체험으로 배우고! 대화 형식으로 공부!Python파이썬 3학년 머신러닝의 구조인공지능의 부분집합 머신러닝을 알기 쉽게 설명!머신러닝의 개념과 비교, 실행 방법을 확실하게 잡아주는 똑똑한 입문서인공지능의 인기로 학습 필요성이 높아진 머신러닝 입문서 『파이썬 3학년』이 출간되었다. 염소 박사와 다솜 양 같은 동물 캐릭터의 친근한 일러스트와 묻고 답하는 대화형 설명으로 친숙한 『파이썬 1학년』이 출간된 이후 『파이썬 2학년 스크래핑의 구조』, 『파이썬 2학년 데이터 분석 구조』이 니왔고 이번에 『파이썬 3학년 머신러닝의 구조』 편이 나온 것이다. 인공지능 머신러닝을 실습해볼 수 있는 데이터세트는 이미 많이 공개되어 있다. 이 책의 장점은 이런 데이터세트를 실행하기 위한 파이썬 라이브러리를 포함하여 설치되는 배포판 아나콘다 설치 방법부터 파이썬 웹 인터프리터인 구글 코랩과 주피터 노트북(주피터랩)으로 누구나 실행할 수 있도록 그림과 설명으로 자세하고 쉽게 안내한다는 점이다. 인공지능과 머신러닝(기계학습)에 대해 이 책의 염소 박사는 이렇게 쉽게 설명한다. “인공지능은 데이터를 ‘입력’하면, 판단이나 예측을 ‘출력’하는 것, 즉 ‘매우 똑똑한 함수’야. 실제로 인공지능은 ‘함수’로 기술되어 있어.” “머신러닝은 데이터를 많이 넘겨주면, 컴퓨터가 스스로 학습하는 편리한 방법이야.” 머신러닝의 주요 개념으로 많이 인용되는 회귀, 분석, 클러스터링 같이 구부하기 어려운 개념도 척척 잡아주고, 파이썬 개발 환경의 차이는 물론이고 예를 들면 ‘분류’를 공부할 때 결정 트리와 랜덤 포레스트를 이용했을 때 정확도 차이 등 개념과 활용 면에서 비교해서 공부하기 어려운 부분을 완전히 이해해서 쉽게 설명하는 디테일이 훌륭하다. 미래가 촉망되는 중학생 이상부터 대학생까지 머신러닝의 개념잡기와 입문용으로, 일반인이 머신러닝을 알고 실제로 해보고 싶은 때 이 책을 추천 드린다. 이 책의 예제 코드(.ipynb 파일들)와 함께 홈페이지 회원들에게만 제공하는 회원특전 PDF는 예제 관련 사이트 링크로 성안당 홈페이지(www.cyber.co.kr)에 회원가입 후 [자료실]-[자료실]에서 도서 검색을 통해 다운로드할 수 있다.
앱 개발, 기술서와 전자공작 매거진 등의 집필 활동 및 간사이학원 대학 강사, 간사이학원 고등부 강사, 세이안 조형대학 강사, 오사카 예술대학 강사, 프로그래밍 스쿨 코프리(コプり, kopuri.com) 강사 등 프로그래밍에 대한 폭넓은 활동을 펼치고 있다. 저서로는 『즐겁게 배우는 Unity 2D 초입 문 강좌』(마이나비 출판), 『움직이고 배우다 Vue.js 개발 입문』, 『Java 1학년』, 『Python 1학년』(이상 쇼에이 사), 『즐겁게 배우는 알고리즘과 프로그래밍 도감』(마이나비출판) 등이 있다.
들어가며이 책의 예제 테스트 환경 이 책의 대상 독자와 3학년 시리즈에 대하여 이 책을 읽는 방법예제 파일과 회원 특전 PDF 다운로드 방법제1장 머신러닝 준비LESSON 01 머신러닝이 뭘까?머신러닝이란?데이터 분석과 머신러닝의 차이LESSON 02 나눈다는 것은 이해한다는 것 머신러닝 알고리즘으로 하는 것은 ‘선을 그리는 일’잘 나누기 위해서는 의미가 있는 특징량이 중요하다LESSON 머신러닝을 준비하자Colab Notebook 준비하기Windows에 Jupyter Notebook 설치하기macOS에 Jupyter Notebook 설치하기제2장 샘플 데이터를 살펴보자LESSON 04 scikit-learn 샘플 데이터 세트붓꽃 품종 데이터 세트LESSON 05 샘플 데이터 세트를 자동으로 생성하자분류용 데이터 세트 자동 생성(클러스터)분류용 데이터 세트 자동 생성(초승달)분류용 데이터 세트 자동 생성(2중원)분류용 데이터 세트 자동 생성(동심원)회귀용 데이터 세트 자동 생성제3장 머신러닝 과정을 이해하자LESSON 06 데이터를 준비한다LESSON 07 데이터를 학습용과 테스트용으로 나눈다LESSON 08 모델을 선택해서 학습한다LESSON 09 모델을 테스트한다LESSON 10 새로운 값을 넘겨주고 예측한다LESSON 11 분류 상태를 시각화한다제4장 머신러닝의 다양한 알고리즘LESSON 12 회귀: 선형 회귀어떤 알고리즘일가? 모델 사용법 시험해보자LESSON 13 분류: 로지스틱 회귀어떤 알고리즘일까?모델 사용법시험해보자LESSON 14 분류: SVM(서포트 벡터 머신)모델 사용법시험해보자LESSON 15 분류: 결정 트리어떤 알고리즘일가? 모델 사용법 시험해보자LESSON 16 분류: 랜덤 포레스트어떤 알고리즘일가? 모델 사용법 시험해보자LESSON 17 k-NN(k 최근접 이웃법)어떤 알고리즘일가? 모델 사용법 시험해보자LESSON 16 클러스터링 k-means(k 평균법)어떤 알고리즘일가? 모델 사용법 시험해보자제5장 치노 다시 한 번! 이미지로 숫자를 예측하자 LESSON 19 데이터를 준비한다새 노트북을 만든다LESSON 20 학습 데이터를 준비한다LESSON 21 학습하게 한다LESSON 22 예측하게 한다[Colab Notebook에서 업로드하는 경우][Jupyter Notebook에서 업로드하는 경우]이미지를 읽고 숫자를 예측한다LESSON 23 비지도 학습을 이용해 데이터를 표시해 보자LESSON 24 앞으로 무엇을 공부하면 좋을까찾아보기
