본문 바로가기

추천 검색어

실시간 인기 검색어

예제로 배우는 파이썬 머신러닝

텐서플로 2, 파이토치, 사이킷런으로 | 만들면서 배우는 다양한 인공지능 시스템 | 3 판
아이러브 A.I 40
구정회 번역 · 위시 (헤이든) 류 저자(글)
제이펍 · 2022년 08월 26일
7.5 (1개의 리뷰)
도움돼요 (100%의 구매자)
  • 예제로 배우는 파이썬 머신러닝 대표 이미지
    예제로 배우는 파이썬 머신러닝 대표 이미지
  • 예제로 배우는 파이썬 머신러닝 부가 이미지1
    예제로 배우는 파이썬 머신러닝 부가 이미지1
  • A4
    사이즈 비교
    210x297
    188x244
    단위 : mm
MD의 선택 무료배송 이벤트 소득공제
10% 29,700 33,000
적립/혜택
1,650P

기본적립

5% 적립 1,650P

추가적립

  • 5만원 이상 구매 시 추가 2,000P
  • 3만원 이상 구매 시, 등급별 2~4% 추가 최대 1,650P
  • 리뷰 작성 시, e교환권 추가 최대 300원
배송안내
무료배송
배송비 안내
국내도서 / 외국도서
도서만 1만 원 이상 구매 시 무료배송
도서 + 잡지 / 만화 / :K컬렉션을 함께 1만 원 이상 구매 시 무료배송

1만원 미만 시 2,000원 배송비 부과

잡지 / 만화 / :K컬렉션 (교보배송)
각각 구매하거나 함께 2만 원 이상 구매 시 무료배송

2만원 미만 시 2,000원 배송비 부과

해외주문 서양도서 / 해외주문 일본도서 (교보배송)
각각 구매하거나 함께 1만 원 이상 구매 시 무료배송

1만원 미만 시 2,000원 배송비 부과

업체배송 상품 (전집, GIFT, 음반 / DVD 등)
중고장터 상품
해당 상품 상세페이지 "배송비" 참고 (업체 별/판매자 별 무료배송 기준 다름)
바로드림 오늘배송
업체에서 별도 배송하여 1Box당 배송비 2,500원 부과

1Box 기준 : 도서 10권

그 외 무료배송 기준
바로드림, eBook 상품을 주문한 경우, 플래티넘/골드/실버회원 무료배송쿠폰 이용하여 주문한 경우, 무료배송 등록 상품을 주문한 경우
주문정보를 불러오는 중입니다.
서울시 종로구 종로 1

알림 신청하시면 원하시는 정보를
받아 보실 수 있습니다.

해외주문/바로드림/제휴사주문/업체배송건의 경우 1+1 증정상품이 발송되지 않습니다.

패키지

북카드

키워드 Pick

키워드 Pick 안내

관심 키워드를 주제로 다른 연관 도서를 다양하게 찾아 볼 수 있는 서비스로, 클릭 시 관심 키워드를 주제로 한 다양한 책으로 이동할 수 있습니다.
키워드는 최근 많이 찾는 순으로 정렬됩니다.

예제로 배우는 파이썬 머신러닝 상세 이미지
다양한 알고리즘과 최신 기법으로 머신러닝 개발 실무 능력 레벨업
인공지능 시스템 구축에 필요한 지식과 개발 방법을 망라한 가이드북. 꾸준히 개정되어 이번 3판에는 영화 추천 엔진(나이브 베이즈), 얼굴 인식(SVM), 주가 예측(신경망), 옷 이미지 분류(CNN), 시퀀스 예측(RNN), 강화학습 등 6개 장이 추가되었다. 주요 파이썬 머신러닝 알고리즘을 라이브러리 없이 혹은 텐서플로/케라스 같은 라이브러리를 사용해서 구현해본다. 풍부한 예제를 통해 특징 공학, 분류, 회귀, 군집화, NLP 등 업계에서 널리 활용되는 머신러닝 기법의 작동 원리를 익힐 수 있다.

작가정보

번역 구정회

연세대학교 전자공학과를 졸업하고, 포항공대에서 컴퓨터비전 전공으로 석사, 연세대학교에서 통신신호처리 전공으로 박사 학위를 취득했다. 현재 삼성리서치(Samsung Research)에서 컴퓨터비전 관련 딥러닝 연구를 하고 있다. 틈틈이 눈과 카메라를 통해 발견하는 즐거움을 찾으며, 하루하루 일상을 살고 있다. 제이펍에서 《쏙쏙 들어오는 인공지능 알고리즘》(2021년 세종도서 학술부문도서 선정), 《머신러닝 엔지니어링》(2022년 대한민국학술원 우수학술도서 선정)을 번역했다

저자(글) 위시 (헤이든) 류

Yuxi (Hayden) Liu
구글의 머신러닝 소프트웨어 엔지니어. 구글 이전에는 여러 데이터 기반 도메인에서 머신러닝 과학자로 일하며 디지털 광고, 마케팅, 사이버 보안에 관한 전문 지식을 발휘했다. 현재 세계에서 가장 큰 검색 엔진에서 광고 최적화를 위한 머신러닝 모델과 시스템을 개발하고 개선하는 일을 한다.
교육에 대한 열정이 커 여러 머신러닝 도서를 집필했다. 첫 책인 《Python Machine Learning By Example》의 초판은 2017년과 2018년에 아마존에서 베스트셀러 1위에 올랐으며 다양한 언어로 번역되었다. 집필한 책으로는 《Machine Learning with PyTorch and Scikit-Learn》(2022), 《Deep Learning with R for Beginners》(2019), 《Hands-On Deep Learning Architectures with Python》(2019), 《R Deep Learning Projects》(이상 Packt, 2018)가 있다.

