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2016.08.11 ~ 2023.12.31

상품상세정보
ISBN	9791190283878(1190283875)
쪽수	560쪽
크기	189 * 257 * 25 mm /1161g 판형알림

책소개

이 책이 속한 분야

이 책의 주제어

넘파이 모듈은 4차 산업혁명에서 매우 중요한 위치를 차지하는 인공지능의 기초입니다. 넘파이 모듈을 부분적으로 다루는 책은 많지만 넘파이 모듈 한 가지를 주제로 해서 다루어진 책은 많지 않습니다. 구글이 만든 텐서플로우(Tensorflow), 페이스북이 만든 파이토치(Pytorch) 등 많은 머신러닝과 딥러닝은 기하와 벡터를 기본으로 사용합니다. 보통 이런 수학은 대학에 입학하면 선형대수로 배우고 파이썬은 복잡한 수식을 쉽게 사용할 수 있도록 Numpy 모듈을 제공합니다. 선형대수는 벡터와 행렬을 주로 사용하지만 머신러닝과 딥러닝은 이를 확장한 텐서(tensor)를 주로 사용합니다. 다차원 데이터를 분석하려면 숫자를 관리하는 배열 형태의 자료구조를 알아야 합니다. 우리는 넘파이 모듈의 배열 개념을 이해하고, 배열 내의 원소를 계산하는 선형대수 처리 방식, 수치해석을 위한 미분, 적분 등 다양한 수학을 처리는 방식을 알아 볼 것입니다. 이런 방식을 이해하려면 다양한 함수, 클래스의 사용법을 알아야합니다. 이 책은 머신러닝과 딥러닝에서 사용할 수 있는 개념을 설명합니다. 수학책과 같이 공부하면 좋습니다.

이 책의 특징은
■ 예제가 풍부해서 수학의 자신이 없더라도 쉽게 이해 할 수 있다. 또한 넘파이를 완전 분석한 책으로써 기초부터 고급기능까지 배울 수 있다.
■ 머신러닝 입문을 위한 수학과 Python에 대한 핵심 노하우가 녹아 있는 책이다. 책을 보면서 코드를 한 줄 한 줄 따라 하다보면, 어느새 머신러닝에서 필요한 기초수학에 대한 큰 틀을 잡아가는데 도움이 될 것이다.
■ 수치해석, 통계를 해야 한다면 필수가 된 넘파이의 제대로 된 사용법을 익히도록 도와준다.
■ 파이썬으로 분석 및 머신러닝에 사용하기 위해서는 반드시 한번은 읽고 가야 하는 책입니다. 이 책의 함수를 한 번씩 다 사용해 봤다면, scikit-learn과 tensorflow의 코드 읽기가 어렵지 않을 것입니다.
■ 넘파이에 대해서 완벽하게 정복 할 수 있는 책

상세이미지

Chapter 1 파이썬과 넘파이 모듈 차이점 알아보기
배열(Array) 구조 이해하기 10
넘파이 모듈의 함수 특징 40
배열 할당과 검색 57
Chapter 2 선형대수 기본 알아보기
스칼라와 벡터 알아보기 68
행렬(Matrix)알아보기 83
행렬(Matrix)종류 알아보기 100
Chapter 3 다차원 배열의 검색
배열의 일반 검색 124
논리식 검색(logical indexing) 132
팬시검색(fancy indexing) 139
메소드나 함수로 검색하기 155
Chapter 4 다차원 배열의 연산
산술 연산 164
브로드캐스팅 이해하기 177
행렬의 연산 193
행렬식(determinant), 역행렬(Inverse Matrix) 처리하기 209
Tensordot 연산 확인하기 223
einsum 연산 확인하기 233
Chapter 5 다차원 배열의 구조 변경하기
변경 및 결합 주요 함수 248
내부 조작 함수 281
배열의 padding 처리 296
Chapter 6 넘파이 모듈의 자료형 이해하기
dtype으로 자료형 객체 생성하기 306
날짜 자료형 316
문자 자료형 326
Chapter 7 시각화와 수학 함수 알아보기
시각화 알아보기 334
그래프 제목/레이블/범례 처리 346
활성화 함수를 그래프로 그려 보기 355
Chapter 8 수학 함수 알아보기
산술 함수 368
논리 및 비교 연산 375
지수와 로그 함수 이해하기 386
집합 이해하기 397
삼각함수 이해하기 402
Chapter 9 확률, 통계 함수 알아보기
확률분포 함수 412
통계 함수 421
Chapter 10 방정식, 미적분, 합성곱 알아보기
방정식 알아보기 434
차분, 미분과 적분 445
합성곱 및 필터링 알아보기 465
Chapter 11 넘파이 특화 함수 알아보기
일반함수와 람다함수 사용하기 484
파일 처리 495
Chapter 12 선형대수 분해 알아보기
LU, QR 분해 504
고유값, 특이값 분해 511
Chapter 13 희소행렬(Sparse Matrix) 알아보기
그래프 이론 522
희소행렬(Sparse matrices) 538

