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3시간에 배우는 인공지능 데이터 분석, 오렌지 : 문과 출신 비개발자 비즈니스맨을 위한

3시간에 배우는 인공지능 데이터 분석, 오렌지 : 문과 출신 비개발자 비즈니스맨을 위한 (Loan 3 times)

Material type
단행본
Personal Author
김성민, 저 김명진, 저 김민수, 저 김세희, 저 박지혜, 저 윤수민, 저 이서진, 저 정소현, 저 조윤아, 저
Corporate Author
서울과학종합대학원. 디지털혁신처
Title Statement
3시간에 배우는 인공지능 데이터 분석, 오렌지 : 문과 출신 비개발자 비즈니스맨을 위한 / 서울과학종합대학원 디지털혁신처
Publication, Distribution, etc
서울 :   서울경제경영,   2021  
Physical Medium
v, 125 p. : 천연색삽화 ; 25 cm
ISBN
9791162820834
General Note
서울과학종합대학원 디지털혁신처: 김성민, 김명진, 김민수, 김세희, 박지혜, 윤수민, 이서진, 정소현, 조윤아  
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No. 2 Location Sejong Academic Information Center/Science & Technology/ Call Number 006.3 2021z5 Accession No. 151354962 Availability Available Due Date 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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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.


Information Provided By: : Aladin

Author Introduction

서울과학종합대학원 디지털혁신처(지은이)

김성민 처장 김명진 연구원 김민수 연구원 김세희 연구원 박지혜 연구원 윤수민 연구원 이서진 연구원 정소현 연구원 조윤아 연구원

Information Provided By: : Aladin

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?

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