목차

  • 지은이·옮긴이 소개 xiii
    기술 감수자 소개 xiv
    옮긴이 머리말 xv
    베타리더 후기 xvii
    감사의 글 xix
    이 책에 대하여 xx

    CHAPTER 1 머신러닝과 파이썬 시작하기 1
    1.1 머신러닝 소개 2
    1.2 머신러닝의 전제 조건 7
    1.3 세 가지 유형의 머신러닝 시작하기 8
    1.4 머신러닝의 핵심 파헤치기 11
    1.5 데이터 처리와 특징 공학 23
    1.6 모델 결합 29
    1.7 소프트웨어 설치 및 설정 34
    1.8 요약 39
    1.9 연습 문제 39

    CHAPTER 2 나이브 베이즈를 이용한 영화 추천 엔진 구축 41
    2.1 분류 시작하기 42
    2.2 나이브 베이즈 45
    2.3 나이브 베이즈 구현 52
    2.4 나이브 베이즈를 이용한 영화 추천기 구축 57
    2.5 분류 성능 평가 62
    2.6 교차 검증으로 모델 조정 66
    2.7 요약 69
    2.8 연습 문제 69
    2.9 참고 문헌 70

    CHAPTER 3 서포트 벡터 머신을 이용한 얼굴 인식 71
    3.1 SVM으로 구분 경계 탐색 72
    3.2 SVM을 이용한 얼굴 이미지 분류 90
    3.3 태아심박동검사에서 태아 상태 분류 96
    3.4 요약 98
    3.5 연습 문제 99

    CHAPTER 4 트리 기반 알고리즘을 이용한 온라인 광고 클릭률 예측 101
    4.1 광고 클릭률 예측의 개요 102
    4.2 두 가지 유형의 데이터로 시작하기: 수치형과 범주형 103
    4.3 루트에서 리프까지 의사결정 트리 탐색 104
    4.4 밑바닥부터 구현하는 의사결정 트리 115
    4.5 사이킷런을 이용한 의사결정 트리 구현 123
    4.6 의사결정 트리를 이용한 광고 클릭률 예측 124
    4.7 의사결정 트리 앙상블: 랜덤 포레스트 130
    4.8 의사결정 트리 앙상블: 그레이디언트 부스티드 트리 132
    4.9 요약 135
    4.10 연습 문제 135

    CHAPTER 5 로지스틱 회귀를 이용한 온라인 광고 클릭률 예측 137
    5.1 범주형 특징을 수치형으로 변환: 원-핫 인코딩과 순서 인코딩 138
    5.2 로지스틱 회귀를 이용한 데이터 분류 141
    5.3 로지스틱 회귀 모델 훈련 146
    5.4 온라인 학습을 통한 대규모 데이터셋 훈련 158
    5.5 다중 클래스 분류 161
    5.6 텐서플로를 이용한 로지스틱 회귀 구현 163
    5.7 랜덤 포레스트를 이용한 특징 선택 165
    5.8 요약 167
    5.9 연습 문제 167

    CHAPTER 6 테라바이트 규모의 클릭 로그 예측 169
    6.1 아파치 스파크의 핵심 배우기 170
    6.2 파이스파크 프로그래밍 175
    6.3 스파크를 통한 대규모 클릭 로그 학습 178
    6.4 스파크를 이용한 범주형 변수의 특징 공학 189
    6.5 요약 195
    6.6 연습 문제 196

    CHAPTER 7 회귀 알고리즘을 이용한 주가 예측 197
    7.1 주식시장과 주가의 개요 198
    7.2 회귀란 무엇인가? 199
    7.3 주가 데이터 수집 200
    7.4 선형회귀를 이용한 추정 210
    7.5 의사결정 트리 회귀를 이용한 추정 217
    7.6 서포트 벡터 회귀를 이용한 추정 225
    7.7 회귀 성능 평가 226
    7.8 회귀 알고리즘 세 가지를 이용한 주가 예측 228
    7.9 요약 233
    7.10 연습 문제 233

    CHAPTER 8 인공 신경망을 이용한 주가 예측 235
    8.1 신경망의 이해 236
    8.2 신경망 구축 242
    8.3 적절한 활성화 함수 선택 248
    8.4 신경망의 과적합 방지 249
    8.5 신경망을 이용한 주가 예측 251
    8.6 요약 259
    8.7 연습 문제 259

    CHAPTER 9 텍스트 분석 기법을 이용한 20개 뉴스그룹 데이터셋 분석 261
    9.1 컴퓨터가 언어를 이해하는 방법: NLP 262
    9.2 인기 있는 NLP 라이브러리와 NLP 기초 265
    9.3 뉴스그룹 데이터 가져오기 274
    9.4 뉴스그룹 데이터 탐색 276
    9.5 텍스트 데이터의 특징 고려 279
    9.6 t-SNE를 이용한 뉴스그룹 데이터 시각화 286
    9.7 요약 289
    9.8 연습 문제 290