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딥러닝 머신러닝을 위한 파이썬 넘파이 xn**is | 2020-06-30 | 추천: 0 |

1차원배열은 팩터Vector라고 하죠. 2차원배열은 행열matrix입니다. 팩터와 행렬은 파이썬 기초나 입문에서도 배울수있습니다. 하지만 3차원이상 부터는 Tensor로 수학이 복잡해지고 무지하게 어려워집니다. 그래서 흥미를 잃지 않으려면 교재선택을 잘해야 하지 않을까요. 더우기 딥러닝과 머신러닝을 공부하는 학습자들이 늘어나는데 다른 개발자가 짠 코드를 복사 붙여넣기도 한계가 있습니다. 선형대수학을 어느정도는 익숙해야 제대로 된 인공지능을 공부할 수있습니다. 그런 의미에서는 <딥러닝 머신러닝을 위한 파이썬 넘파이>라는 ... 더보기

1차원배열은 팩터Vector라고 하죠. 2차원배열은 행열matrix입니다. 팩터와 행렬은 파이썬 기초나 입문에서도 배울수있습니다. 하지만 3차원이상 부터는 Tensor로 수학이 복잡해지고 무지하게 어려워집니다. 그래서 흥미를 잃지 않으려면 교재선택을 잘해야 하지 않을까요. 더우기 딥러닝과 머신러닝을 공부하는 학습자들이 늘어나는데 다른 개발자가 짠 코드를 복사 붙여넣기도 한계가 있습니다. 선형대수학을 어느정도는 익숙해야 제대로 된 인공지능을 공부할 수있습니다. 그런 의미에서는 <딥러닝 머신러닝을 위한 파이썬 넘파이>라는 책의 의미는 적지 않습니다. 선형대수를 통해 다차원배열과 자료구조의 기초를 확실히 하는 계기가 될겁니다.

저자는 문용준과 문성혁님입니다. 문용준님은 숭실대 전산과를 졸업하셔서, 평화은행, 국민은행, 한국IBM등 유수의 기업을 거쳐 현재는 SK C&C 수석연구원으로 계십니다. 패이스북도 열심히 활동하시는 걸로 압니다. 공동저자 문성혁님은 세종대 컴공과 출신으로 아토큐브 CTO라고 합니다. 최근 두분이 공저한 책들이 많은데 <파이썬 입문 A to Z><파이썬 심화 A to Z><데이터사이언스 입문 A to Z> 등이 있고, 유튜브 강의는 문성혁님이 주로 맡아서 꾸준히 올리고 있습니다. 이 책도 2편인가 유튜브 영상이 업로드된 상황입니다.넘파이는 파이썬의 라이브러리입니다. 파이썬을 배우게 되면 꼭 알야할 라이브러리들이 있습니다. 데이터분석을 할때는 PANDAS를 사용하고 데이터 분석을 하고 그 결과를 시각화할때는 대단히 다양하지만 matplotlib이나 Seaborn을 많이 사용합니다. 이러한 라이브러리에 비해 Numpy는 고성능수치계산을 위해 만들어졌으며 더우기 행렬에 특화된 라이브러리라고 할수있습니다. 그런이유로 딥러닝을 잘하려면 Numpy를 잘 사용해야 합니다. 저자들도 행렬의 중요성때문인지 다차원배열을 책의 앞장 3,4,5장에 집중배치를 해두었습니다. 논리검색이나 팬시검색은 손으로 계산하려면 얼마나 힘들겠는가, x= np.arrange(10).reshape(2,5)으로 적어주면 너무도 편하게 2행5열의 배열을 만들어 줍니다. 이것이 바로 파이썬의 매력이겠죠.

수학함수에서 시각화는 매우 중요합니다. 넘파이 모듈에서 소개하는 함수들이 어떤 모양을 띄는지, matplotlib 라이브라리를 통해 구현을 하고 plt.show()로 디스플레이 코드는 익숙하죠. 그래프를 그리는 기본 모듈로 plot는 가장 기본적인 형식입니다. 따로 수학함수장을 만들어서 산술함수, 논리와 비교연산, 지수와 로그함수, 삼각함수까지 다릅니다. sin, cosine, tangent를 다루는 것이죠. 개발자중에 수학을 못하시는 분들이 꽤 있는 걸로 압니다. 남의 코딩을 복붇(복사붙여놓기)만 죽어라 하는거죠. 아예 빠르게 PM(프로젝트관리자)역할을 하면 모를까 개발자로 성공하려면 결국 다차원배열, 미분, 합성곱 이런 용어들에 익숙해 져야 합니다. 그것이 현직에서 PM으로 성장할때까지 개발자가 기본소양으로 가져야 길일겁니다.

