216개 레시피로 실전 머신러닝 문제를 쉽고 빠르게 해결하기

이 실용 가이드는 『파이썬을 활용한 머신러닝 쿡북』의 개정판으로, 현장에서 만날 수 있는 머신러닝 문제를 해결하는 데 도움이 될 200개 이상의 독립된 레시피를 제공합니다. 파이썬과 판다스, 사이킷런을 포함한 라이브러리에 익숙하다면 데이터 로드부터 모델 훈련, 신경망 활용에 이르기까지 특정 문제를 해결할 수 있습니다. 이번 개정판의 각 레시피에는 토이 데이터셋으로 복사, 붙여넣기, 실행한 뒤 작동하는지 확인할 수 있는 코드가 포함되어 있습니다. 이때 사용 사례나 애플리케이션에 따라 이러한 레시피를 조정할 수 있습니다. 레시피에는 솔루션을 설명하고 유의미한 맥락을 제공하는 토론이 포함되어 있습니다. 이론과 개념을 넘어 실제 작동하는 머신러닝 애플리케이션을 구축하는 데 필요한 핵심을 배워보세요.
주요 내용
벡터, 행렬, 배열
CSV, JSON, SQL, 데이터베이스, 클라우드 스토리지 및 기타 소스 데이터로 작업하기
수치형과 범주형 데이터, 텍스트, 이미지, 날짜, 시간 다루기
특성 추출 또는 특성 선택을 사용한 차원 축소
모델 평가와 선택
선형 회귀, 로지스틱 회귀, 트리, 랜덤 포레스트, k-최근접 이웃
서포트 벡터 머신(SVM), 나이브 베이즈, 군집, 트리 기반 모델 지원
훈련된 모델의 저장, 로드 및 서빙