    CHAPTER 10 군집화와 주제 모델링을 이용한 뉴스그룹 데이터셋의 기본 주제 찾기 291
    10.1 선생님 없이 학습하기: 비지도학습 292
    10.2 k-평균을 이용한 뉴스그룹 데이터 군집화 293
    10.3 뉴스그룹 이면의 주제 발견 311
    10.4 요약 318
    10.5 연습 문제 319

    CHAPTER 11 머신러닝 모범 사례 321
    11.1 머신러닝 솔루션 워크플로 322
    11.2 데이터 준비 단계의 모범 사례 323
    11.3 훈련셋 생성 단계의 모범 사례 329
    11.4 모델 훈련, 평가, 선택 단계의 모범 사례 340
    11.5 배포와 모니터링 단계의 모범 사례 345
    11.6 요약 349
    11.7 연습 문제 350

    CHAPTER 12 합성곱 신경망을 이용한 옷 이미지 분류 351
    12.1 CNN의 구성 요소 352
    12.2 분류를 위한 CNN 구조 설계 356
    12.3 옷 이미지 데이터셋 358
    12.4 CNN을 이용한 옷 이미지 분류 361
    12.5 데이터 증강을 통한 CNN 분류기 강화 369
    12.6 데이터 증강을 통한 옷 이미지 분류기 개선 375
    12.7 요약 378
    12.8 연습 문제 378

    CHAPTER 13 순환 신경망을 이용한 시퀀스 예측 379
    13.1 순차 학습 소개 380
    13.2 예시를 통해 배우는 RNN 구조 380
    13.3 RNN 모델 훈련 386
    13.4 장단기 메모리를 이용한 장기 의존성 극복 387
    13.5 RNN을 이용한 영화 리뷰 감정 분석 390
    13.6 RNN으로 나만의 《전쟁과 평화》 작성하기 398
    13.7 트랜스포머 모델을 이용한 언어 이해도 향상 409
    13.8 요약 412
    13.9 연습 문제 412

    CHAPTER 14 강화학습을 이용한 복잡한 환경에서의 의사결정 413
    14.1 작업 환경 설정 413
    14.2 예시를 이용한 강화학습 소개 417
    14.3 동적 프로그래밍을 이용한 FrozenLake 환경 해결 421
    14.4 몬테카를로 학습 수행 432
    14.5 Q-러닝 알고리즘으로 택시 문제 풀기 441
    14.6 요약 449
    14.7 연습 문제 449

    찾아보기 450

추천사

  • 《Python Machine Learning, 3rd Edition》(Packt, 2019)을 보완하는 좋은 참고서다. 해당 교과서는 ML 프로그래밍 이론 및 범용 애플리케이션을 다루지만, 이 책은 구체적인 애플리케이션 예제들에 초점을 둔다. (…) 예를 들어 나이브 베이즈 분류 하나에 대해서만 한 챕터 전체를 할애하여, 여러 분류 기법을 논하고 작동 원리를 살펴보며 실제로 애플리케이션을 구현해본다. (…) 마치 해당 교과서를 보완하는 실습용 워크북 같은 역할을 한다. 둘을 각각 봐도 좋겠지만 둘을 같이 읽는다면 ML 학습을 극대화할 수 있다. (…) 모든 ML 분야 종사자, 특히 다양한 알고리즘 경험이 없는 독자에게 매우 귀중한 자료다. 교과서와 함께 읽는다면 거의 완전한 ML 커리큘럼을 익힐 수 있다.

책 속으로

정밀도, 재현율, F1 점수는 다중 클래스 분류에도 적용할 수 있는데, 이 경우에는 관심 있는 클래스를 양성으로 처리하고 그 밖의 다른 클래스는 음성으로 처리한다. / 클래스 평균 F1 점수와 클래스별 F1 점수 모두 가장 높은 값을 얻도록 이진 분류기를 조정(예를 들어 나이브 베이즈 분류기의 평활화 계수와 같은 초매개변수(hyperparameter)의 다양한 조합을 시도하는 경우)할 수 있으면 좋겠지만, 일반적으로는 어렵다. 어떤 경우에는 한 모델의 평균 F1 점수가 다른 모델보다 높지만, 특정 클래스에 대해서는 F1 점수가 상당히 낮다. 또 어떤 경우에는 두 모델의 평균 F1 점수가 동일하지만,한 모델의 어떤 클래스에 대한 F1 점수는 높고 다른 클래스에 대해서는 F1 점수가 낮다. 이와 같은 상황에서 어떤 모델이 더 잘 작동하는지는 어떻게 판단할 수 있을까? (64쪽)

