한 금액이 추가 공제됩니다.
(추가 공제한도 100만원까지 인정)

*총 급여 7,000만 원 이하 근로소득자 중 신용카드, 직불카드 등 사용액이 총급여의 25%가 넘는 사람에게 적용
*현재 ‘신용카드 등 사용금액’의 소득 공제한도는 300만 원이고 신용카드사용액의 공제율은 15%이지만, 도서·공연 사용분은 추가로 100만 원의 소득 공제한도가 인정되고 공제율은 30%로 적용
*시행시기 이후 도서·공연 사용액에 대해서는 “2018년 귀속 근로소득 연말 정산”시기(19.1.15~)에 국세청 홈택스 연말정산간소화 서비스 제공

도서 소득공제 대상

도서(국내도서,외국도서,해외주문도서), eBook(구매) , 도서 소득공제 대상 상품에 수반되는 국내 배송비 (해외 배송비 제외)

*제외상품 : 잡지 등 정기 간행물, 음반, DVD, 기프트, eBook(대여,학술논문), 사은품, 선물포장, 책 그리고 꽃
*상품정보의 “소득공제” 표기를 참고하시기 바랍니다.

도서 소득공제 가능 결제수단

카드결제 : 신용카드(개인카드에 한함), 제휴신용카드

현금결제 : 예치금, 교보e캐시(충전에 한함), 해피머니상품권, 컬쳐캐쉬, 교보문고 기프트카드, 실시간계좌이체, 온라인입금

간편결제 : 네이버페이, 삼성페이, 카카오페이, PAYCO

* 현금결제는 현금영수증을 개인소득공제용으로 신청 시에만 도서 소득공제 됩니다.
* 교보e캐시 도서 소득공제 금액은 교보eBook > e캐시 > 충전/사용내역에서 확인가능합니다.
* 페이나우, 11PAY와 휴대폰결제, 교보캐시는 도서 소득공제 불가

부분 취소 안내

대상상품+제외상품을 주문하여 신용카드 "2회 결제하기"를 선택한 경우, 부분취소/반품 시 예치금으로 환원됩니다.
(신용카드 결제 후 예치금으로 환원된 경우 승인취소 되지 않습니다.)

도서 소득공제 불가 안내

법인카드로 결제 한 경우

현금영수증을 사업자증빙용으로 신청 한 경우
추가혜택 더보기

이 상품의 이벤트 1건

머신러닝 딥러닝 난이도별 추천

더보기+

배송비 : 무료 배송비 안내

배송비 무료 안내

국내도서/외국도서

도서만 1만원 이상 구매 시 무료배송
도서+잡지/만화/:K컬렉션을 함께 1만원 이상 구매 시 무료배송
※ 1만원 미만 시 2,000원 배송비 부과

잡지/만화/:K컬렉션(교보배송)

각각 구매하거나 함께 2만원 이상 구매 시 무료배송
※ 2만원 미만 시 2,000원 배송비 부과

해외주문서양도서/해외주문일본도서 (교보배송)

각각 구매하거나 함께 1만원 이상 구매 시 무료배송
※ 1만원 미만 시 2,000원 배송비 부과

업체배송 상품(전집,GIFT,음반/DVD 등)/중고장터 상품

해당 상품 상세페이지 "배송비" 참고
(업체별/판매자별 무료배송 기준 다름)

바로드림 오늘배송

업체에서 별도 배송하여 1Box당 배송비 2,500원 부과
※1Box 기준 : 도서 10권

그 외 무료배송 기준

바로드림, eBook 상품을 주문한 경우
플래티넘/골드/실버회원 무료배송쿠폰 이용하여 주문한 경우
무료배송 등록 상품을 주문한 경우

※ 유의사항

국내도서 와 해외주문도서를 함께 구매 시 별도로 출고되어 배송비는 각각 부과 (장바구니 기준)
예) 국내도서 7,000원 + 해외주문도서 7,000원을 함께 구매할 경우
배송비는 2,000원 + 2,000원 = 4,000원 부과
(단, 주문/결제에서 한꺼번에 출고 신청 시 배송비 정책에 따라 무료배송)
개정정보 : 2020년 07월 출간된 개정판이 있습니다. 개정판 보기
도서상태 : 절판

보관함 담기

이벤트 (1)
상품정보
회원리뷰 (0)
교환/반품/품절

이 책의 이벤트

해외주문/바로드림/제휴사주문/업체배송건의 경우 1+1 증정상품이 발송되지 않습니다.

