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| 245 | 1 0 | ▼a 파이썬으로 배우는 머신러닝 = ▼x Machine learning with Python / ▼d 김화종 지음 |
| 246 | 3 | ▼a 머신러닝 |
| 260 | ▼a 서울 : ▼b 홍릉, ▼c 2022 | |
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Holdings Information
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Contents information
Book Introduction
이 책은 기업 현장에서 디지털 전환(Digital Transformation), 인공지능(AI) 도입, 데이터 분석을 담당하는 실무자를 위한 학습서이다. 현업에서 이러한 업무를 수행하는데 가장 필요한 기술은 파이썬 프로그래밍과 머신러닝이나 이를 학습하는데 많은 시간을 투입해야 한다. 이 책은 최소한의 시간에 현업에서 필요한 파이썬과 머신러닝을 배울 수 있는 입문서이다.
독자들이 파이썬을 처음 배우는 것을 가정하여 파이썬의 기초부터 설명하였으며 특히 머신러닝의 주요 개념을 명확히 이해하는 것을 목표로 하였다. 무엇보다 실전에서 사용할 수 있는 핵심 예제들을 소개하였고 이를 바로 현업에서 활용하기 수월하도록 하였다.
자동차가 인류 문명을 바꾼 것처럼, 인터넷과 스마트폰이 사회, 경제, 생활의 생태계를 바꾼 것처럼 최근에는 인공지능이 교육, 산업, 의료, 국방 등 거의 모든 영역을 바꾸고 있다.
인공지능이 중요한 이유는 예전에는 지능이 있는, 사람만이 할 수 있던 일을 이제 컴퓨터도 할 수 있게 되었고, 데이터만 계속 공급해주면 점점 더 똑똑한 인공지능을 만들어낼 수 있기 때문이다.
인공지능은 데이터가 축적되면서 그리고 인공지능들이 서로 상호작용을 하면서 지금보다 더 똑똑해질 것이다.
그러나 인공지능을 이해하고 현업에 도입하려면 넘어야 할 산이 세 개가 있다. 인공지능을 구현하는 핵심 기술인, 파이썬 프로그래밍, 머신러닝, 그리고 딥러닝을 이해하는 것이다. 이 책은 파이썬과 머신러닝 입문서이며 딥러닝은 다루지 않는다.
이 책에서는 독자들이 파이썬을 처음 배우는 것을 가정하고 설명한다. 단, 파이썬의 세부 내용을 다루지 않고 머신러닝을 이해하는데 필요한 핵심 내용을 중심으로 설명한다. 모든 개념의 설명은 실전에서 활용할 수 있는 예제 프로그램을 중심으로 설명하였다.
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Author Introduction
김화종(지은이)
서울대학교에서 전자공학을 전공하고 KAIST에서 데이터통신으로 박사학위를 취득한 후, 현재 강원대학교 컴퓨터공학과 교수, KAIST IT융합연구소 교수로 활동중이다. 기업의 데이터 사이언티스트 양성을 위해 LG전자, LS그룹, 한전, KB금융, NH농협금융, 두산, 고려해운 등 기업에서 3000시간 이상의 실무자 교육과 200여 주제의 프로젝트형 AI 부트캠프를 운영했다. 저서 <컴퓨터 네트워크 프로그래밍>은 80여개 대학에서 교과서로 사용되었고, <데이터사이언스개론>은 학술원우수도서상을 수상했다. 한국생산성본부와 데이터 사이언티스트 자격증(DSAC)을 개발했으며 DSAC 레벨 1~4 교재를 집필했다.
Table of Contents
Chapter 01 머신러닝이 왜 중요한가 Chapter 02 파이썬은 데이터 분석의 영어 Chapter 03 데이터 살펴보기 Chapter 04 데이터를 가공하는 방법 Chapter 05 머신러닝을 구현하는 방법 Chapter 06 중요한 특성 사용하기