온라인 디스플레이 광고는 머신러닝을 활용하기에 매우 좋은 예 중 하나다. 광고주와 소비자는 타깃이 명확한 광고에 큰 관심을 가진다. 지난 20년 동안 업계는 광고 타기팅의 효과를 예측하기 위해 머신러닝 모델에 크게 의존해왔는데, 특정 연령대의 소비자가 이 제품에 관심을 가질 가능성, 특정 가계소득 수준의 고객이 광고를 본 뒤에 이 제품을 구매할 가능성, 스포츠 사이트를 자주 방문하는 방문자가 해당 광고를 읽는 데 더 많은 시간을 할애할 가능성 등이 이에 해당한다. 광고의 효과를 측정하는 가장 일반적인 방법은 클릭률(click-through rate, CTR)로, 전체 조회수 대비 특정 광고를 클릭하는 비율이다. (102쪽)

예측력을 높이려면 더 많은 특징을 생성해야 한다. 요약하자면, 머신러닝에서의 특징 공학은 머신러닝 알고리즘의 성능을 향상하기 위해 기존 특징을 기반으로 도메인별(domain-specific) 특징을 생성하는 과정이다. / 일반적으로 특징 공학에는 충분한 도메인 지식이 필요한데, 매우 어려울뿐더러 시간이 많이 소요될 수 있다. 실제로 머신러닝 문제를 해결하는 데 사용되는 특징은 바로 눈에 보이지 않는 만큼, 스팸 이메일 탐지와 뉴스그룹 분류에서의 용어 빈도나 tf-idf 특징과 같이 구체적으로 설계하고 구성해야 한다. 따라서 머신러닝에서 특징 공학은 필수 요소이면서 실제 문제를 해결하기 위해 가장 큰 노력을 쏟는 부분이다. (202쪽)

앞서 언급했듯이, 같은 어근에서 나온 단어를 처리하는 두 가지 기본 전략으로 어간 추출과 표제어 추출이 있다. 어간 추출이 좀 더 빠른 접근 방식으로 필요할 때는 글자를 잘라내기도 한다. 예를 들어 words는 어간 추출 후에 word가 된다. 또한 어간 추출의 결과가 꼭 유효한 단어일 필요는 없는데, 예를 들어 trying과 try를 어간 추출하면 tri가 된다. 반면 표제어 추출은 느리지만 더 정확하다. 사전 조회(dictionary lookup)를 통해 유효한 단어의 반환을 보장한다. 앞 절에서 NLTK를 이용해서 어간 추출과 표제어 추출을 구현해보았으니, 필요하면 이를 참조한다. / 지금까지 다룬 모든 내용(전처리, 불용어 삭제, 표제어 추출, 카운트 벡터화)을 통합하면 다음과 같다. (284쪽)

데이터 증강(data augmentation)은 일반화 성능을 개선하기 위해서 기존 훈련 데이터셋을 확장하는 것이다. 이를 통해 더 많은 데이터를 수집하고 레이블링하는 데 드는 비용을 줄일 수 있다. 텐서플로에서는 케라스 API의 ImageDataGenerator 모듈을 이용해서 실시간으로 이미지 증강을 구현한다. / 이미지 데이터를 증강하는 여러 가지 방법이 있는데, 가장 간단한 방법은 이미지를 수평 방향이나 수직 방향으로 뒤집는(flipping) 것이다. 예를 들어 기존 이미지를 수평으로 뒤집으면 새로운 이미지가 생긴다. 수평으로 뒤집은 이미지를 생성하려면 다음과 같이 이미지 데이터 생성기를 만들어야 한다. (369~370쪽)

출판사 서평

다양한 프레임워크, 다양한 알고리즘, 다양한 예제로 익히는 실전 머신러닝 개발

머신러닝이 업계 전반에서 널리 활용되고 있지만, 기법과 도구는 나날이 새로워지고 있어 어떤 조합을 어떤 시나리오에 적용할지 막막함을 느끼는 실무자가 많다. 이 책은 일부 알고리즘을 깊이 파고들기보다는 다양한 애플리케이션 예제를 훑고 구현함으로써 EDA, 특징 공학, 분류, 회귀, 군집화, NLP 등 영역에서의 머신러닝 알고리즘의 작동 원리를 되새길 수 있게 한다.

1장은 머신러닝 기술을 개괄하고, 바로 2장부터 나이브 베이즈를 이용해 영화 추천 엔진을 구축해본다. 라이브러리 없이 ‘밑바닥부터’ 구현하는 법과 사이킷런을 이용하는 법을 모두 다루며, 이러한 방식이 이후 챕터에서도 자주 반복된다. 3장은 SVM을 설명하고 얼굴 인식이나 심전도 분류에 활용한다.

4장부터 6장은 온라인 광고 클릭률 데이터셋을 사용한 예측을 살펴본다. 4장은 의사결정 트리, 랜덤 포레스트 등 트리 기반 알고리즘으로, 5장은 로지스틱 회귀로 광고 클릭률 예측기를 만들어본다. 이 과정에서 사이킷런, XGBoost, 텐서플로 등 익숙한 라이브러리들의 사용법도 익힐 수 있다. 6장은 스파크를 사용해 테라바이트 규모의 로그를 분석해봄으로써 광고 클릭률 예측기를 더욱 확장한다.

7장과 8장은 누구나 관심 있는 주가 예측 문제를 다룬다. 7장에서는 회귀 기법을 자세히 설명한 다음에, 8장에서는 딥러닝의 기초인 신경망을 설명한 다음에 여러 방식으로 구현해 주가 예측에 적용해본다.

