머신러닝의 길잡이가 되어줄 QUICK REFERENCE!
인공지능을 구현하는 방법론 중 하나인 머신러닝에 대해 알아야 할 수학 공식이나 통계 지식이 너무 많아 압도될 때가 있습니다.
이 책은 이런 고민을 해결해 주는 책입니다. 너무 복잡하고 어려운 과정을 추상화해서 쉽게 사용하고 싶다거나, 알고리즘의 복잡한 내부를 바닥까지 이해하지는 못하더라도 머신러닝 알고리즘을 가져와 내 데이터에 바로 적용해 보고 싶을 때 사용할 수 있는 도구들을 소개하고 그 활용 방법을 알려줍니다.
다양한 데이터 분석기법 및 시각화 방법을 함축적 내용으로 소개하여, 옆에 두고 보면서 궁금한 것이 생겼을 때 찾아보는 용도로도 좋습니다.
https://post.naver.com/viewer/postView.nhn?volumeNo=31311866
https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=19005915
머신러닝을 배울 때 참고하기에 이만한 책이 없다고 본다. 필자는 초기 머신러닝을 파이썬에서 접하면 matropit 등 pandas 등의 라이브러리를 접하게 되는데 이 책에서는 해당 라이브러리 외에도 다양한 시각화 라이브러리를 소개한다. 머신 러닝에서 사용하는 지도 학습, 비지도 학습에 대한 알고리즘에 대한 깊은 설명은 없지만 sklearn kit 라이브러리에서 제공하는 머신러닝을 알고리즘을 사용하여 예제 코드를 확인 할 수 있다.
코드와 함께 시각화(차트) 결과를 제공하여 알고리즘 별 데이터 분석을 할때 접근에 용이하다. 예를 들면 실무에서 머신러닝을 적용하며 누락된 데이터 혹은 가공한 데이터에 다루는 방법에는 정해진 답이 없다. 책에서는 데이터의 전처리, 가공, 누락된 데이터를 다룰 때 상황에 따른 다른 방식을 적용한 예시를 알려 준다.
현재 소장하고 있는 핸즈온 머신러닝 2판과 크기를 해보았다. 두깨는 1/3 크기로 작고 넓이도 작다. 평소 출근 시 핸즈온 머신러닝은 책이 크고 무거운 감이 있어서 회사에서 주로 보고 있다. 주머니 속의 머신러닝은 아담한? 크기로 가방에 넣고 다녀도 큰 무리가 없다. 책이 가벼워서 지하철, 버스, 기차 에서든 편하게 볼 수 있다.
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