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지은이 : 임선집
KOTRA 및 한국인터넷진흥원에서 각각 전자상거래 관리자 및 정보시스템 팀장을 역임했습니다. 미국 주립대 University of Central Oklahoma에서 MBA, MSBA 학위 및 SAS Enterprise Miner 자격증을 취득했습니다. 현재는 한국 폴리텍 대학과 Endicott College 등에서 자연어 처리, 컴퓨터 비전, 오렌지3/파이썬/파이토치/트랜스포머를 우리말과 영어로 강의하고 있습니다. 저서로는 [플로우가 보이는 머신러닝 프로젝트]가 있고 허깅페이스 트랜스포머 전문 서적을 근간 번역 출간합니다. 미국 온라인 교육 플랫폼 유데미(www.udemy.com)에서도 머신러닝/딥러닝을 강의합니다.유튜브: Jason SJ Yim 블로그: https://jasonyim.tistory.com
지은이 : 채호창
미국 주립대 University of Central Oklahoma에서 Business Analytics 부교수입니다.MSBA학생들을 상대로 인공지능, 머신러닝, 딥러닝을 가르치고 있고,MSBACourse Coordinator로도 일하고 있습니다. University of North Texas에서 Business Computer Information Systems으로 박사학위를 받았습니다. 정보기술이 기업성과에 어떻게 영향을 미치는지를 ERP 시스템 도입, 모바일앱 도입 등의 실증연구를 주로 하고 있고, 최근에는 머신러닝, 딥러닝을 이용해서 혁신기업을 찾는 연구 중입니다. 전작 [플로우가 보이는 머신러닝 프로젝트] 및 이 책에 미국 교육현장에서 느낀 점을 최대한 담았습니다.
지은이 : 곽랑주
기업과 학교에 14년간 출강 중인 프로페셔널 강사입니다. 한국 폴리텍 대학 ‘비정형 데이터 처리를 활용한 인공지능 자연어 전처리 과정’과 유데미에 마인드맵 프로그램 강좌를 제공 중입니다. [플로우가 보이는 머신러닝 프로젝트] 저술 참여 이 외에도 4차 산업, 비즈니스 프로파일링 등 다수 저서를 출간했습니다. 현재 한국열린사이버대학 인공지능융합학과에서 수학 중입니다. 언어학을 전공했고 자연어 처리를 통한 디지털 비즈니스 융합에 강점을 가지고 있습니다.블로그: https://blog.naver.com/writerkwack
1장 절대반지: 오렌지3 vs 파이썬
__1.1 오렌지3는 쉬운데 파이썬은 어렵다?
__1.2 오렌지3와의 만남
__1.3 이 책의 구성
2장 머신러닝 원정대 출발: 오렌지3와 코랩 설치
__2.1 오렌지3 설치
__2.2 코랩 설치
3장 엘프의 도움: 오렌지3로 맛보는 이미지 및 텍스트 분석
__3.1 이미지 분석 맛보기
____Covid-19 이미지 데이터세트 준비
____오렌지3 부가 기능 설치
____이미지 분석
__3.2 텍스트 분석 맛보기
____BTS 노래 가사 데이터세트 준비
____텍스트 분석
4장 중간계 늪지: 비지도 학습
__4.2 군집 분석
____군집 분석이란?
____K-평균 군집
____오렌지3로 K-평균 군집
____파이썬으로 K-평균 군집
__4.3 연관 분석
____데이터세트 준비
____오렌지3로 연관 분석
____파이썬으로 연관 분석
5장 중간계 초원: 뇌졸중 예측 프로젝트
__5.1 데이터세트 및 데이터 전처리
____뇌졸중은 어떻게 발병하지?
____뇌졸중과 관련된 데이터를 모으자
____그전에도 뇌졸중이 발병한 적이 있을까?
____데이터 불러오기
____ID 변수 설정
____타깃 변수 생성
____기타 변수 데이터 처리
____결측값이 50% 초과인 변수 제거
____요약 통계 및 도수분포표 검토
____이상값 제거
____상관계수 검토
____시각화
____t-검정
__5.2 어떤 머신러닝 모델을 사용해 볼까?
____데이터 추가 처리
____데이터 분할 및 대체
__5.3 결정 트리 분류 모델
5.4 로지스틱 회귀 분류 모델
____더미 변수 생성
____로지스틱 회귀 모델
__5.5 사이킷런 신경망 분류 모델
__5.6 최근접 이웃 분류 모델(KNN)
__5.7 그래서 뇌졸중을 예방할 수 있을까?
6장 중간계 숲: 주택 가격 프로젝트
__6.1 데이터세트 및 데이터 전처리
____주택 가격은 어떻게 형성될까?
____주택 가격에 관련된 데이터를 구하자
____주변 주택 가격이 얼마지?
____데이터 처리 및 탐색적 자료 분석
____데이터 분할 및 대체
__6.2 트리 기반 분류 모델
____랜덤 포레스트 모델
____그레이디언트 부스팅 모델
__6.3 거리 기반 분류 모델
____라쏘(로지스틱 회귀) 모델
____신경망 모델
____SVM 모델
__6.4 연속 변수 회귀 모델
____회귀 모델과 릿지 모델
____XGBoost 모델
____LightGBM 모델
__6.5 스태킹 모델(앙상블)
7장 화산 기슭: 과일 품종 이미지 분석
__7.1 데이터세트 준비
__7.2 오렌지3 이미지 분석 Revisited
__7.3 허깅페이스 트랜스포머 이미지 분석
8장 화산 등반: Covid19 텍스트 분석
__8.1 데이터세트 준비
__8.2 오렌지3 텍스트 분석 Revisited
__8.3 허깅페이스 트랜스포머 텍스트 분석
9장 에필로그
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