파이썬 라이브러리를 활용한 머신러닝(번역개정판): 사이킷런 핵심 개발자가 쓴 머신러닝과 데이터 과학 실무서

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파이썬 라이브러리를 활용한 머신러닝(번역개정판)

넓은 시각으로 보면, 머신러닝 알고리즘이나 방법론은 특정 문제를 푸는 전체 과정의 일부일

뿐입니다. 항상 머릿속에 전체 시스템에 대한 큰 그림을 담고 있어야 합니다. 많은 사람이 복잡

한 머신러닝 솔루션을 구축하느라 오랜 시간을 투자하고 나서야 문제를 풀기에 적절한 방법이

아니었음을 깨닫습니다.

(이 책에서 보게 될 ) 머신러닝의 기술적인 측면을 깊게 파고 들다가 궁극적인 목표를 망각하게

되기 쉽습니다. 앞에서 나열한 질문들에 대해 깊게 다루지는 않겠지만, 머신러닝 모델을 구축

하기 시작할 때 직간접적인 가능한 모든 가정들을 세워보라고 강조해봅니다.

1.2

왜 파이썬인가?

파이썬

Python

은 데이터 과학 분야를 위한 표준 프로그래밍 언어가 되어 가고 있습니다. 파이썬은

범용 프로그래밍 언어의 장점은 물론 매트랩

MATLAB

과

R

같은 특정 분야를 위한 스크립팅 언어

의 편리함을 함께 갖췄습니다. 파이썬은 데이터 적재, 시각화, 통계, 자연어 처리, 이미지 처리

등에 필요한 라이브러리들을 가지고 있습니다. 이러한 많은 도구가 데이터 과학자에게 아주 풍

부하고 일반적인 그리고 또 특수한 기능들을 제공해줍니다. 곧 살펴보겠지만 파이썬의 장점 하

나는 터미널이나 주피터 노트북

Jupyter

Notebook

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같은 도구로 ...