머신 러닝 부트캠프 with 파이썬 분류, 회귀 구현 방법과 실전 예제를 통해 제대로 된 학습 방법을 배운다!

주식회사 시스템 계획 연구소 지음 | 김은철 , 유세라 옮김 | 이기홍 감수 | 길벗 | 2018년 05월 31일 출간

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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

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상품상세정보
ISBN	9791160504842(1160504849)
쪽수	268쪽
크기	184 * 237 * 16 mm /638g 판형알림
이 책의 원서/번역서	PYTHONによる機械學習入門/システム計畵硏究所

책소개

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이 책의 주제어

단기간에 핵심만 빠르게 익힌다!
파이썬으로 배우는 머신 러닝

복잡한 환경 설정? NO! 아나콘다 설치만으로 충분하다. 아나콘다 설치부터 사이킷런을 활용한 분류, 회귀, 클러스터링으로 기초를 탄탄하게 다진 후 손 모양 분류와 센서 데이터를 활용한 회귀 문제로 실전 감을 익힌다. 부록에서는 간단한 알고리즘과 선형대수 핵심 개념도 설명해 다음 단계로 넘어가기 위한 준비를 할 수 있다.

상세이미지

저자소개

1부 도입편

1장 시작하며
1.1 머신 러닝이란
1.2 파이썬과 머신 러닝
1.3 설치와 설정
1.4 파이썬 빨리 배우기: NumPy와 Matplotlib
1.5 퀵 투어

2장 머신 러닝의 여러 측면
2.1 머신 러닝을 둘러싼 환경
2.2 관련 분야
2.3 학습법에 따른 분류
2.4 방법이나 과제 설정에 따른 분류
2.5 응용 사례

2부 기초편

3장 분류 문제
3.1 분류 문제
3.2 첫 분류기
3.3 학습 데이터와 테스트 데이터
3.4 분류기 성능 평가
3.5 여러 가지 분류기
3.6 마무리

4장 회귀 문제
4.1 회귀 문제와 분류
4.2 첫 회귀: 최소제곱법과 평가 방법
4.3 머신 러닝에서 피해야 하는 부분: 과적합
4.4 과적합 대응: 정규화 회귀 분석
4.5 다양한 회귀 모델
4.6 마무리

5장 클러스터링
5.1 클러스터링이란
5.2 iris 데이터셋
5.3 대표적인 클러스터링 방법: k-means
5.4 기타 클러스터링 방법
5.5 마무리

3부 응용편

6장 이미지를 사용한 손 모양 분류
6.1 과제 설정
6.2 첫 학습
6.3 일반화 성능 만들기: 인원수를 늘린다
6.4 인원수 더 늘리기
6.5 데이터 검토와 정리: 데이터 클리닝
6.6 특징량 도입
6.7 파라미터 튜닝
6.8 마무리

7장 센서 데이터를 사용한 회귀 문제
7.1 시작하며
7.2 준비
7.3 센서 데이터란
7.4 데이터 읽기
7.5 다카마쓰의 기온 데이터와 시코쿠 전력 소비량
7.6 나머지 이야기와 마무리
7.7 마지막으로

4부 부록

부록 A 파이썬으로 만드는 머신 러닝
A.1 목적
A.2 최소제곱법
A.3 행렬 계산으로 분석적 해 도출
A.4 반복법
A.5 코드를 작성하기 전에
A.6 구현 사례

부록 B 선형대수 복습과 대표적인 비선형 모델
B.1 목적
B.2 선형이란
B.3 선형 변환과 아핀 변환
B.4 노름과 페널티 항
B.5 선형 회귀의 최소제곱해
B.6 머신 러닝에서 비선형

참고 정보

책 속으로

이 책은 머신 러닝을 알고 싶고 사용하고 싶은 사람들을 대상으로 ‘직접 해 보면서 배우는 머신 러닝’을 목표로 시작했습니다. 머신 러닝은 인공지능과 관계가 깊은데, 다양한 분야에서 실제로 활용한 사례가 보도되고 있습니다.
2016년 3월에는 구글 마인드(Google DeepMind) 알파고가 세계 정상급 프로 바둑 기사를 이겨서 모두를 놀라게 했습니다. 컴퓨터 성능이 향상되고 소프트웨어 환경이 발전하면서 이제는 머신 러닝을 부담 없이 시험할 수 있지만, 머신 러닝을 제대로 사용하려면 데이터 처리, 알고리즘 선택, 결과 평가 및 ... 더보기

출판사 서평

머신 러닝, 파이썬으로 쉽고 빠르게 입문한다!

복잡한 프레임워크에 의존하지 않고 파이썬만으로 머신 러닝을 시작한다. 아나콘다 설치부터 분류와 회귀 기본 문제, 손 모양 분류와 센서 데이터를 사용한 회귀와 같은 실전 문제까지 직접 구현하고 움직여 보며 핵심 원리를 이해할 수 있다. 마지막으로 파이썬으로 간단한 알고리즘을 구현해 보고, 선형대수의 핵심 개념을 살펴보면서 자신만의 머신 러닝을 만들 수 있는 발판을 마련할 수 있다.

CONTENTS

STEP 1 … 머신 러닝 개념 이해하기
STEP 2 … 아나콘다 설치... 더보기

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