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Must Have 머신러닝·딥러닝 문제해결 전략

캐글 수상작 리팩터링으로 배우는 문제해결 프로세스와 전략
신백균 저자(글)
골든래빗(주) · 2022년 04월 13일
10.0 (6개의 리뷰)
도움돼요 (67%의 구매자)
  • 머신러닝·딥러닝 문제해결 전략 대표 이미지
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머신러닝·딥러닝 문제해결 전략 상세 이미지

수상내역/미디어추천

문제해결 방식에 정답은 없어도 패턴은 있습니다.
이 책에는 수많은 캐글 수상자의 노트북을 리팩터링하며 찾아낸 공통된 패턴이 담겨 있습니다. 이 책과 함께 체계적인 머신러닝·딥러닝 문제해결 프로세스를 숙달해보세요. 단순 따라하기에서 벗어나 어떤 점을 분석해야 하는지, 분석 결과를 어떻게 적용하는지, 이 기법이 왜 유용하고 어떻게 활용하는지까지 친절하게 알려드립니다. 기본이 몸에 익으면 새로운 문제가 주어져도 쉽게 응용할 수 있습니다. 엄선한 7가지 대회와 별책부록인 〈공략집〉을 통해 기본기와 문제해결 능력을 확실하게 길러드립니다.

작가정보

저자(글) 신백균

KAIST 산업및시스템공학과 졸업 후 한국생산성본부에서 직무교육 기획 및 운영을 담당하는 전문위원입니다. 세계 랭킹 0.18%의 캐글 노트북 엑스퍼트(Expert)이며, 월 평균 6만여 명이 방문하는 데이터 분석/머신러닝 관련 기술 블로그를 운영하고 있습니다. 참여자 1,200명 이상인 머신러닝 관련 오픈 채팅방의 운영진이기도 합니다.

목차

  • 추천의 말
    독자께 드리는 편지
    이 책의 구성과 공략법

    [1부] 머신러닝 레벨업의 지름길, 캐글
    01장 왜 캐글인가?
    __1.1 왜 캐글을 해야 하는가?
    __1.2 캐글 구성요소
    __1.3 캐글러 등급
    __학습 마무리

    02장 캐글 정복 첫걸음
    __2.1 캐글 가입
    __2.2 경진대회 참여
    __2.3 주피터 노트북 설정
    __2.4 결과 제출하기
    __2.5 컨트리뷰터 되기
    __2.6 예제 코드 캐글 노트북 복사하기
    __학습 마무리

    03장 문제해결 프로세스 및 체크리스트
    __3.1 머신러닝 문제해결 프로세스
    __3.2 머신러닝 문제해결 체크리스트
    __3.3 딥러닝 문제해결 프로세스
    __3.4 딥러닝 문제해결 체크리스트

    04장 데이터를 한눈에 : 주요 시각화 그래프
    __4.1 데이터 종류
    __4.2 탐색적 데이터 분석과 그래프
    __4.3 수치형 데이터 시각화
    __4.4 범주형 데이터 시각화
    __4.5 데이터 관계 시각화

    [2부] 머신러닝 문제해결

    05장 다시 살펴보는 머신러닝 주요 개념
    __5.1 분류와 회귀
    __5.2 분류 평가지표
    __5.3 데이터 인코딩
    __5.4 피처 스케일링
    __5.5 교차 검증
    __5.6 주요 머신러닝 모델
    __5.7 하이퍼파라미터 최적화

    06장 [경진대회] 자전거 대여 수요 예측 ★☆☆
    __6.1 경진대회 이해
    __6.2 경진대회 접속 방법 및 세부 메뉴
    __6.3 탐색적 데이터 분석
    __분석 정리 및 모델링 전략
    __6.4 베이스라인 모델
    __6.5 성능 개선 I : 릿지 회귀 모델
    __6.6 성능 개선 II : 라쏘 회귀 모델
    __6.7 성능 개선 III : 랜덤 포레스트 회귀 모델
    __학습 마무리
    __실전 문제