<p class="바탕글"> </p>
<p class="바탕글"> </p>

넘파이는 선형대수를 어렵게 만드는 것이 아니라 선형대수를 쉽게 답을 낼수있게 해주는 파이썬 라이브러리입니다. np.inner(), np.outer()로 간단히 벡터의 내적과 외적 함수를 구할 수가 있습니다. 더우기 linalg 서프패키지의 쓰임새를 다양하게 익숙하게 해야 합니다. 이외에도 389개의 클라스와 함수를 제공합니다.선형대수, 확률통계, 각종함수 등을 빠르게 적용하고 자동화도 가능하게 해줍니다. 물론 기본적 수학을 원리적으로 이해하고 넘파이를 대해야 활용효용이 높아 질겁니다. 선행함수에 들억는 것들이어떻게 쓰이는지만 알아도 효과는 클겁니다. 딥러닝 머신러닝 말은 화려하지만 제대로 적용하는 것은 쉽지 않습니다. 그 밑바당에 수학을 토대를 하고 있어야 지 특히 선형대수실력이 단단해야 속도나 정확도에서 좋은 결과를 얻게 될것이고 이 책에서도 그 길을 찾을 수가 있습니다. 두분의 저자가 모두 현직의 파이썬개발자셔서 그런데 수학이 필요한 요소를 잘 파악하신듯합니다. 그런 점이 신뢰가 깊은 부분일겁니다. 닫기
[서평] 딥러닝 머신러닝을 위한 파이썬 넘파이 bo**les215 | 2020-06-30 | 추천: 0 |

대한민국도 코딩을 정규교육과정에 도입하면서 코딩은 누구나 알아야 하는 시대라는 것을 실감할 수 있습니다. 초등학생과 같이 그림을 이용하는 블록코딩 단계를 넘어서 본격적인 코딩을 시작하는 단계에서는 많은 분들이 파이썬을 선택하고 있습니다. 파이썬이 많이 선택되는 이유는 여러 가지가 있겠지만, 그 중의 하나가 인공지능 시대에 필요한 머신러닝이나 딥러닝을 구현할 수 있으면서도 배우기 쉽기 때문일 것입니다. 특히, 머신러닝이나 딥러닝의 프로그래밍에는 기하과 벡터와 같은 복잡한 수식을 구현하여야 하는데, 파이썬에서는 이러한 수식을 쉽... 더보기

대한민국도 코딩을 정규교육과정에 도입하면서 코딩은 누구나 알아야 하는 시대라는 것을 실감할 수 있습니다. 초등학생과 같이 그림을 이용하는 블록코딩 단계를 넘어서 본격적인 코딩을 시작하는 단계에서는 많은 분들이 파이썬을
선택하고 있습니다. 파이썬이 많이 선택되는 이유는 여러 가지가 있겠지만, 그 중의 하나가 인공지능 시대에 필요한 머신러닝이나 딥러닝을 구현할 수 있으면서도 배우기 쉽기 때문일 것입니다. 특히, 머신러닝이나 딥러닝의 프로그래밍에는 기하과 벡터와 같은 복잡한
수식을 구현하여야 하는데, 파이썬에서는 이러한 수식을 쉽게 사용할 수 있는 Numpy 모듈을 제공하고 있습니다. <o:p></o:p>
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책에서는 총 13 챕터로 구성되어 넘파이 모듈이 무엇인지에 대한 설명을
시작으로 다차원의 시작인 벡터, 행렬의 기본개념에서 점점 복잡한 수식 처리방식을 알려주고 있습니다. 우리는 학창시절에 벡터나 행렬의 개념을 통해 x,y,z 방향으로
확대하는 다차원 개념을 배웠다는 것을 기억할 것입니다. 인공지능에 사용하는 머신러닝과 딥러닝도 이를
확장한 텐서를 주로 사용하고 있기 때문에 다차원 데이터 분석에 필요한 배열구조를 이해하여야 합니다. 따라서, 이 책에서는 넘파이 모듈의 배열 개념을 먼저 이해하고 이에 필요한 다양한 수학적 처리 방식을 단계적으로 설명하고
있기 때문에 수학적 지식과 함께 공부할 수 있을 것입니다.<o:p></o:p>
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도서관에서 책들을 분류하는 코드가 있어서 책을 찾을 때 편리함을 느꼈을 것입니다. 파이썬의 리스트를 순차적으로 관리하기 위한 배열구조의 관리가 중요하며, 이러한
순서 정보를 인덱스라고 합니다. 단순한 배열구조에서 다차원 배열구조에 대한 설명을 통해 넘파이의 배열구조나
배열 원소 찾기 등의 기본 지식을 알 수 있습니다. 본론에서는 대부분의 개념을 몇 개의 예제를 프로그래밍
하는 과정을 통해 설명하고 있습니다. 특히, 인공지능이 모든
것을 학습할 수 있다는 생각을 해 본다면, 숫자 뿐만 아니라 문자 자료형의 처리 방법을 잘 이해하는
것이 필요할 것입니다. 개인적으로 자료형 클래스를 만드는 dtype 에
대한 부분이 도움이 많이 되었습니다.<o:p></o:p>
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책의 설명을 이해하기 위해서는 파이썬을 어느 정도 이해할 수 있는 지식이 필요하므로, 처음 파이썬을 하시는 분들 보다는 기본적인 사용법을 하실 수 있으면서 머신러닝에 관심이 있는 분들에게 최고의
책이라고 생각합니다. 수학 공부할 때도 어려움을 주었던 선형대수나 통계와 같은 학문을 파이썬과 함께
쉽게 배우고 이해할 수 있다는 신기한 경험을 할 수 있을 것으로 기대합니다. :)<o:p></o:p>
닫기
파이썬으로 선형대수 및 통계 등의 수학적인 내용들을 공부할 수 있다 ne**in95 | 2020-06-29 | 추천: 0 |

