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신백균, Must Have 머신러닝·딥러닝 문제해결 전략 - 캐글 수상작 리팩터링으로 배우는 문제해결 프로세스와 전략, 골든래빗(주)

#광고 - 링크로 구매 시 글쓴이에게 소정의 수수료가 제공됩니다. "머신러닝·딥러닝 문제해결 전략"은 신백균 저자가 집필한, 머신러닝과 딥러닝 분야에서의 문제 해결을 위한 체계적인 접근법을 제시하는 책입니다. 이 책은 특히 캐글(Kaggle)과 같은 데이터 경진대회에서의 경험을 바탕으로, 수많은 수상자의 노트북을 분석하여 도출한 공통 패턴을 공유합니다. 머신러닝과 딥러닝의 기본 개념을 이해한 후, 실제 문제를 해결하는 데 필요한 전략과 프로세스를 익힐 수 있도록 구성되어 있습니다. 책은 크게 세 부분으로 나누어져 있습니다. 첫 번째 부분에서는 캐글의 중요성과 머신러닝·딥러닝 문제 해결에 최적화된 프로세스를 소개합니다. 두 번째 부분에서는 실제 경진대회 사례를 통해 머신러닝 모델을 적용하는 방법을 배우며,..

#광고 - 링크로 구매 시 글쓴이에게 소정의 수수료가 제공됩니다. "신경망과 심층학습"은 차루 C. 아가르왈이 저술한 인공지능 분야의 필독서로, 신경망의 기초부터 고급 주제까지 체계적으로 정리한 교과서입니다. 이 책은 특히 딥러닝과 머신러닝에 관심이 있는 대학원생, 연구자, 실무자들에게 적합하며, 각 장마다 연습문제를 통해 독자의 이해를 돕고 있습니다. 책은 신경망의 기본 구조와 훈련 방법을 소개하며, 전통적인 기계 학습 모형과의 관계를 명확히 설명합니다. 이를 통해 독자는 지지 벡터 기계, 로지스틱 회귀, 추천 시스템 등 신경망의 특수 사례를 이해할 수 있습니다. 또한, 심층 신경망의 훈련과 정칙화에 관한 심도 있는 논의가 포함되어 있어, 이론적 배경을 탄탄히 다질 수 있습니다. 저자는 IBM T. J..

#광고 - 링크로 구매 시 글쓴이에게 소정의 수수료가 제공됩니다.  『혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝』은 머신러닝과 딥러닝의 핵심 개념을 쉽고 체계적으로 익힐 수 있도록 돕는 입문서입니다. 이 책은 최신 AI 트렌드를 반영하여 더욱 완성도를 높였으며, 특히 트랜스포머와 대규모 언어 모델(LLM) 실습을 새롭게 추가하여 최신 AI 기술이 실제로 어떻게 동작하는지를 배울 수 있는 기회를 제공합니다. 저자 박해선은 기계공학을 전공한 후 소프트웨어와 과학의 경계를 탐구하며, 머신러닝과 딥러닝에 관한 다양한 저서를 집필해온 전문가입니다. 이 책은 '1:1 과외하듯 배우는 설명 방식'과 '구글 코랩(Colab) 기반 실습'을 통해 독자가 혼자서도 쉽게 학습할 수 있도록 구성되어 있습니다. 각 장마다 자주 하는 질문(..

#광고 - 링크로 구매 시 글쓴이에게 소정의 수수료가 제공됩니다.  "핸즈온 머신러닝"은 머신러닝과 딥러닝 분야에서 필수적인 지침서로, 초보자부터 전문가까지 모두에게 유용한 내용을 담고 있습니다. 저자 오렐리앙 제롱은 구글에서 유튜브 동영상 분류 팀을 이끌었던 경험을 바탕으로, 이 책을 통해 실무에서 바로 활용할 수 있는 머신러닝 기술을 소개합니다. 이 책은 복잡한 이론을 나열하기보다는 실용적인 예제를 통해 독자가 직접 실습하며 학습할 수 있도록 구성되어 있습니다. 각 장마다 제공되는 연습문제를 통해 배운 내용을 복습하고, 자신의 프로젝트에 적용해볼 수 있는 기회를 제공합니다. 특히, 최신 라이브러리 버전으로 업데이트된 전체 코드는 독자가 최신 기술 트렌드를 쉽게 따라갈 수 있도록 도와줍니다. 또한, 이..

#광고 - 링크로 구매 시 글쓴이에게 소정의 수수료가 제공됩니다.  "몬테카를로 시뮬레이션으로 배우는 확률통계 with 파이썬"은 확률 통계의 기초부터 심화 개념까지 체계적으로 학습할 수 있는 유용한 도서입니다. 이 책은 특히 파이썬을 활용하여 이론을 실제 데이터 분석에 적용하는 방법을 중점적으로 다루고 있습니다. 저자 장철원은 통계학을 전공한 소프트웨어 공학자로, 실무 경험을 바탕으로 독자들이 이해하기 쉽게 내용을 구성했습니다. 책은 크게 두 부분으로 나뉘어 있으며, 첫 번째 부분에서는 기초 수학과 확률의 기본 개념을 설명합니다. 경우의 수, 함수, 확률 변수 등의 핵심 개념을 다루며, 이를 통해 확률 통계의 기본 틀을 잡을 수 있습니다. 두 번째 부분에서는 몬테카를로 시뮬레이션을 통해 확률 분포의 성..