    07장 [경진대회] 범주형 데이터 이진분류 ★★☆
    __7.1 경진대회 이해
    __7.2 탐색적 데이터 분석
    __분석 정리 및 모델링 전략
    __7.3 베이스라인 모델
    __7.4 성능 개선 I
    __7.5 성능 개선 II
    __학습 마무리
    __실전 문제

    08장 [경진대회] 안전 운전자 예측 ★★☆
    __8.1 경진대회 이해
    __8.2 탐색적 데이터 분석
    __분석 정리 및 모델링 전략
    __8.3 베이스라인 모델
    __8.4 성능 개선 I : LightGBM 모델
    __8.5 성능 개선 II : XGBoost 모델
    __8.6 성능 개선 III : LightGBM과 XGBoost 앙상블
    __학습 마무리

    09장 [경진대회] 향후 판매량 예측 ★★★
    __9.1 경진대회 이해
    __9.2 탐색적 데이터 분석
    __분석 정리 및 모델링 전략
    __9.3 베이스라인 모델
    __9.4 성능 개선
    __9.5 머신러닝 경진대회를 마치며
    __학습 마무리

    [3부] 딥러닝 문제해결

    10장 다시 살펴보는 딥러닝 주요 개념
    __10.1 인공 신경망
    __10.2 합성곱 신경망(CNN)
    __10.3 성능 향상을 위한 딥러닝 알고리즘

    11장 [경진대회] 항공 사진 내 선인장 식별 ★☆☆
    __11.1 경진대회 이해
    __11.2 탐색적 데이터 분석
    ___분석 정리 및 모델링 전략
    __11.3 베이스라인 모델
    __11.4 성능 개선
    ___학습 마무리

    12장 [경진대회] 병든 잎사귀 식별 ★★☆
    __12.1 경진대회 이해
    __12.2 탐색적 데이터 분석
    ___분석 정리 및 모델링 전략
    __12.3 베이스라인 모델
    __12.4 성능 개선
    ___학습 마무리
    ___실전 문제

    13장 [데이터셋] 흉부 엑스선 기반 폐렴 진단 ★★☆
    __13.1 경진대회 이해
    __13.2 탐색적 데이터 분석
    ___분석 정리 및 모델링 전략
    __13.3 베이스라인 모델
    __13.4 성능 개선
    ___학습 마무리

    부록 A 캐글 생활백서
    __A.1 피처 요약표
    __A.2 메모리 절약을 위한 데이터 다운캐스팅
    __A.3 디버깅을 위한 간단한 팁
    __A.4 훈련된 모델 저장하고 불러오기

추천사

  • “어떤 일이든 일정 수준에 도달하면 경험적으로 최적화된 패턴이 생기기 마련입니다. 이 책은 수 많은 캐글 대회와 솔루션을 수집/분석했고, 여러분께 체계적으로 머신러닝·딥러닝 문제를 해결할 수 있는 패턴을 제공합니다. 여러분만이 다뤄낼 수 있는 핵심에서만 새로운 방식을 시도하시고, 그 외 최적화된 공통 패턴은 이 책을 그대로 흡수하세요. 이를 토대로 여러분에게 좀 더 잘 맞는 문제해결 전략을 체득할 수 있을 것입니다.”

  • “이 책은 머신러닝 기초를 학습한 사람이 그다음 학습을 어떻게 이어가고, 프로젝트를 어떻게 진행해야 하는지를 중점적으로 다룹니다. 이는 앞으로의 머신러닝 책들이 나아가야 할 방향이기도 한 것 같습니다. 머신러닝 프로젝트를 진행하면서 온갖 난관에 부딪히며 고민하고 있는 분들께 이 책을 추천합니다.”

  • “캐글은 얻기 힘든 현실 데이터를 간접 경험할 수 있는 아주 좋은 커뮤니티입니다. 하지만 초보자 입장에서는 대회나 데이터가 너무 많아서 어떤 대회부터 참가할지 고민하게 되는데, 여기 이 책에 막 시작하려는 캐글러를 위한 ‘비밀지도’가 있습니다.”