예전에 다니던 회사에서 알게된 파이썬은 점점 인기를 더해가기만 한다. 주로 C++, C#을 사용하여 프로그램들을 개발했기 때문에 파이썬은 프로그램의 일 부 기능을 구현하기 위해 사용한 이후로 그다지 많이 사용하지는 않았다. 내가 있던 소프트웨어 개발 파트가 아닌 다른 부서 쪽에서는 파이썬을 사용하여 이런저런 수치해석이나 로직의 분석들을 손쉽게 진행하기 위해 자주 사용하는 것들을 보곤 했었다. 다양한 모듈들을 사용할 수 있기 때문에 굉장히 효율적이라고 설파하던 친구도 생각이 난다. 그 덕분에 얼마전부터 파이썬을 시작하여 공부하고 있는... 더보기

예전에 다니던 회사에서 알게된 파이썬은 점점 인기를 더해가기만 한다. 주로 C++, C#을 사용하여 프로그램들을 개발했기 때문에 파이썬은 프로그램의 일 부 기능을 구현하기 위해 사용한 이후로 그다지 많이 사용하지는 않았다. 내가 있던 소프트웨어 개발 파트가 아닌 다른 부서 쪽에서는 파이썬을 사용하여 이런저런 수치해석이나 로직의 분석들을 손쉽게 진행하기 위해 자주 사용하는 것들을 보곤 했었다. 다양한 모듈들을 사용할 수 있기 때문에 굉장히 효율적이라고 설파하던 친구도 생각이 난다. 그 덕분에 얼마전부터 파이썬을 시작하여 공부하고 있는 중이었다.

그런데 흥미가 가는 제목을 가진 이 책을 발견했다. 일단 이 책이 딥러닝 이나 머신러닝에 대한 책이 아니라는 것을 알아야 한다. 딥러닝 이나 머신 러닝을 시작하기 전에 필요한 수학(선형대수, 통계)을 파이썬을 통해서 설명하고 있는 책이다. 특징이라면 파이썬 자체라기보다 파이썬의 넘파이 모듈 활용하여 선형대수와 통계 등을 다양한 예제를 통해서 한땀한땀 바느질하듯이 기초부터 배워볼 수 있는 책이라는 것이다.

예제들이 쉽게 때문에 초보자라도 쉽게 진행할 수 있다. 하지만 파이썬을 전혀 모르는 사람이라면 기초 파이썬에 대해서 먼저 공부해 보기를 추천한다. 파이썬을 설치하고 간단히 실행할 줄 아는 정도면 될 것 같다. 그 정도의 기본만 된다면 책 속의 다양한 예제를 통해서 딤러닝 이나 머신러님 구현시 사용할 수 있는 여러 개념들을 알 수 있을 것이다. 대학에서 공대를 나온 사람이라면 수치해석 쪽을 파이썬으로 공부한다고 생각하면 쉽게 이해할 수 있을 것 같다.

아, 수학책도 같이 놓고 보면 좀 편할 것 같다. 책 속에서도 잘 설명이 되어 있기는 하지만 수학책으로 다시 한번 개념을 숙지하면 더 쉽게 넘파이 모듈을 활용할 수 있지 않을까... 싶다. 굳이 딥러닝, 머신러닝이 아닌 그냥 파이썬으로 수치해석 쪽을 공부해보고 싶은 분이나 기하, 벡터 쪽의 수학적인 내용들을 공부해 보고 싶은 분들에게 추천한다.
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