시각화 12

보구밀 카민스키, 데이터 분석을 위한 줄리아 - 시계열 데이터, 예측 모델, 랭킹 등 핸즈온 프로젝트로 마스터하는 줄리아 데이터 분석, 제이펍

#광고 - 링크로 구매 시 글쓴이에게 소정의 수수료가 제공됩니다.  "데이터 분석을 위한 줄리아"는 데이터 과학 분야에서 줄리아 언어의 강력한 기능을 탐구하고자 하는 독자들에게 완벽한 가이드입니다. 이 책은 줄리아의 기초부터 시작해 데이터 변환, 시각화, 예측 모델, 파이프라인 구축까지 데이터 분석의 모든 과정을 다룹니다. 특히, 줄리아의 빠른 속도와 효율성을 통해 대량의 데이터를 처리하는 방법을 배울 수 있습니다. 저자인 보구밀 카민스키는 줄리아의 핵심 데이터 패키지인 DataFrames.jl의 리드 개발자로서, 이 책을 통해 줄리아의 데이터 조작 능력을 깊이 있게 설명합니다. 책은 실세계 데이터셋을 활용하여 독자들이 실제 데이터 분석에 필요한 스킬을 익힐 수 있도록 돕습니다. 예를 들어, 체스 퍼즐 ..

케빈 머피, 확률론적 머신러닝: 기본편, 에이콘출판

"확률론적 머신러닝: 기본편"은 머신러닝의 기초부터 심화까지 폭넓게 다루는 책으로, 머신러닝에 관심이 있는 분들에게 강력히 추천하는 도서입니다. 이 책은 케빈 머피가 저술한 것으로, 그는 브리티시컬럼비아대학교에서 교수로 재직했으며, 현재 구글 딥마인드에서 팀을 이끌고 있는 저명한 학자입니다. 그의 머신러닝 관련 저서는 이미 많은 독자에게 사랑받아 왔습니다. 이 책은 머신러닝의 기초적인 수학적 토대와 다양한 방법론을 포괄적으로 설명하며, 특히 딥러닝뿐만 아니라 다양한 데이터 시각화 기법과 신경망 구조에 대한 내용을 포함하고 있습니다. 챕터 제목에서 알 수 있듯이, "가우스 선별 분석"부터 "이미지를 위한 트랜스포머"까지 다양한 주제를 다루고 있어, 이론적 배경과 실용적인 응용을 모두 탐구할 수 있습니다. ..