머신러닝 딥러닝 난이도별 추천도서 목록

2022.02.18 ~ 2022.12.31

이벤트 (1)
상품정보
회원리뷰 (0)
교환/반품/품절

도서·상품정보 1:1 문의하기

상품상세정보
ISBN	9791158391300(1158391307)
쪽수	336쪽
크기	177 * 236 * 23 mm /745g 판형알림

책소개

이 책이 속한 분야

머신러닝/딥러닝을 어디서부터 시작해야 하는지 모르는 분들을 위한 책입니다! 이 책은 머신러닝/딥러닝을 시작하려는 모든 분들을 대상으로 합니다. 이해하기 쉬운 알고리즘부터 차근차근 단계별로 학습함으로써, 어려움 없이 머신러닝/딥러닝을 학습할 수 있습니다. 간단한 그림과 명쾌한 설명으로 실습에 앞서 알고리즘을 충분히 이해할 수 있습니다. 실습 예제는 모두 주피터 노트북으로 작성되어 온라인에서 직접 조회 및 다운로드 후 실습할 수 있습니다. 단계별 이론 및 실습을 통해 머신러닝 개발자로서의 기본 지식을 확립하고, 더 나아가 기본 지식을 응용해 새로운 머신러닝/딥러닝 알고리즘을 이해하는 데 도움을 줍니다.

★ 이 책에서 배우는 내용 ★
◎ 머신러닝 필수 개념
◎ 딥러닝 필수 개념
◎ k-최근접 이웃
◎ 서포트 벡터 머신
◎ 의사결정 트리
◎ 나이브 베이즈
◎ 앙상블
◎ 군집화
◎ 선형회귀
◎ 로지스틱 회귀
◎ 주성분 분석
◎ 다층 퍼셉트론
◎ 컨볼루셔널 뉴럴 네트워크(CNN)
◎ 순환신경망(RNN)
◎ 오토인코더
◎ Word2Vec

상세이미지

▣ 01장: 개발자가 처음 만난 머신러닝의 세계
1.1 머신러닝이란?
1.2 프로젝트 과정 미리보기
1.3 실습의 중요성

▣ 02장: 개발 환경 구성
2.1 예제 코드 다운로드
2.2 아나콘다 설치
2.3 자동 환경 구성
2.4 수동 환경 구성
__2.4.1 아나콘다 가상환경 만들기
__2.4.2 Pandas
__2.4.3 NumPy
__2.4.4 Keras
__2.4.5 TensorFlow
__2.4.6 scikit-learn
__2.4.7 seaborn
__2.4.8 주피터 노트북 설치
2.5 실습 요령

▣ 03장: 자주 등장하는 머신러닝 필수 개념
3.1 지도학습과 비지도학습
__3.1.1 지도학습
__3.1.2 비지도학습
3.2 분류와 회귀
__3.2.1 분류
__3.2.2 회귀
3.3 과대적합과 과소적합
__3.3.1 과소적합
__3.3.2 과대적합
3.4 혼동 행렬
3.5 머신러닝 모델의 성능 평가
__3.5.1 TP(true positive) - 맞는 것을 올바르게 예측한 것
__3.5.2 TN(true negative) - 틀린 것을 올바르게 예측한 것
__3.5.3 FP(false positive) - 틀린 것을 맞다고 잘못 예측한 것
__3.5.4 FN(false negative) - 맞는 것을 틀렸다고 잘못 예측한 것
__3.5.5 정확도
__3.5.6 정밀도
__3.5.7 재현율
__3.5.8 F1 점수
3.6 k-폴드 교차 검증

