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110 | ▼a 서울과학종합대학원. ▼b 디지털혁신처 | |
245 | 1 0 | ▼a 3시간에 배우는 인공지능 데이터 분석, 오렌지 : ▼b 문과 출신 비개발자 비즈니스맨을 위한 / ▼d 서울과학종합대학원 디지털혁신처 |
246 | 3 | ▼a 세시간에 배우는 인공지능 데이터 분석, 오렌지 |
246 | 3 0 | ▼a 오렌지 |
260 | ▼a 서울 : ▼b 서울경제경영, ▼c 2021 | |
300 | ▼a v, 125 p. : ▼b 천연색삽화 ; ▼c 25 cm | |
500 | ▼a 서울과학종합대학원 디지털혁신처: 김성민, 김명진, 김민수, 김세희, 박지혜, 윤수민, 이서진, 정소현, 조윤아 | |
700 | 1 | ▼a 김성민, ▼e 저 |
700 | 1 | ▼a 김명진, ▼e 저 |
700 | 1 | ▼a 김민수, ▼e 저 |
700 | 1 | ▼a 김세희, ▼e 저 |
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700 | 1 | ▼a 윤수민, ▼e 저 |
700 | 1 | ▼a 이서진, ▼e 저 |
700 | 1 | ▼a 정소현, ▼e 저 |
700 | 1 | ▼a 조윤아, ▼e 저 |
945 | ▼a KLPA |
Holdings Information
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No. 1 | Location Science & Engineering Library/Sci-Info(Stacks1)/ | Call Number 006.3 2021z5 | Accession No. 121257013 | Availability Available | Due Date | Make a Reservation | Service |
No. 2 | Location Sejong Academic Information Center/Science & Technology/ | Call Number 006.3 2021z5 | Accession No. 151354962 | Availability In loan | Due Date 2023-12-14 | Make a Reservation | Service |
No. 3 | Location Sejong Academic Information Center/Science & Technology/ | Call Number 006.3 2021z5 | Accession No. 151354963 | Availability Available | Due Date | Make a Reservation | Service |
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No. 2 | Location Sejong Academic Information Center/Science & Technology/ | Call Number 006.3 2021z5 | Accession No. 151354963 | Availability Available | Due Date | Make a Reservation | Service |
Contents information
Book Introduction
문과 출신 비개발자 비즈니스맨을 위한 인공지능 가이드. 서울과학종합대학원에서 출간한 인공지능 데이터 분석 매뉴얼이다. 코딩/프로그래밍 없이 마우스 클릭만으로 인공지능 데이터 분석을 할 수 있게 해주는 오렌지(Orange) 프로그램을 이용해, 경영자를 위한 인공지능 기본개념부터, 데이터 지능, 실제 데이터 분석 과정까지 그림과 설명을 통해 상세히 소개한다.
문과 출신 비개발자 비즈니스맨을 위한 인공지능 가이드.
객관적 경영의사결정에 바로 활용할 수 있는 인공지능 데이터 분석 방법을, 코딩 없이 마우스 클릭으로 배운다.
비즈니스맨을 위한 AI 경영학 교육에 앞장서고 있는, 서울과학종합대학원에서 출간한 인공지능 데이터 분석 매뉴얼. 코딩/프로그래밍 없이 마우스 클릭만으로 인공지능 데이터 분석을 할 수 있게 해주는 오렌지(Orange) 프로그램을 이용해, 경영자를 위한 인공지능 기본개념부터, 데이터 지능(어떤 데이터를 수집할 것인가? 그걸로 인공지능을 어떻게 공부시킬 것인가? 어떻게 분석하고 어떻게 적용할 것인가? 등 데이터 이해/활용 능력), 실제 데이터 분석 과정까지 그림과 설명을 통해 상세히 소개한다.
인공지능에 대한 배경지식이 없어도, 코딩/프로그래밍 경험이 없어도, 누구나 쉽게 따라할 수 있는 점이 특징이다.
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Author Introduction
Table of Contents
Part 1. 데이터 분석 준비운동 0. 인공지능/머신러닝/딥러닝, 세상에서 제일 쉽게 이해하기 1. 친절한 지도학습, 불친절한 비지도학습, 완전 불친절한 강화학습 2. 코딩 없이도 인공지능 데이터 분석을 할 수 있다고? 3. 코딩 없이 하는 인공지능 데이터 분석, 오렌지 설치법 Part 2. 데이터 분석 실습 4. 객관식 예측 Classification: 이직할 직원 예측하기, 암 진단하기 4-1. 성능평가: Accuracy, Precision, Recall, F1, LogLoss 5. 주관식 예측 Regression: 아이오와 집값 예측하기 5-1. 성능평가: MSE, RMSE, MAE, R2 6. 그룹 나누기 Clustering: 쇼핑몰 고객 세분화하기, 개 고양이 호랑이 구분하기 7. 규칙 찾기 Association Rule: 구매할 상품 예측하기 덮으며 데이터분석으로 뭘 할 수 있을까?