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머신 러닝 교과서 with 파이썬, 사이킷런, 텐서플로
- 글쓴이
- 세바스찬 라시카 외 1명
- 출판사
- 길벗
- 출판일
- 2019년 5월 24일
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저자
세바스찬 라시카
10년 넘게 머신 러닝 및 AI 연구자 일했으며, AI와 딥러닝을 쉽게 배우고 활용하는 방법을 가르치는 데 열정적이다. 라이트닝 AI(Lightning AI)의 선임 연구 엔지니어이며, 주요 연구 분야는 LLM 구현과 훈련이다. 라이트닝 AI에 합류하기 전에는 위스콘신 매디슨 대학(University of Wisconsin-Madison)의 통계학과 조교수로 딥러닝과 머신 러닝을 연구했다. 그의 웹 사이트(https://sebastianraschka.com)에서 자세한 연구 내용을 볼 수 있다.
연구 이외에도 오픈 소스 소프트웨어를 사랑하고 열정적인 기여자로 활동했다. 글쓰기도 좋아해 베스트셀러인 『머신 러닝 교과서 with 파이썬, 사이킷런, 텐서플로(Python Machine Learning)』(2021, 길벗), 『머신 러닝 교과서: 파이토치 편(Machine Learning with PyTorch and Scikit-Learn)』(2023, 길벗), 『머신 러닝 Q & AI』(2025, 길벗)를 집필했다.
연구 이외에도 오픈 소스 소프트웨어를 사랑하고 열정적인 기여자로 활동했다. 글쓰기도 좋아해 베스트셀러인 『머신 러닝 교과서 with 파이썬, 사이킷런, 텐서플로(Python Machine Learning)』(2021, 길벗), 『머신 러닝 교과서: 파이토치 편(Machine Learning with PyTorch and Scikit-Learn)』(2023, 길벗), 『머신 러닝 Q & AI』(2025, 길벗)를 집필했다.
책 소개
분야IT 모바일
아마존 머신 러닝 분야 베스트셀러!
기본기에 충실한 머신 러닝 입문서
코드 실행만으로는 머신 러닝을 충분히 이해할 수 없다. 머신 러닝을 제대로 이해하고 싶다면 코드 외에도 머신 러닝 이론과 머신 러닝 알고리즘의 뒤편에 있는 수학 개념을 알아야 한다. 이 책은 이해를 돕는 개념 설명, 머신 러닝 핵심 알고리즘의 작동 방식과 사용 방법, 그 밑바탕이 되는 수학, 실용적인 예제까지 이론과 코드를 균형 있게 설명한다. 파이썬 언어와 파이썬 기반의 머신 러닝 핵심 라이브러리(SciPy, NumPy, scikit-learn, Matplotlib, Pandas)를 사용해 머신 러닝을, 텐서플로를 사용해 딥러닝을 실습하면서 머신 러닝과 딥러닝 핵심 알고리즘을 설명하고, 간단한 알고리즘은 처음부터 직접 구현해본다. 또한, 사이킷런의 기여자이자 mlxtend 라이브러리 제작자인 저자가 오랜 기간 머신 러닝 개발자로 일하면서 익힌 노하우도 책 곳곳에서 만날 수 있다. 머신 러닝에 관심 있는 분들에게 추천한다.
기본기에 충실한 머신 러닝 입문서
코드 실행만으로는 머신 러닝을 충분히 이해할 수 없다. 머신 러닝을 제대로 이해하고 싶다면 코드 외에도 머신 러닝 이론과 머신 러닝 알고리즘의 뒤편에 있는 수학 개념을 알아야 한다. 이 책은 이해를 돕는 개념 설명, 머신 러닝 핵심 알고리즘의 작동 방식과 사용 방법, 그 밑바탕이 되는 수학, 실용적인 예제까지 이론과 코드를 균형 있게 설명한다. 파이썬 언어와 파이썬 기반의 머신 러닝 핵심 라이브러리(SciPy, NumPy, scikit-learn, Matplotlib, Pandas)를 사용해 머신 러닝을, 텐서플로를 사용해 딥러닝을 실습하면서 머신 러닝과 딥러닝 핵심 알고리즘을 설명하고, 간단한 알고리즘은 처음부터 직접 구현해본다. 또한, 사이킷런의 기여자이자 mlxtend 라이브러리 제작자인 저자가 오랜 기간 머신 러닝 개발자로 일하면서 익힌 노하우도 책 곳곳에서 만날 수 있다. 머신 러닝에 관심 있는 분들에게 추천한다.
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