▣ 04장: 머신러닝 알고리즘 실습
4.1 머신러닝 알고리즘 실습 개요
__4.1.1 알고리즘 선정 이유
__4.2 k-최근접 이웃(k-Nearest Neighbor, kNN)
__4.2.1 [이론] k최근접 이웃 알고리즘(kNN)
__4.2.2 [실습] 농구선수의 게임 데이터를 활용한 포지션 예측
4.3 서포트 벡터 머신(SVM)
__4.3.1 [이론] 서포트 벡터 머신
__4.3.2 [실습] 농구선수의 게임 기록을 학습해서 포지션을 예측해보자
4.4 의사결정 트리
__4.4.1 [이론] 의사결정 트리
__4.4.2 [실습] 서울 지역(강동, 강서, 강남 ,강북) 다중 분류하기
4.5 나이브 베이즈
__4.5.1 [이론] 나이브 베이즈
__4.5.2 [실습] 가우시안 나이브 베이즈를 활용한 붓꽃 분류
__4.5.3 [실습] 베르누이 나이브 베이즈를 활용한 스팸 분류
__4.5.4 [실습] 다항분포 나이브 베이즈를 활용한 영화 리뷰 분류
4.6 앙상블
__4.6.1 [이론] 배깅
__4.6.2 [이론] 부스팅
__4.6.3 [실습] 랜덤 포레스트 손글씨 분류
__4.6.4 [실습] 보팅 앙상블 손글씨 분류
4.7 군집화
__4.7.1 [이론] k 평균 알고리즘
__4.7.2 [실습] 키와 몸무게에 따른 체형 군집화
4.8 선형회귀
__4.8.1 [이론] 선형회귀
__4.8.2 [실습] 선형회귀
4.9 로지스틱 회귀
__4.9.1 [이론] 로지스틱 회귀
__4.9.2 [실습] 단일 입력 로지스틱 회귀
__4.9.3 [실습] 다중 입력 로지스틱 회귀
__4.9.4 [실습] 소프트맥스(다중 분류 로지스틱 회귀)
4.10 주성분 분석
__4.10.1 [이론] 주성분 분석
__4.10.2 [실습] 식습관 데이터를 차원축소시켜서 시각화하기

▣ 05장: 딥러닝의 기본 개념
5.1 딥러닝의 탄생
5.2 딥러닝과 머신러닝의 관계
5.3 딥러닝 이름의 유래
5.4 딥러닝 탄생 배경
5.5 퍼셉트론
5.6 다층 퍼셉트론
5.7 뉴런(노드)
5.8 딥러닝의 학습
__5.8.1 순전파(forward propagation)
__5.8.2 손실 함수
__5.8.3 최적화
__5.8.4 역전파
__5.8.5 옵티마이저
5.9 딥러닝의 과대적합
__5.9.1 드롭아웃
__5.9.2 조기 종료
5.10 [실습] 퍼셉트론
5.11 [실습] 다층 퍼셉트론으로 XOR 구현하기
5.12 [실습] 다층 퍼셉트론으로 손글씨 숫자 분류하기

▣ 06장: 딥러닝
6.1 컨볼루셔널 뉴럴 네트워크(CNN)
6.1.1 [이론] CNN
6.1.2 [실습] CNN
6.2 순환신경망(RNN)
__6.2.1 [이론] RNN
__6.2.2 [이론] LSTM
__6.2.3 [실습] RNN 기초
__6.2.4 [실습] LSTM 기초
__6.2.5 [실습] LSTM - 지문을 읽고 주제 분류하기
6.3 오토인코더
__6.3.1 [이론] 오토인코더
__6.3.2 [실습] 손글씨 숫자 데이터 시각화
6.4 Word2Vec
__6.4.1 [이론] Word2Vec
__6.4.2 [실습] Word2Vec

▣ 07장: 참고문헌
딥러닝 이론/실습
파이썬 활용 데이터 과학 및 엔지니어링
Numpy
IPython
Matplotlib
Seaborn
Cython
Pandas
scikit-learn
scikit-image 321
Jupyter Notebook 321
Keras 321
Tensorflow 321

이벤트 (1)
상품정보
회원리뷰 (0)
교환/반품/품절

Klover 리뷰 (0)

