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(파이썬을 이용한) 머신러닝, 딥러닝 실전 개발 입문 : 웹 크롤링과 스크레이핑부터 머신러닝·딥러닝까지 체계적으로 배우기 (Loan 108 times)

Material type
단행본
Personal Author
クジラ飛行机 윤인성, 역
Title Statement
(파이썬을 이용한) 머신러닝, 딥러닝 실전 개발 입문 : 웹 크롤링과 스크레이핑부터 머신러닝·딥러닝까지 체계적으로 배우기 / 쿠지라 히코우즈쿠에 지음 ; 윤인성 옮김
Publication, Distribution, etc
파주 :   위키북스,   2017  
Physical Medium
xviii, 430 p. : 삽화 ; 24 cm
Series Statement
데이터 사이언스 시리즈 ;003
Varied Title
Pythonによるスクレイピング&機械学習開発テクニック : BeautifulSoup、scikit-learn、TensorFlowを使ってみよう
ISBN
9791158390679
General Note
부록: 1. Docker로 개발 환경 구축하기, 2. 파이썬+Anaconda 환경 준비  
색인수록  
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No. 3 Location Science & Engineering Library/Sci-Info(Stacks1)/ Call Number 006.31 2017z5 Accession No. 121241515 Availability Available Due Date Make a Reservation Service B M
No. 4 Location Science & Engineering Library/Sci-Info(Stacks1)/ Call Number 006.31 2017z5 Accession No. 121242106 Availability In loan Due Date 2021-05-29 Make a Reservation Service M
No. 5 Location Science & Engineering Library/Sci-Info(Stacks1)/ Call Number 006.31 2017z5 Accession No. 121243350 Availability Available Due Date Make a Reservation Service B M
No. 6 Location Sejong Academic Information Center/Science & Technology/ Call Number 006.31 2017z5 Accession No. 151342653 Availability Available Due Date Make a Reservation Service
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No. 1 Location Sejong Academic Information Center/Science & Technology/ Call Number 006.31 2017z5 Accession No. 151342653 Availability Available Due Date Make a Reservation Service

Contents information

Book Introduction

머신러닝의 바탕이 되는 데이터를 수집하고, 수집된 데이터를 기반으로 머신러닝을 수행하는 방법을 설명한다. 인터넷에서 데이터를 어떻게 효율적으로 수집하는지 알아보고, 머신러닝을 원활하게 할 수 있게끔 데이터를 가공하는 방법을 살펴보며 더 나아가 가공된 데이터를 이용해 챗봇 제작, 규동 메뉴 이미지 판정, 얼굴 인식 등 머신러닝에 활용하는 과정까지 실질적인 파이썬 예제 코드로 소개하고 있다. 활용할 데이터만 가지고 있다면 자신이 원하는 것을 만들어낼 수 있다.

BeautifulSoup, scikit-learn, TensorFlow를 사용하여 실무에 머신러닝/딥러닝을 적용해 보자!
인공지능, 머신러닝, 딥러닝은 바둑, 의료, 자동차 등 이미 다양한 분야에서 성공적인 성과를 보여주고 있습니다. 이러한 머신러닝, 딥러닝과 관련된 성공 사례를 듣고 나면 실제 업무에서도 활용해보고 싶을 것입니다. 사실 머신러닝이라고 하면 어려운 수학과 관련된 지식이 필요하다고 생각하는 경우가 많지만, 그렇게까지 어려운 수학을 사용하는 경우는 거의 없습니다. 활용할 데이터만 가지고 있다면 자신이 원하는 것을 만들어낼 수 있습니다.

『파이썬을 이용한 머신러닝, 딥러닝 실전 개발 입문』에서는 머신러닝의 바탕이 되는 데이터를 수집하고, 수집된 데이터를 기반으로 머신러닝을 수행하는 방법을 설명합니다. 인터넷에서 데이터를 어떻게 효율적으로 수집하는지 알아보고, 머신러닝을 원활하게 할 수 있게끔 데이터를 가공하는 방법을 살펴봅니다. 나아가 가공된 데이터를 이용해 챗봇 제작, 규동 메뉴 이미지 판정, 얼굴 인식 등 머신러닝에 활용하는 과정까지 실질적인 파이썬 예제 코드로 소개합니다.