"데이터 마이닝 개념과 기법"은 데이터 과학과 분석 분야에서 필수적인 지식을 제공하는 책입니다. 저자인 지아웨이 한은 데이터 마이닝의 권위자로, 이 책에서 데이터 마이닝의 기본 개념과 다양한 기법을 체계적으로 소개하고 있습니다. 이 책은 데이터 마이닝의 필요성과 중요성을 설명하며, 정보 기술의 발전에 따른 데이터 마이닝의 역할을 강조합니다. 책의 내용은 데이터 마이닝의 다양한 데이터 유형과 작업 유형을 다루고 있습니다. 독자들은 데이터 마이닝의 핵심 절차와 지식 발견의 과정에 대해 이해할 수 있으며, 통계학, 머신러닝, 패턴 인식, 데이터베이스 기술 등 여러 분야와의 연계성을 배울 수 있습니다. 또한, 데이터 마이닝의 응용 분야에 대해서도 심도 있는 논의가 이루어져 있어, 이론과 실제를 아우르는 폭넓은 ..

"밑바닥부터 시작하는 딥러닝 3"는 딥러닝의 기본 개념부터 실제 구현 방법까지 체계적으로 설명하는 책으로, 저자 사이토 고키의 경험과 지식을 바탕으로 한 심도 깊은 학습 자료입니다. 이 책은 딥러닝을 처음 접하는 사람들뿐만 아니라 이미 기초를 다진 독자들에게도 유용한 내용으로 구성되어 있습니다. 특히, 파이썬을 활용하여 딥러닝 프레임워크를 직접 구현해보는 과정은 독자에게 실질적인 경험을 제공합니다. 책은 단계별로 진행되며, 각 단계에서 필요한 개념과 기술을 차근차근 익힐 수 있도록 설계되었습니다. 예를 들어, 코드 3줄로 시작하여 점진적으로 복잡한 구조를 만들어 가는 방식은 독자가 딥러닝의 기초부터 고급 내용까지 자연스럽게 이해할 수 있도록 돕습니다. 이 과정에서 동적 계산 그래프(Define-by-Ru..

『밑바닥부터 시작하는 딥러닝 2』는 딥러닝의 기초부터 심화까지 다양한 내용을 다루며, 특히 자연어 처리와 시계열 데이터 처리에 중점을 둔 입문서입니다. 저자 사이토 고키는 이 책을 통해 독자들이 딥러닝의 기본 원리를 이해하고, 이를 실제로 구현해보는 경험을 제공합니다. 이 책은 총 8장으로 구성되어 있으며, 첫 장에서는 신경망의 기본 개념을 복습하고, 이후 자연어 처리와 관련된 다양한 기법을 차례로 소개합니다. 특히 word2vec, 순환 신경망(RNN), LSTM, GRU, seq2seq, 어텐션 등 현대 딥러닝 기술을 쉽게 이해할 수 있도록 설명합니다. 각 장에서는 이론적인 배경과 함께 실제 코드 예제를 제공하여 독자가 직접 실습할 수 있는 기회를 마련하고 있습니다. 저자는 복잡한 수식보다는 직관적인..

"밑바닥부터 시작하는 딥러닝 1(리마스터판)"은 딥러닝의 기초부터 심화까지 체계적으로 안내하는 입문서로, 딥러닝을 처음 접하는 독자뿐만 아니라 기초를 다시 다지고 싶은 개발자와 연구자에게도 유용한 자료입니다. 이 책은 라이브러리나 프레임워크에 의존하지 않고, 딥러닝의 핵심 개념을 직접 구현해보는 방식으로 구성되어 있어, 독자들이 이론과 실습을 동시에 익힐 수 있도록 돕습니다. 특히, 퍼셉트론, 신경망, 오차역전파법 등 딥러닝의 기본 개념을 명확하게 설명하고, 합성곱 신경망(CNN)과 같은 고급 주제까지 쉽게 접근할 수 있도록 구성되어 있습니다. 복잡한 개념을 이해하기 쉽게 시각화하여, 독자들이 어려운 수식이나 난해한 설명 없이도 내용을 쉽게 따라갈 수 있도록 배려했습니다. 리마스터판에서는 서식과 코드, ..

#광고 - 링크로 구매 시 글쓴이에게 소정의 수수료가 제공됩니다.  "딥러닝을 위한 선형대수학"은 딥러닝과 선형대수학의 관계를 깊이 있게 탐구하는 책입니다. 이 책은 MIT의 저명한 수학자 길버트 스트랭 교수가 집필하였으며, 딥러닝과 머신러닝을 이해하는 데 필수적인 수학적 기초를 제공하는 데 중점을 두고 있습니다. 특히, 선형대수학이 딥러닝과 어떤 관계가 있는지를 명확히 설명하며, 이 분야를 연구하고자 하는 이공계열 학생이나 전문가들에게 큰 도움이 될 것입니다. 책은 기본적인 행렬 연산부터 시작하여, 고급적인 특잇값 분해, 차원 축소, 데이터 압축 등의 심화된 주제까지 다룹니다. 또한, 최적화, 확률과 통계와 같은 딥러닝을 이해하는 데 필수적인 수학 이론도 포함되어 있어, 딥러닝의 수학적 기반을 다지고자..