  • “저는 IT 전공자이지만 머신러닝·딥러닝 기초가 없는 상태로 현업에 투입되었습니다. 어떤 분야든 뼈대부터 튼실히 갖춰야 한다는 게 저의 생각이기 때문에 ‘기초를 보다 쉽고 재미있게 배울 수는 없을까’라는 고민을 많이 해왔습니다. 이 책은 이러한 제 고민의 해결책 중 하나라고 봅니다. 책의 구성이나 예제가 뭐 하나 빠질 것 없이 마음에 듭니다. 사실 배타리딩 기간에 DACON 대회에도 참여했는데, 이 책의 도움을 많이 받았습니다. 너무 감사합니다.”

  • “사실 지금도 스크롤 압박이 거셀 만큼 매우 많은 인공지능 서적이 출간되어 있습니다. 그럼에도 이 책을 추천하는 이유는 이 책이 지닌 명확한 장점 때문입니다. 저 또한 수많은 관련 책을 탐독했지만 대부분 이론 설명과 간단한 예제로 구성되어 있습니다. 하지만 이 책은 멋진 예제와 함께 현업 엔지니어가 문제를 어떻게 접근하고 어떤 식으로 마지막까지 성능을 끌어올리는지에 대한 실무까지 겸비했습니다. 초보자는 물론이고, 머신러닝·딥러닝 개발 경력이 있는 개발자에게 오히려 더 유용한 참고서입니다.”

  • “이 책은 데이터 과학의 기술적인 측면을 학습한 이가 캐글을 통해서 그 기술을 어떻게 체계적으로 활용할지를 알려줍니다. 자신만의 분석 프로세스를 체계화해주고 실제 업무에도 적용해볼 수 있는 매력적인 책을 꼭 읽어보시길 바랍니다.”

  • “실제로 캐글을 처음 접하는 분들은 대부분 캐글 노트북을 필사하는 것으로 시작합니다. 그러나 필사만 반복해서는 놓치는 부분이 생깁니다. 이 책은 프로세스와 체크리스트를 제공하여 이런 부분을 놓치지 않게 예방해주어, 초심자는 물론 이미 캐글에 익숙하신 분께도 유용합니다. 고득점자 분들도 최고득점에 도전해보시려면 이 책을 한 번 읽어보시길 추천드립니다.”

  • “머신러닝·딥러닝 문제해결 프로세스를 캐글 경진대회를 통해 독자들에게 이해하기 쉽게 전달하는 탄탄한 구성이 매우 좋았습니다. 입문하려는 독자들이 흥미를 잃지 않고 문제해결 역량을 키워나갈 수 있으리라 생각합니다.”

  • “처음부터 끝까지 하나도 버릴 것 없는 정말 알뜰한 책이란 생각이 듭니다. 이제 갓 머신러닝·딥러닝에 입문한 분들께 이 책으로 기본기를 다져보라고 무조건 추천하고 싶네요!”

  • “많은 사람이 인공지능에 관심을 갖고 도전하고 있습니다. 그러나 개념과 실제 적용 사이에는 크나큰 괴리가 있어서 실전에 들어선 초심자들은 대체로 갈피를 잡지 못하고 헤매게 됩니다. 이 책은 개념과 코드 구현을 유기적으로 연결해주어 초심자도 쉽게 따라올 수 있도록 일관된 프로세스를 제시합니다. 그래서 이 책으로 기반을 닦아 여러 문제에 도전하며 실력을 향상시키다 보면, 어느새 인공지능 전문가가 되어 있을 것 같습니다.”

  • “요즘 정말 ‘핫’한 캐글! 하지만 머신러닝·딥러닝의 기초를 익혔다고 해도 캐글을 혼자서 정복하기란 쉽지 않은 것 같습니다. 이 책은 캐글을 아주 쉽게 익힐 수 있는 멋진 지침서입니다. 책의 내용을 하나 하나 따라가다 보면, 막막했던 캐글 경진대회도 어느새 어렵지 않게 느껴질 것입니다.”