Information Provided By: : Aladin

Author Introduction

쿠지라 히코우즈쿠에(지은이)

파이썬, PHP, 자바스크립트 등의 프로그래밍 언어, 머신러닝과 알고리즘 등의 서적을 다수 집필했다. 무료 소프트웨어도 다수 공개하고 있다. 대표작으로는 일본어 프로그래밍 언어 '나데시코', 텍스트 음악 '사쿠라' 등이 있다. 2001년에 온라인 소프트웨어 대상을 받았으며, 2005년 IPA에서 슈퍼크리에이터로 인정받았다. 2010년에 OSS 공헌자 상을 받았다(웹 사이트: https://kujirahand.com).

윤인성(옮긴이)

출근하는 게 싫어서 책을 집필하기 시작했다. 현재 직업 특성상 집에서 나갈 이유가 별로 없다는 것에 굉장히 만족하는 성격이기도 하다. 홍차와 커피를 좋아하며 기타, 가야금, 그림 그리기, 스컬핑 등이 취미이다. 저서로는 『혼자 공부하는 파이썬』, 『IT CookBook, HTML5 웹 프로그래밍』, 『모던 웹을 위한 JavaScript+jQuery 입문』, 『모던 웹을 위한 Node.js 프로그래밍』, 『모던 웹 디자인을 위한 HTML5+CSS3 입문』 등이 있으며, 역서로는 『TopCoder 알고리즘 트레이닝』, 『자바 퍼즐러』, 『소셜 코딩으로 이끄는 GitHub 실천 기술』, 『Nature of Code』 등이 있다.

Information Provided By: : Aladin

Table of Contents

▣ 00장: 머신러닝을 위한 데이터 처리 
0-1. 크롤링, 스크레이핑, 머신러닝 
___인터넷의 빅데이터 
___스크레이핑, 크롤링, 데이터 가공 
___머신러닝에 사용할 수 있는 데이터의 구조 

▣ 01장: 크롤링과 스크레이핑 
1-1. 데이터 다운로드하기 
___웹상의 정보를 추출하는 방법 
___urllib.request를 이용한 다운로드 
___웹에서 데이터 추출하기 
___BeautifulSoup로 스크레이핑하기 
1-2. BeautifulSoup로 스크레이핑하기 
___네이버 금융에서 환율 정보 추출하기 
___웹 브라우저로 HTML 구조 확인하기 
1-3. CSS 선택자 
___위키 문헌에 공개돼 있는 윤동주 작가의 작품 목록 가져오기 
___CSS 선택자 자세히 알아보기 
___CSS 선택자로 추출 연습하기 
___정규 표현식과 함께 조합하기 
1-4. 링크에 있는 것을 한꺼번에 내려받기 
___한꺼번에 다운받는 데 필요한 처리 내용 
___상대 경로를 전개하는 방법 
___재귀적으로 HTML 페이지를 처리하는 방법 

▣ 02장: 고급 스크레이핑 
2-1. 로그인이 필요한 사이트에서 다운받기 
___HTTP 통신 
___requests 사용해보기 
2-2. 웹 브라우저를 이용한 스크레이핑 
___웹 브라우저 원격 조작에 사용하는 Selenium 
___웹 사이트를 이미지로 캡처해보기 
___네이버에 로그인해서 구매한 물건 목록 가져오기 
___Selenium으로 스크레이핑하는 방법 
___자바스크립트 실행해보기 
2-3. 웹 API로 데이터 추출하기 
___웹 API 
___웹 API를 제공하는 이유 
___웹 API 사용해보기 - OpenWeatherMap의 날씨 정보 
___국내에서 사용할 수 있는 웹 API 
2-4. cron을 이용한 정기적인 크롤링 
___정기적인 크롤링 
___매일 환율 정보 저장하기 
___cron으로 매일 한 번 실행하기 
___crontab 설정 방법 

▣ 03장: 데이터 소스의 서식과 가공 
3-1. 웹의 다양한 데이터 형식 
___텍스트 데이터와 바이너리 데이터 
___XML 분석 
___JSON 분석 
___YAML 분석 
___CSV/TSV 분석 
___엑셀 파일 분석 
3-2. 데이터베이스 
___데이터베이스 
___데이터 저장에는 어떤 데이터베이스를 사용해야 할까? 
___SQLite - 가볍게 파일 하나로 사용할 수 있는 데이터베이스 
___MySQL 사용하기 
___TinyDB 사용하기 