9장과 10장은 뉴스그룹 데이터셋을 예시로 NLP 애플리케이션을 실습한다. NLP에서 널리 쓰이는 라이브러리들을 개괄한 다음, 토큰화, 어간 추출, 표제어 추출 등 NLP의 기초를 설명하고, 나아가 차원 축소(t-SNE), 비지도학습(주제 모델링, k-평균 군집화)까지 살펴본다. 11장은 잠시 숨을 고르고 머신러닝 작업 워크플로에서 단계별로 대표적인 모범 사례를 꼽아 살펴본다.

12장과 13장은 각각 CNN과 RNN을 다룬다. 텐서플로(케라스)를 사용하여, 12장은 의류 이미지 분류기를 만들며 데이터 증강 같은 유용한 기법을 소개하고, 13장은 감정 분석과 텍스트 생성 실습을 하며 트랜스포머 같은 최신 모델도 소개한다. 마지막 14장은 OpenAI Gym 환경에서 가치 반복, 정책 반복, Q-러닝 등을 이용해 강화학습을 실습해본다.

책 전체에 걸쳐 수많은 도구, 기법, 개념이 등장하지만, 하나하나를 자세히 살펴보기보다는 큰 그림과 실제 구현하는 법에 초점을 둔 책이다. 아직 다양한 개발 경험을 쌓지 못한 실무자들에게 풍성한 간접경험을 제공한다는 점이 큰 미덕이다. EDA, 특징 공학, 분류, 회귀, 군집화, NLP 등 업계에서 널리 활용되는 머신러닝 기법의 작동 원리를 살펴봄으로써 오늘날의 ‘거의 모든’ 머신러닝 커리큘럼을 접할 수 있다.

주요 내용
■ 머신러닝 및 데이터 과학에서 다루는 주요 개념
■ 파이썬을 활용한 데이터 마이닝 및 분석
■ 아파치 스파크로 복잡한 데이터를 이용하는 모델 훈련 확장
■ NLTK, 젠심 같은 파이썬 라이브러리를 통한 텍스트 분석 및 NLP
■ 머신러닝 모델 선택, 구축, 성능 평가, 최적화
■ 바닐라 파이썬, 텐서플로 2, 파이토치, 사이킷런 등으로 머신러닝 알고리즘 구현

기본정보

상품정보
ISBN 9791192469249 ( 1192469240 )
발행(출시)일자 2022년 08월 26일
쪽수 480쪽
크기
188 * 244 * 30 mm / 1040 g
총권수 1권
시리즈명
아이러브 A.I
원서명/저자명 Python Machine Learning by Example - Third Edition/Liu, Yuxi (Hayden)

Klover

Klover 리뷰 안내
교보를 애용해 주시는 고객님들이 남겨주신 평점과 감상을 바탕으로, 다양한 정보를 전달하는 교보문고의 리뷰 서비스입니다.
리워드 안내
구매 후 90일 이내에 평점과 10자 이상의 리뷰 작성 시 e교환권 200원을 적립해 드립니다.
e교환권은 적립 일로부터 180일 동안 사용 가능합니다.
리워드는 작성 후 다음 날 제공되며, 발송 전 작성 시 발송 완료 후 익일 제공됩니다.
리워드는 리뷰 종류별로 구매한 아이디당 한 상품에 최초 1회 작성 건들에 대해서만 제공됩니다.
판매가 1,000원 미만 도서의 경우 리워드 지급 대상에서 제외됩니다.
한달 후 리뷰
구매 후 30일~ 120일 이내에 작성된 두 번째 구매리뷰에 대해 한 달 후 리뷰로 인지하고 e교환권 100원을 추가 제공합니다.
운영 원칙 안내
Klover 리뷰를 통한 리뷰를 작성해 주셔서 감사합니다. 자유로운 의사 표현의 공간인 만큼 타인에 대한 배려를 부탁합니다.
일부 타인의 권리를 침해하거나 불편을 끼치는 것을 방지하기 위해 아래에 해당하는 Klover 리뷰는 별도의 통보 없이 삭제될 수 있습니다.
  • 도서나 타인에 대해 근거 없이 비방을 하거나 타인의 명예를 훼손할 수 있는 리뷰
  • 도서와 무관한 내용의 리뷰
  • 인신공격이나 욕설, 비속어, 혐오발언이 개재된 리뷰
  • 의성어나 의태어 등 내용의 의미가 없는 리뷰

리뷰는 1인이 중복으로 작성하실 수는 있지만, 평점계산은 가장 최근에 남긴 1건의 리뷰만 반영됩니다.
신고하기
다른 고객이 작성리뷰에 대해 불쾌함을 느끼는 경우 신고를 할 수 있으며, 신고 자가 일정수준 이상 누적되면 작성하신 리뷰가 노출되지 않을 수 있습니다.

