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머신러닝 실무 프로젝트 = Machine learning at work
머신러닝 실무 프로젝트 = Machine learning at work
상세정보
- 자료유형
- 단행본
- 180918161555
- ISBN
- 9791162240816
- 언어부호
- 본문언어 - kor, 원저작언어 - jpn
- DDC
- 006.31-23
- 청구기호
- 006.31 아298ㅁ
- 저자명
- 아리가 미치아키
- 서명/저자
- 머신러닝 실무 프로젝트 = Machine learning at work / 아리가 미치아키 ; 나카야마 신타 ; 니시바야시 다카시 [공]지음 ; 심효섭 옮김
- 원서명
- [] 실전에 필요한 머신러닝 시스템 설계, 데이터 수집, 효과 검증 노하우
- 원서명
- [원표제]仕事ではじめる機械学習
- 발행사항
- 서울 : 한빛미디어, 2018
- 형태사항
- 228 p : 삽화, 도표 ; 24 cm
- 키워드
- 기계학습
- 기타저자
- 有賀康顕
- 기타저자
- 中山心太
- 기타저자
- 西林孝
- 기타저자
- 나카야마 신타
- 기타저자
- 니시바야시 다카시
- 기타저자
- 심효섭
- 기타저자
- Ariga, Michiaki
- 기타저자
- Nakayama, Shinta
- 기타저자
- 유하강현
- 기타저자
- 중산심태
- 기타저자
- 서림효
- 가격
- \18000
- Control Number
- gtec:390619
- 책소개
-
실전에 필요한 머신러닝 시스템 설계, 데이터 수집, 효과 검증 노하우
머신러닝 알고리즘처럼 다른 책에서도 많이 다루는 주제 대신, 이 책에서는 “실무에서는 어떻게 해야 하지?”라는 궁금증을 해결하는 데 집중한다. 1부에서는 머신러닝 프로젝트를 처음 시작하는 방법, 시스템 구성법, 학습용 데이터 수집, 효과 검증에 필요한 저자들의 노하우를 알려준다. 2부에서는 저자가 엄선한 세 가지 프로젝트를 따라 해보며 실무 감각을 키울 수 있도록 구성했다.
★ 주요 내용
1부. 머신러닝 실무 노하우
- 머신러닝 프로젝트 처음 시작하기
- 머신러닝으로 할 수 있는 일
- 학습 결과 평가하기
- 기존 시스템에 머신러닝 통합하기
- 학습 데이터 수집하기
- 효과 검증하기
2부. 머신러닝 실무 프로젝트
- 프로젝트 1 : 영화 추천 시스템 만들기
- 프로젝트 2 : 킥스타터 분석하기
- 프로젝트 3 : 업리프트 모델링으로 마케팅 효율 높이기
MARC
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