머신러닝할 때의 문제를 극복하기 위한 실습 위주의 실용 파이썬 솔루션!

머신러닝(machine learning, ML)을 이용하면 프로그램을 명시적으로 작성하지 않고도 데이터에 숨어 있는 통찰력을 드러낼 수 있다. 이 책은 업무 중 생길 수 있는 모든 머신러닝 문제를 푸는 열쇠 역할을 한다. 머신러닝 모델을 구축하는 동안 간단한 문제부터 복잡한 문제에 이르기까지 다양한 문제가 생길 수 있는데, 이 책에서 그러한 문제를 풀어보고 실용적인 접근법과 따라 하기 쉬운 예제를 통해 각 문제를 바탕으로 프로젝트를 완성해 나가는 방법을 배운다.

데이터셋과 사용 사례에 적합한 알고리즘을 알아내는 일, 데이터셋을 만들어 레이블을 붙이는 일, 처리 과정이 진행되기에 충분히 정제된 데이터를 획득하는 일, 이상점을 식별하는 일, 데이터셋에 과적합이 되지 않게 하는 일, 하이퍼 파라미터를 조율하는 일, 적시에 정확한 예측을 하는 방법 등 책에서 다루는 다양한 예제를 통해 실무에서도 충분히 활용할 만한 지식을 제공한다.

이 책을 다 읽고 나면 필요할 때 모델을 미세 조정하는 방법을 터득함으로써 생산성을 극대화할 수 있게 될 것이다.

★ 이 책에서 다루는 내용 ★
◎ 머신러닝 분야에서 최적의 솔루션을 끌어내는 데 알맞은 알고리즘을 선택한다.
◎ 머신러닝 알고리즘을 사용해 예측 분석을 효과적으로 수행한다.
◎ 주가지수를 사용해 주가를 예측한다.
◎ 고객 분석학을 바탕으로 전자상거래 플랫폼에 필요한 엔진을 구축한다.
◎ 다양한 분야에 필요한 추천 엔진을 구축한다.
◎ 다양한 분야에 필요한 자연어 처리 애플리케이션을 구축한다.
◎ 다양한 자연어 처리 기술을 사용해 언어 생성 애플리케이션을 구축한다.
◎ 표정 인식과 같은 컴퓨터 비전 애플리케이션을 구축한다.