구매 후 리뷰 작성 시, e교환권 200원 적립

문장수집

문장수집 안내
문장수집은 고객님들이 직접 선정한 책의 좋은 문장을 보여주는 교보문고의 새로운 서비스입니다. 마음을 두드린 문장들을 기록하고 좋은 글귀들은 "좋아요“ 하여 모아보세요. 도서 문장과 무관한 내용 등록 시 별도 통보 없이 삭제될 수 있습니다.
리워드 안내
구매 후 90일 이내에 문장수집 작성 시 e교환권 100원을 적립해드립니다.
e교환권은 적립 일로부터 180일 동안 사용 가능합니다. 리워드는 작성 후 다음 날 제공되며, 발송 전 작성 시 발송 완료 후 익일 제공됩니다.
리워드는 한 상품에 최초 1회만 제공됩니다.
주문취소/반품/절판/품절 시 리워드 대상에서 제외됩니다.

구매 후 리뷰 작성 시, e교환권 100원 적립

이 책의 첫 기록을 남겨주세요

교환/반품/품절 안내

상품 설명에 반품/교환 관련한 안내가 있는 경우 그 내용을 우선으로 합니다. (업체 사정에 따라 달라질 수 있습니다.)

이벤트
TOP

저자 모두보기

번역

매장별 재고 및 위치

할인쿠폰 다운로드

  • 쿠폰은 주문결제화면에서 사용 가능합니다.
  • 다운로드한 쿠폰은 마이 > 혜택/포인트 에서 확인 가능합니다.
  • 도서정가제 적용 대상 상품에 대해서는 정가의 10%까지 쿠폰 할인이 가능합니다.
  • 도서정가제 적용 대상 상품에 10% 할인이 되었다면, 해당 상품에는 사용하실 수
    없습니다.

적립예정포인트 안내

  • 통합포인트 안내

    • 통합포인트는 교보문고(인터넷, 매장), 핫트랙스(인터넷, 매장), 모바일 교보문고 등 다양한 곳에서 사용하실 수 있습니다.
    • 상품 주문 시, 해당 상품의 적립률에 따라 적립 예정 포인트가 자동 합산되고 주문하신 상품이 발송완료 된 후에 자동으로 적립됩니다.
    • 단, 쿠폰 및 마일리지, 통합포인트, e교환권 사용 시 적립 예정 통합포인트가 변동될 수 있으며 주문취소나 반품시에는 적립된 통합포인트가 다시 차감됩니다.
  • 통합포인트 적립 안내

    • 통합포인트는 도서정가제 범위 내에서 적용됩니다.
    • 추가적립 및 회원 혜택은 도서정가제 대상상품(국내도서, eBook등)으로만 주문시는 해당되지 않습니다.
  • 기본적립) 상품별 적립금액

    • 온라인교보문고에서 상품 구매시 상품의 적립률에 따라 적립됩니다.
    • 단 도서정가제 적용 대상인 국내도서,eBook은 15%내에서 할인율을 제외한 금액내로 적립됩니다.
  • 추가적립) 5만원 이상 구매시 통합포인트 2천원 추가적립

    • 5만원 이상 구매시 통합포인트 2천원 적립됩니다.
    • 도서정가제 예외상품(외서,음반,DVD,잡지(일부),기프트) 2천원 이상 포함시 적립 가능합니다.
    • 주문하신 상품이 전체 품절인 경우 적립되지 않습니다.
  • 회원혜택) 3만원이상 구매시 회원등급별 2~4% 추가적립

    • 회원등급이 플래티넘, 골드, 실버 등급의 경우 추가적립 됩니다.
    • 추가적립은 실결제액 기준(쿠폰 및 마일리지, 통합포인트, e교환권 사용액 제외) 3만원 이상일 경우 적립됩니다.
    • 주문 후 취소,반품분의 통합포인트는 단품별로 회수되며, 반품으로 인해 결제잔액이 3만원 미만으로 변경될 경우 추가 통합포인트는 전액 회수될 수 있습니다.

제휴 포인트 안내

제휴 포인트 사용

  • OK CASHBAG 10원 단위사용 (사용금액 제한없음)
  • GS&POINT 최대 10만 원 사용
더보기

구매방법 별 배송안내

배송 일정 안내

  • 출고 예정일은 주문상품의 결제(입금)가 확인되는 날 기준으로 상품을 준비하여 상품 포장 후 교보문고 물류센터에서 택배사로 전달하게 되는 예상 일자입니다.
  • 도착 예정일은 출고 예정일에서 택배사의 배송일 (약1~2일)이 더해진 날이며 연휴 및 토, 일, 공휴일을 제외한 근무일 기준입니다.
배송 일정 안내
출고예정일 도착예정일
1일이내 상품주문 후 2~3일 이내
2일이내 상품주문 후 3~4일 이내
3일이내 상품주문 후 4~5일 이내
4일이내 상품주문 후 5~6일 이내

연휴 및 토, 일, 공휴일은 제외됩니다.

당일배송 유의사항

  • 수도권 외 지역에서 선물포장하기 또는 사은품을 포함하여 주문할 경우 당일배송 불가
  • 회사에서 수령할 경우 당일배송 불가 (퇴근시간 이후 도착 또는 익일 배송 될 수 있음)
  • 무통장입금 주문 후 당일 배송 가능 시간 이후 입금된 경우 당일 배송 불가
  • 주문 후 배송지 변경 시 변경된 배송지에 따라 익일 배송될 수 있습니다.
  • 수도권 외 지역의 경우 효율적인 배송을 위해 각 지역 매장에서 택배를 발송하므로, 주문 시의 부록과 상이할 수 있습니다.
  • 각 지역 매장에서 재고 부족 시 재고 확보를 위해 당일 배송이 불가할 수 있습니다.

