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파이썬 라이브러리를 활용한 머신러닝(번역개정2판)
이미 파이썬을 조금 다룰 수 있고 데이터를 가지고 예측 문제를 풀어보고 싶다면 알고리즘 이름보다 작업의 전체 과정이 먼저 궁금할 수 있습니다. 이 책은 사이킷런을 비롯한 파이썬 라이브러리를 이용해 데이터를 준비하고 모델을 적용하며 결과를 평가하는 흐름에 초점을 둡니다.
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책의 기본 정보
- 출판사
- 한빛미디어
- 출간일
- 2022-02-25
- 분량
- 504쪽
- ISBN
- 9791162245279
이 책에서 공부할 수 있는 내용
출판사가 공개한 구성에서 확인한 학습 범위입니다.
지도 학습과 비지도 학습
- 책의 예제와 설명을 통해 살펴볼 수 있습니다.
데이터 전처리와 특성 표현
- 책의 예제와 설명을 통해 살펴볼 수 있습니다.
모델 평가와 파이프라인
- 책의 예제와 설명을 통해 살펴볼 수 있습니다.
텍스트 데이터 처리
- 책의 예제와 설명을 통해 살펴볼 수 있습니다.
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어떤 내용을 다루나요?
이미 파이썬을 조금 다룰 수 있고 데이터를 가지고 예측 문제를 풀어보고 싶다면 알고리즘 이름보다 작업의 전체 과정이 먼저 궁금할 수 있습니다. 이 책은 사이킷런을 비롯한 파이썬 라이브러리를 이용해 데이터를 준비하고 모델을 적용하며 결과를 평가하는 흐름에 초점을 둡니다.
지도 학습과 비지도 학습을 비교한 뒤 데이터 전처리와 특성 표현으로 이어집니다. 예제에서 어떤 열을 입력으로 삼는지, 데이터의 형태를 바꾸면 무엇이 달라지는지를 따라가면 모델 이전의 준비가 왜 중요한지 살펴볼 수 있습니다.
교차 검증과 평가 지표, 파이프라인도 다룹니다. 결과가 좋다는 말이 어떤 기준에서 나온 것인지 확인하고, 데이터 준비와 모델을 하나의 작업 과정으로 묶어 보는 데 활용할 수 있습니다. 텍스트 데이터를 다루는 장도 있습니다.
이 책은 알고리즘을 처음부터 직접 구현하기보다 이미 만들어진 라이브러리를 활용하는 데 비중을 둡니다. 파이썬과 넘파이, 시각화 도구에 어느 정도 익숙한 독자에게 더 잘 맞습니다. 2022년 번역개정판이므로 설치와 API 예제는 현재 도구 버전과 함께 확인해야 합니다.
특징
사이킷런을 중심으로 데이터 준비부터 모델 평가까지 다룹니다.
특성 표현과 교차 검증, 파이프라인에 별도의 지면을 할애합니다.
파이썬 기초를 익힌 독자가 라이브러리 사용 흐름을 살펴보기 좋습니다.
이 책에서 주로 다루는 내용
- 지도 학습과 비지도 학습
- 데이터 전처리와 특성 표현
- 모델 평가와 파이프라인
- 텍스트 데이터 처리
작가 소개
안드레아스 뮐러와 세라 가이도는 머신러닝을 파이썬 도구로 활용하는 과정을 함께 설명합니다. 박해선이 한국어로 옮겼습니다.