북로그 리뷰 (0) 쓰러가기

북로그 리뷰는 본인 인증 후 작성 가능합니다.
책이나 타인에 대해 근거 없이 비방을 하거나 타인의 명예를 훼손할 수 있는 내용은 비공개 처리 될 수 있습니다.
※ 북로그 리뷰 리워드 제공 2021. 4. 1 종료

문장수집 (0) 문장수집 쓰기 나의 독서기록 보기
※구매 후 문장수집 작성 시, 리워드를 제공합니다. 안내

문장수집 안내

문장수집은 고객님들이 직접 선정한 책의 좋은 문장을 보여주는 교보문고의 새로운 서비스입니다. 마음을 두드린 문장들을 기록하고 좋은 글귀들은 "좋아요"하여 모아보세요. 도서 문장과 무관한 내용 등록 시 별도 통보 없이 삭제될 수 있습니다.

1. 리워드 안내
구매 후 90일 이내에 문장수집 작성 시 e교환권 100원을 적립해 드립니다.

e교환권은 적립일로부터 180일 동안 사용 가능합니다.

리워드는 작성 후 다음 날 제공되며, 발송 전 작성 시 발송 완료 후 익일 제공됩니다.

리워드는 한 상품에 최초 1회만 제공됩니다.

주문취소/반품/절판/품절 시 리워드 대상에서 제외됩니다.

이벤트 (1)
상품정보
회원리뷰 (0)
교환/반품/품절

교환/반품/품절안내

※ 상품 설명에 반품/교환 관련한 안내가 있는 경우 그 내용을 우선으로 합니다. (업체 사정에 따라 달라질 수 있습니다.)

교환/반품/품절안내
반품/교환방법	마이룸 > 주문관리 > 주문/배송내역 > 주문조회 > 반품/교환신청 , [1:1상담>반품/교환/환불] 또는 고객센터 (1544-1900) ※ 오픈마켓, 해외배송주문, 기프트 주문시 [1:1상담>반품/교환/환불] 또는 고객센터 (1544-1900)
반품/교환가능 기간	변심반품의 경우 수령 후 7일 이내, 상품의 결함 및 계약내용과 다를 경우 문제점 발견 후 30일 이내
반품/교환비용	변심 혹은 구매착오로 인한 반품/교환은 반송료 고객 부담
반품/교환 불가 사유	소비자의 책임 있는 사유로 상품 등이 손실 또는 훼손된 경우 (단지 확인을 위한 포장 훼손은 제외) 소비자의 사용, 포장 개봉에 의해 상품 등의 가치가 현저히 감소한 경우 예) 화장품, 식품, 가전제품(악세서리 포함) 등 복제가 가능한 상품 등의 포장을 훼손한 경우 예) 음반/DVD/비디오, 소프트웨어, 만화책, 잡지, 영상 화보집 소비자의 요청에 따라 개별적으로 주문 제작되는 상품의 경우 ((1)해외주문도서) 디지털 컨텐츠인 eBook, 오디오북 등을 1회 이상 다운로드를 받았을 경우 시간의 경과에 의해 재판매가 곤란한 정도로 가치가 현저히 감소한 경우 전자상거래 등에서의 소비자보호에 관한 법률이 정하는 소비자 청약철회 제한 내용에 해당되는 경우 (1) 해외주문도서 : 이용자의 요청에 의한 개인주문상품으로 단순변심 및 착오로 인한 취소/교환/반품 시 ‘해외주문 반품/취소 수수료’ 고객 부담 (해외주문 반품/취소 수수료 : ①서양도서-판매정가의 12%, ②일본도서-판매정가의 7%를 적용)
상품 품절	공급사(출판사) 재고 사정에 의해 품절/지연될 수 있으며, 품절 시 관련 사항에 대해서는 이메일과 문자로 안내드리겠습니다.
소비자 피해보상 환불지연에 따른 배상	상품의 불량에 의한 교환, A/S, 환불, 품질보증 및 피해보상 등에 관한 사항은 소비자분쟁해결 기준 (공정거래위원회 고시)에 준하여 처리됨 대금 환불 및 환불지연에 따른 배상금 지급 조건, 절차 등은 전자상거래 등에서의 소비자 보호에 관한 법률에 따라 처리함