일반배송 시 유의사항

  • 날씨나 택배사의 사정에 따라 배송이 지연될 수 있습니다.
  • 수도권 외 지역 바로배송 서비스의 경우 경품 수령 선택 여부에 따라 도착 예정일이 변경됩니다.
  • 출고 예정일이 5일 이상인 상품의 경우(결제일로부터 7일 동안 미입고), 출판사 / 유통사 사정으로 품/절판 되어 구입이 어려울 수 있습니다. 이 경우 SMS, 메일로 알려드립니다.
  • 선물포장 주문 시 합배송 처리되며, 일부상품 품절 시 도착 예정일이 늦어질 수 있습니다.
  • 분철상품 주문 시 분철 작업으로 인해 기존 도착 예정일에 2일 정도 추가되며, 당일 배송, 해외 배송이 불가합니다.

해외주문 시 유의사항

  • 해외주문도서는 해외 거래처 사정에 의해 품절/지연될 수 있습니다.

Special order 주문 시 유의사항

  • 스페셜오더 도서나 일서 해외 주문 도서와 함께 주문 시 배송일이 이에 맞추어 지연되오니, 이점 유의해 주시기 바랍니다.

바로드림존에서 받기

  1. STEP 01
    매장 선택 후 바로드림 주문
  2. STEP 02
    준비완료 알림 시 매장 방문하기
  3. STEP 03
    바로드림존에서 주문상품 받기
  • 바로드림은 전국 교보문고 매장 및 교내서점에서 이용 가능합니다.
  • 잡지 및 일부 도서는 바로드림 이용이 불가합니다.
  • 각 매장 운영시간에 따라 바로드림 이용 시간이 달라질 수 있습니다.

수령 안내

  • 안내되는 재고수량은 서비스 운영 목적에 따라 상이할 수 있으므로 해당 매장에 문의해주시기 바랍니다.
  • 바로드림 주문 후 재고가 실시간 변동되어, 수령 예상 시간에 수령이 어려울 수 있습니다.

취소/교환/반품 안내

  • 주문 후 7일간 찾아가지 않으시면, 자동으로 결제가 취소됩니다.
  • 취소된 금액은 결제수단의 승인취소 및 예치금으로 전환됩니다.
  • 교환/반품은 수령하신 매장에서만 가능합니다.

사은품 관련 안내

  • 바로드림 서비스는 일부 1+1 도서, 경품, 사은품 등이 포함 되지 않습니다.

음반/DVD 바로드림시 유의사항

  • 음반/DVD 상품은 바로드림 주문 후 수령점 변경이 불가합니다. 주문 전 수령점을 꼭 확인해 주세요.
  • 사은품(포스터,엽서 등)은 증정되지 않습니다.
  • 커버이미지 랜덤발매 음반은 버전 선택이 불가합니다.
  • 광화문점,강남점,대구점,영등포점,잠실점은 [직접 찾아 바로드림존 가기], [바로드림존에서 받기] 로 주문시 음반 코너에서 수령확인이 가능합니다
  • 선물 받는 분의 휴대폰번호만 입력하신 후 결제하시면 받는 분 휴대폰으로 선물번호가 전달됩니다.
  • 문자를 받은 분께서는 마이 > 주문관리 > 모바일 선물내역 화면에서 선물번호와 배송지 정보를 입력하시면 선물주문이 완료되어 상품준비 및 배송이 진행됩니다.
  • 선물하기 결제하신 후 14일까지 받는 분이 선물번호를 등록하지 않으실 경우 주문은 자동취소 됩니다.
  • 또한 배송 전 상품이 품절 / 절판 될 경우 주문은 자동취소 됩니다.

바로드림 서비스 안내

  1. STEP 01
    매장 선택 후 바로드림 주문
  2. STEP 02
    준비완료 알림 시 매장 방문하기
  3. STEP 03
    바로드림존에서 주문상품 받기
  • 바로드림은 전국 교보문고 매장 및 교내서점에서 이용 가능합니다.
  • 잡지 및 일부 도서는 바로드림 이용이 불가합니다.
  • 각 매장 운영시간에 따라 바로드림 이용 시간이 달라질 수 있습니다.

수령 안내

  • 안내되는 재고수량은 서비스 운영 목적에 따라 상이할 수 있으므로 해당 매장에 문의해주시기 바랍니다.
  • 바로드림 주문 후 재고가 실시간 변동되어, 수령 예상시간에 수령이 어려울 수 있습니다.

취소/교환/반품 안내

  • 주문 후 7일간 찾아가지 않으시면, 자동으로 결제가 취소됩니다.
  • 취소된 금액은 결제수단의 승인취소 및 예치금으로 전환됩니다.
  • 교환/반품은 수령하신 매장에서만 가능합니다.

사은품 관련 안내

  • 바로드림 서비스는 일부 1+1 도서, 경품, 사은품 등이 포함되지 않습니다.