출판사 서평

이 책은 수많은 캐글 수상자의 노트북을 수집/분석하여 여러분께 공통된 문제해결 패턴을 안내해줍니다. 총 7개의 경진대회를 이 패턴에 따라 함께 진행하면서 자연스럽게 효과적인 프로세스와 전략을 체득할 수 있게 꾸렸습니다.

머신러닝·딥러닝 문제를 하나 해결하려면 데이터 분석부터 시작하여 적합한 모델을 설계하고 최적화를 반복하는 긴 여정을 완주해야 합니다. 체계적인 프로세스를 따르더라도 몸에 익기 전까지는 도중에 길을 잃기 쉽다는 뜻입니다.

그래서 여러분이 외롭게 표류하지 않게끔 책 자체의 구성은 물론 외적으로도 여러 장치를 마련했습니다. 대표적으로 〈공략집〉과 〈미니맵〉, 〈체크리스트〉가 있습니다.

★ 공략집(with 미니맵)
공략집은 두꺼운 이 책을 초심자도 잘 따라 오실 수 있도록 안내하는 별책부록입니다.
월드맵(책의 전체 구성)과 미니맵(장별 구성)을 통해, 항상 숲을 보면서 나의 위치와 집중할 영역을 분명하게 알 수 있도록 도와드립니다. 저자 깃허브에서 최신 버전을 확인하실 수 있습니다.

★ 체크리스트
문제해결 과정에서 짚어봐야 할 사항들을 프로세스 단계별로 정리한 표입니다. 저자 깃허브에서 최신 버전을 확인하실 수 있습니다. 사본을 만드신 후 자유롭게 수정·개선하여 여러분만의 비밀 무기로 활용해주세요.

★ 책의 구성
이 책은 총 3부로 구성됩니다.

1부에서는 머신러닝·딥러닝 문제해결 역량을 키우는 데 캐글이 최적인 이유를 알아보고, 2부와 3부에서 본격적으로 대회를 공략하는 데 필요한 채비를 갖춥니다.

1장과 2장은 캐글 소개와 튜토리얼이니 캐글에 이미 익숙하신 분은 건너뛰어도 크게 상관없습니다. 3장은 중요합니다. 바로 이 책에서 반복 숙달할 문제해결 프로세스의 틀을 설명하기 때문입니다. 상위권 캐글러들의 공통된 패턴을 정리한 것이니 한 번씩 꼼꼼히 정리해보시면 좋을 것 같습니다. 4장은 데이터 유형을 나누고 각 유형에 유용한 시각화 기법들을 간단히 소개합니다.

2부에서는 머신러닝 모델을 사용하는 캐글 경진대회에 익숙해질 수 있습니다. 먼저 머신러닝의 주요 개념들을 정리해본 다음, 총 4개의 경진대회를 공략하면서 머신러닝 프로젝트 방법론을 터득하게 됩니다. 중점적으로 익힐 내용이 학습 흐름과 난이도에 맞춰 분배되도록 경진대회들을 선별해 배치했습니다. 2부부터는 본격적인 문제해결에 나서는 만큼 별책부록인 공략집의 미니맵이 큰 도움이 되리라 생각합니다.

마지막 3부에서는 비정형 데이터를, 그중에서도 이미지 데이터를 분류하는 딥러닝 문제들을 공략합니다. 전체적인 구성 방식은 2부와 같습니다. 대회를 하나하나 정복할수록 레벨업되는 느낌이 확실히 느껴지도록 구성했습니다.

기본정보

상품정보
ISBN 9791191905076 ( 1191905071 )
발행(출시)일자 2022년 04월 13일
쪽수 652쪽
크기
182 * 236 * 32 mm / 1248 g
총권수 1권

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  • 광화문점,강남점,대구점,영등포점,잠실점은 [직접 찾아 바로드림존 가기], [바로드림존에서 받기] 로 주문시 음반 코너에서 수령확인이 가능합니다
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    도서준비완료 후 휴대폰으로 인증번호 전송
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도서 소득공제 안내

  • 도서 소득공제란?

