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파이썬 머신러닝 완벽 가이드
- 글쓴이
- 권철민 저
- 출판사
- 위키북스
- 출판일
- 2022년 4월 21일
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저자
권철민
엔코아 컨설팅, 한국 오라클을 거쳐 현재 kx systems에서 고성능 인메모리 DB인 kdb+의 Machine Learning 컨설턴트로 근무 중이다. 지난 20년간 50여 개 이상의 주요 고객사에서 데이터컨설팅 분야에 매진해 왔으며, 최근 몇 년간은 AI 기반의 Advanced Analytics 분야에 집중하고 있다. 직접 구현해 보지 않으면 절대 이해하지 못하는 평범한 두뇌의 소유자이며, 절망적인 프로젝트에 참여해 자기학대적인 노력으로 문제를 해결하는 이상한 성격의 소유자이기도 하다.
책 소개
분야IT 모바일
자세한 이론 설명과 파이썬 실습을 통해 머신러닝을 완벽하게 배울 수 있다!
『파이썬 머신러닝 완벽 가이드』는 이론 위주의 머신러닝 책에서 탈피해, 다양한 실전 예제를 직접 구현해 보면서 머신러닝을 체득할 수 있도록 만들었습니다. 캐글과 UCI 머신러닝 리포지토리에서 난이도가 있는 실습 데이터를 기반으로 실전 예제를 구성했고, XGBoost, LightGBM, 스태킹 기법 등 캐글의 많은 데이터 사이언스에서 애용하는 최신 알고리즘과 기법을 상세하게 설명했다.
이번 개정2판에서는 최신 사이킷런 버전(1.0.2)을 포함해 책에서 사용되는 모든 라이브러리를 최신 버전으로 업그레이드한 실습 코드를 구현하고, 다양한 유형의 하이퍼파라미터를 가지는 XGBoost나 LightGBM 모델의 최적 하이퍼파라미터 튜닝을 위한 베이지안 최적화 기법 적용 실습을 제공한다. 또한 머신러닝 관련 데이터 분석에 널리 쓰이는 시각화 라이브러리인 matplotlib과 seaborn의 활용법을 다룬 장을 새롭게 추가했다.
『파이썬 머신러닝 완벽 가이드』는 이론 위주의 머신러닝 책에서 탈피해, 다양한 실전 예제를 직접 구현해 보면서 머신러닝을 체득할 수 있도록 만들었습니다. 캐글과 UCI 머신러닝 리포지토리에서 난이도가 있는 실습 데이터를 기반으로 실전 예제를 구성했고, XGBoost, LightGBM, 스태킹 기법 등 캐글의 많은 데이터 사이언스에서 애용하는 최신 알고리즘과 기법을 상세하게 설명했다.
이번 개정2판에서는 최신 사이킷런 버전(1.0.2)을 포함해 책에서 사용되는 모든 라이브러리를 최신 버전으로 업그레이드한 실습 코드를 구현하고, 다양한 유형의 하이퍼파라미터를 가지는 XGBoost나 LightGBM 모델의 최적 하이퍼파라미터 튜닝을 위한 베이지안 최적화 기법 적용 실습을 제공한다. 또한 머신러닝 관련 데이터 분석에 널리 쓰이는 시각화 라이브러리인 matplotlib과 seaborn의 활용법을 다룬 장을 새롭게 추가했다.
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