음반/DVD 바로드림시 유의사항

  • 음반/DVD 상품은 바로드림 주문 후 수령점 변경이 불가합니다. 주문 전 수령점을 꼭 확인해주세요.
  • 사은품(포스터,엽서 등)은 증정되지 않습니다.
  • 커버이미지 랜덤발매 음반은 버전 선택이 불가합니다.
  • 광화문점,강남점,대구점,영등포점,잠실점은 [직접 찾아 바로드림존 가기], [바로드림존에서 받기] 로 주문시 음반코너에서 수령확인이 가능합니다.
  1. STEP 01
    픽업박스에서 찾기 주문
  2. STEP 02
    도서준비완료 후 휴대폰으로 인증번호 전송
  3. STEP 03
    매장 방문하여 픽업박스에서 인증번호 입력 후 도서 픽업
  • 바로드림은 전국 교보문고 매장 및 교내서점에서 이용 가능합니다.
  • 잡지 및 일부 도서는 바로드림 이용이 불가합니다.
  • 각 매장 운영시간에 따라 바로드림 이용 시간이 달라질 수 있습니다.

수령 안내

  • 안내되는 재고수량은 서비스 운영 목적에 따라 상이할 수 있으므로 해당 매장에 문의해주시기 바랍니다.
  • 바로드림 주문 후 재고가 실시간 변동되어, 수령 예상시간에 수령이 어려울 수 있습니다.

취소/교환/반품 안내

  • 주문 후 7일간 찾아가지 않으시면, 자동으로 결제가 취소됩니다.
  • 취소된 금액은 결제수단의 승인취소 및 예치금으로 전환됩니다.
  • 교환/반품은 수령하신 매장에서만 가능합니다.

사은품 관련 안내

  • 바로드림 서비스는 일부 1+1 도서, 경품, 사은품 등이 포함되지 않습니다.

음반/DVD 바로드림시 유의사항

  • 음반/DVD 상품은 바로드림 주문 후 수령점 변경이 불가합니다. 주문 전 수령점을 꼭 확인해주세요.
  • 사은품(포스터,엽서 등)은 증정되지 않습니다.
  • 커버이미지 랜덤발매 음반은 버전 선택이 불가합니다.
  • 광화문점,강남점,대구점,영등포점,잠실점은 [직접 찾아 바로드림존 가기], [바로드림존에서 받기] 로 주문시 음반코너에서 수령확인이 가능합니다.

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
    • 간편결제 : 교보페이, 네이버페이, 삼성페이, 카카오페이, PAYCO, 토스, CHAI
      • 현금결제는 현금영수증을 개인소득공제용으로 신청 시에만 도서 소득공제 됩니다.
      • 교보e캐시 도서 소득공제 금액은 교보eBook > e캐시 > 충전/사용내역에서 확인 가능합니다.
      • SKpay, 휴대폰 결제, 교보캐시는 도서 소득공제 불가
  • 부분 취소 안내

    • 대상상품+제외상품을 주문하여 신용카드 "2회 결제하기"를 선택 한 경우, 부분취소/반품 시 예치금으로 환원됩니다.

      신용카드 결제 후 예치금으로 환원 된 경우 승인취소 되지 않습니다.

  • 도서 소득공제 불가 안내

    • 법인카드로 결제 한 경우
    • 현금영수증을 사업자증빙용으로 신청 한 경우
    • 분철신청시 발생되는 분철비용

알림 신청

아래의 알림 신청 시 원하시는 소식을 받아 보실 수 있습니다.
알림신청 취소는 마이룸 > 알림신청내역에서 가능합니다.

예제로 배우는 파이썬 머신러닝
텐서플로 2, 파이토치, 사이킷런으로 | 만들면서 배우는 다양한 인공지능 시스템
3 판
한달 후 리뷰
/ 좋았어요
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~
작년까지만 해도 주식은 커녕 재테크에 관해 아무것도 모르다가 구매했어요! 저도 공부하고 싶어서 구매했어요~ 다같이 완독 도전해봐요! :)
기대가됩니다~
작년까지만 해도 주식은 커녕 재테크에 관해 아무것도 모르다가 구매했어요! 저도 공부하고 싶어서 구매했어요~ 다같이 완독 도전해봐요! :)
작년까지만 해도 주식은 커녕 재테크에 관해 아무것도 모르다가 구매했어요! 저도 공부하고 싶어서 구매했어요~ 다같이 완독 도전해봐요! :)
기대가됩니다~
기대가됩니다~
기대가됩니다~
기대가됩니다~
이 구매자의 첫 리뷰 보기
/ 좋았어요
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! :)
기대가됩니다~
신고

신고 사유를 선택해주세요.
신고 내용은 이용약관 및 정책에 의해 처리됩니다.

허위 신고일 경우, 신고자의 서비스 활동이 제한될 수 있으니 유의하시어
신중하게 신고해주세요.

판형알림

  • A3 [297×420mm]
  • A4 [210×297mm]
  • A5 [148×210mm]
  • A6 [105×148mm]
  • B4 [257×364mm]
  • B5 [182×257mm]
  • B6 [128×182mm]
  • 8C [8절]
  • 기타 [가로×세로]
EBS X 교보문고 고객님을 위한 5,000원 열공 혜택!
자세히 보기