May 2025
Beginner to intermediate
416 pages
5h 45m
Korean
Overview
이 작품은 AI를 사용하여 번역되었습니다. 여러분의 피드백과 의견을 환영합니다: translation-feedback@oreilly.com
이 실용적인 가이드에는 업무에서 접할 수 있는 기계 학습의 과제를 해결하는 데 도움이 되는 200개 이상의 독립적인 레시피가 포함되어 있습니다. Python과 pandas, scikit-learn을 비롯한 Python 라이브러리에 익숙하다면, 데이터 로딩부터 모델 훈련, 신경망 활용에 이르기까지 특정 문제를 해결할 수 있게 됩니다.
이 개정판의 각 레시피에는 토이 데이터셋과 함께 복사, 붙여넣기, 실행이 가능한 코드가 포함되어 있어 작동 여부를 확인할 수 있습니다. 이후에는 자신의 사용 사례나 응용 프로그램에 맞게 레시피를 수정할 수 있습니다. 각 레시피에는 해결 방법을 설명하고 의미 있는 맥락을 제공하는 논의가 포함되어 있습니다.
실용적인 머신 러닝 애플리케이션을 구축하는 데 필요한 기본 지식을 학습하여 이론과 개념을 뛰어넘으세요. 다음에 대한 레시피를 확인할 수 있습니다.
- 벡터, 행렬, 배열
- CSV, JSON, SQL, 데이터베이스, 클라우드 스토리지 및 기타 소스의 데이터 작업
- 수치형 및 범주형 데이터, 텍스트, 이미지, 날짜 및 시간 처리
- 특성 추출 또는 특성 선택을 통한 차원 축소
- 모델 평가 및 선택
- 선형 및 논리 회귀, 트리 및 포레스트, k-최근접 이웃
- 지원 벡터 기계(SVM), 단순 베이즈, 클러스터링 및 트리 기반 모델
- 다양한 프레임워크에서 훈련된 모델의 저장, 로딩 및 서비스 제공
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