    • 2018년 7월 1일 부터 근로소득자가 신용카드 등으로 도서구입 및 공연을 관람하기 위해 사용한 금액이 추가 공제됩니다. (추가 공제한도 100만원까지 인정)
      • 총 급여 7,000만 원 이하 근로소득자 중 신용카드, 직불카드 등 사용액이 총급여의 25%가 넘는 사람에게 적용
      • 현재 ‘신용카드 등 사용금액’의 소득 공제한도는 300만 원이고 신용카드사용액의 공제율은 15%이지만, 도서·공연 사용분은 추가로 100만 원의 소득 공제한도가 인정되고 공제율은 30%로 적용
      • 시행시기 이후 도서·공연 사용액에 대해서는 “2018년 귀속 근로소득 연말 정산”시기(19.1.15~)에 국세청 홈택스 연말정산간소화 서비스 제공
  • 도서 소득공제 대상

    • 도서(내서,외서,해외주문도서), eBook(구매)
    • 도서 소득공제 대상 상품에 수반되는 국내 배송비 (해외 배송비 제외)
      • 제외상품 : 잡지 등 정기 간행물, 음반, DVD, 기프트, eBook(대여,학술논문), 사은품, 선물포장, 책 그리고 꽃
      • 상품정보의 “소득공제” 표기를 참고하시기 바랍니다.
  • 도서 소득공제 가능 결제수단

    • 카드결제 : 신용카드(개인카드에 한함)
    • 현금결제 : 예치금, 교보e캐시(충전에한함), 해피머니상품권, 컬쳐캐쉬, 기프트 카드, 실시간계좌이체, 온라인입금
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      • 현금결제는 현금영수증을 개인소득공제용으로 신청 시에만 도서 소득공제 됩니다.
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  • 부분 취소 안내

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      신용카드 결제 후 예치금으로 환원 된 경우 승인취소 되지 않습니다.

  • 도서 소득공제 불가 안내

    • 법인카드로 결제 한 경우
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    • 분철신청시 발생되는 분철비용

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Must Have 머신러닝·딥러닝 문제해결 전략
캐글 수상작 리팩터링으로 배우는 문제해결 프로세스와 전략
한달 후 리뷰
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작년까지만 해도 주식은 커녕 재테크에 관해 아무것도 모르다가 올해 주식 투자를 시작했다. 아무것도 모르고 초심자의 행운으로 분유값 정도를 벌고 나니, 조금 더 공부해보고 싶어져서 『초격차 투자법』을 구매했다.
작년까지만 해도 주식은 커녕 재테크에 관해 아무것도 모르다가 구매했어요! 저도 공부하고 싶어서 구매했어요~ 다같이 완독 도전해봐요! :)
기대가됩니다~
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이 구매자의 첫 리뷰 보기
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하루밤 사이 책한권을 읽은게 처음이듯 하다. 저녁나절 책을 집어든게 잘못이다. 마치 게임에 빠진 아이처럼 잠을 잘수없게 만든다. 결말이 어쩌면 당연해보이는 듯 하여도 헤어나올수 없는 긴박함이 있다. 조만간 영화화되어지지 않을까 예견해 본다. 책한권으로 등의 근육들이 오그라진 느낌에 아직도 느껴진다. 하루밤 사이 책한권을 읽은게 처음이듯 하다. 저녁나절 책을 집어든게 잘못이다. 마치 게임에 빠진 아이 처럼 잠을 잘수없게 만든다. 결말이 어쩌면 당연해보이는 듯 하여도 헤어나올수 없는 긴박함이 있다. 조만간 영화화되어지지 않을까..
작년까지만 해도 주식은 커녕 재테크에 관해 아무것도 모르다가 구매했어요! 저도 공부하고 싶어서 구매했어요~ 다같이 완독 도전해봐요! :)
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