▣ 04장: 머신러닝 
4-1. 머신러닝이란? 
___머신러닝 개요 
___머신러닝의 종류 
___머신러닝의 흐름 
___머신러닝의 응용 분야 
___초과 학습(초과 적합) 
4-2. 머신러닝 첫걸음 
___머신러닝 프레임워크 scikit-learn 
___XOR 연산 학습해보기 
___붓꽃의 품종 분류하기 
4-3. 이미지 내부의 문자 인식 
___손글씨 숫자 인식하기 
___이미지 데이터 학습시키기 
4-4. 외국어 문장 판별하기 
___외국어 판정 
___판정 방법 
___샘플 데이터 수집 
___언어 판별 프로그램 
___웹 인터페이스 추가하기 
4-5. 서포트 벡터 머신(SVM) 
___SVM이란? 
___SVM을 실제로 사용해보기 
___SVM의 종류 
4-6. 랜덤 포레스트 
___랜덤 포레스트란? 
___랜덤 포레스트 사용하기 
4-7. 데이터를 검증하는 방법 
___크로스 밸리데이션 
___그리드 서치 

▣ 05장: 딥러닝 
5-1. 딥러닝 개요 
___딥러닝 
5-2. TensorFlow 설치하기 
___TensorFlow 
___설치 방법 
___설치가 제대로 됐는지 확인하기 
___TensorFlow로 간단한 계산해보기 
5-3. Jupyter Notebook 
___Jupyter Notebook 설치하고 실행하기 
___새 노트 만들기 
___데이터 시각화 
___TensorFlow와 함께 사용하기 
5-4. TensorFlow 기본 
___TensorFlow 기본 
___머신러닝 해보기 
5-5. TensorBoard로 시각화하기 
___TensorBoard의 사용법 
5-6. TensorBoard로 딥러닝하기 
___딥러닝의 구조 
___딥러닝 해보기 - MNIST 손글씨 데이터 
5-7. Keras로 다양한 딥러닝 해보기 
___Keras 
___Keras 설치 
___Keras로 MNIST 테스트해보기 
___Keras로 비만도 판정해보기 
5-8. Pandas/NumPy 다루기 
___Pandas/NumPy 
___데이터 조작 
___Pandas/Numpy 정리 

▣ 06장: 텍스트 분석과 챗봇 만들기 
6-1. 한국어 분석(형태소 분석) 
___형태소 분석 
___한국어 형태소 분석 라이브러리 
___출현 빈도 분석 
6-2. Word2Vec으로 문장을 벡터로 변환하기 
___Word2Vec 
___Gensim 설치 
___Gensim의 Word2Vec으로 “토지”를 읽어보기 
___위키피디아 한국어 버전을 사전으로 사용해보기 
___위키피디아 데이터로 놀아보기 
6-3. 베이즈 정리로 텍스트 분류하기 
___텍스트 분류 
___베이즈 정리 
___나이브 베이즈 분류 
___베이지안 필터 사용해보기 
6-4. MLP로 텍스트 분류하기 
___MLP로 텍스트 분류하기 
6-5. 문장의 유사도를 N-gram으로 분석하기 
___문장의 유사도 분석 
___레벤슈타인 거리 
___파이썬으로 레벤슈타인 거리를 계산하는 프로그램 
___N-gram으로 유사도 구하기 
6-6. 마르코프 체인과 LSTM으로 문장 생성하기 
___마르코프 체인과 LSTM/RNN 
___마르코프 체인이란? 
___마르코프 체인 구현하기 
___LSTM/RNN 
6-7. 챗봇 만들기 
___챗봇(회화 봇) 
___챗봇의 구조 

▣ 07장: 이미지와 딥러닝 
7-1. 유사 이미지 검출하기 
___간단한 형태 인식 - Average Hash 
7-2. CNN으로 Caltech 101의 이미지 분류하기 
___CNN으로 색상 있는 이미지 분류해보기 
7-3. 규동 메뉴 이미지 판정하기 
___규동을 판정할 수 있는 PC가 좋은 PC 
___스크레이핑부터 시작하기 
7-4. OpenCV로 얼굴 인식하기 
___OpenCV 
___얼굴을 인식하는 프로그램 만들어보기 
___얼굴에 모자이크 걸기 
7-5. 이미지 OCR - 연속된 문자 인식하기 
___OpenCV로 텍스트 영역 확인하기 
___문자 인식 데이터 만들기 
___다양한 숫자 폰트 학습 시키기 

▣ 부록: 개발 환경 구축 
부록-1. Docker로 개발 환경 구축하기 
___Docker란? 
___Docker 설치 
___윈도우 10 이하에서 Docker Toolbox 설치하기 
___macOS에서 Docker for Mac 설치하기 
부록-2. 파이썬 + Anaconda 환경 준비 
___파이썬 + Anaconda

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