실무로 통하는 ML 문제 해결 with 파이썬

전처리부터 딥러닝까지 포괄적으로 다루는 도서입니다.

데이터 분석을 공부하고 있지만 이론서도 보고 싶었는데, 예제가 많고 설명도 꼼꼼하게 되어있는 것 같아서 고른 책입니다.

그런데, 이번 표지도 너무 예쁜 것 같아요!

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< 실무로 통하는 ML 문제 해결 with 파이썬 > 목차

총 23개의 챕터로 구성되어 있습니다.

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1. 벡터, 행렬, 배열
2. 데이터 적재
3. 데이터 랭글링
4. 수치형 데이터 다루기
5. 범주형 데이터 다루기
6. 텍스트 다루기
7. 날짜와 시간 다루기
8. 이미지 다루기
9. 특성 추출을 사용한 차원 축소
10. 특성 선택을 사용한 차원 축소
11. 모델 평가
12. 모델 선택
13. 선형 회귀
14. 트리와 랜덤 포레스트
15. k-최근접 이웃
16. 로지스틱 회귀
17. 서포트 벡터 머신
18. 나이브 베이즈
19. 군집
20. 파이토치 텐서
21. 신경망
22. 비정형 데이터를 위한 신경망
23. 훈련 모델의 저장, 로딩, 서빙

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< 실무로 통하는 ML 문제 해결 with 파이썬 > 포인트

• 다양한 예제 문제와 해결 방법

 

 

예제 형식이 과제로 주어지고, 해결하는 코드와 코드에 대한 설명이 구체적으로 나와있습니다.

해결 과정에서 참고하거나 더 알면 좋은 부분은 링크를 달아두었습니다.

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• ​파이토치의 설명

 

 

딥러닝 분야에서 텐서를 다루기 위한 기본 도구에 대해 설명되어 있습니다.

이 책의 '파이토치 텐서'에서는텐서 생성부터전치, 펼치기, 연산 등을 다루고 있습니다.

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• 최선의 모델 선택과 훈련

 

 

최상의 성능을 내는 모델을 만들기 위해 시도할 수 있는 내용들을 구체적으로 다루고 있습니다.

사이킷런에서 사용하는 GridSearchCV, RandomizedSearchCV 등을 사용해보고 후보 학습 알고리즘과 하이퍼파라미터를 탐색하는 방법까지 설명합니다. 결정 트리나 랜덤 포레스트보다 높은 성능을 가진 모델을 훈련하기 위한 방법도 포함되어 있습니다.

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• 비정형 데이터를 위한 신경망

 

 

정형 데이터 뿐 아니라, 비정형 데이터를 위한 내용이 포함되어 있습니다.

​텍스트와 이미지 데이터에서 딥러닝을 사용하는 방법을 다루고 있습니다.

텍스트 분류 신경망, 모델 미세 튜닝에 대해 소개하고 있습니다.

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< 실무로 통하는 ML 문제 해결 with 파이썬 > 리뷰

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머신러닝 기본서로 추천드리는 책입니다.

진짜로.. 이 책을 왜 지금까지 못 봤지 싶은 후회가 들었어요.

책에서는 다양한 예제를 다루고 있고참고 사항과 덧붙여 알면 좋은 내용들도 포함하고 있습니다. 지금까지 읽어본 개념서 중 가장 많은 개념을 다루고, 모델 훈련과 SVM, 파이토치와 같은 심화적으로 꼭 알아야 하는 내용들도 포함하고 있어 공부하기 좋았습니다.

현재 머신러닝 관련 강의를 듣고 있는데 이미 배운 내용 + 과제에서 사용한 내용 + 곧 배울 내용까지 포함하고 있는 것 같았습니다. 관련 강의를 듣기 전 '실무로 통하는 ML 문제 해결 with 파이썬'으로 공부하시고 가면 도움이 많이 될 것이라 예상합니다.

 

 

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​ 실무로 통하는 ML 문제 해결 with 파이썬 (hanbit.co.kr)

실무로 통하는 ML 문제 해결 with 파이썬

 

 

 

"한빛미디어 서평단 <나는리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공 받아 작성된 서평입니다."