파이썬 데이터 분석 다음 단계를 고민하는 분께 추천합니다.

데이터를 활용해 '예측하고 판단하는 모델'을 직접 만들어보는 머신러닝 입문서!

 

여러분, 머신러닝의 세계로 한 걸음씩 내딛으신 것을 진심으로 환영합니다. 오늘날 머신러닝은 미래를 예측하고 반복되는 판단을 자동화하며 우리 삶 곳곳에 스며들어 있습니다. 이 책은 파이썬 문법을 익히고 데이터를 다뤄본 경험이 있는 분들이 그 데이터를 활용해 직접 모델을 만들어볼 수 있도록 고민하며 만들었습니다.

 

머신러닝은 강력한 사고의 도구와 같습니다. 처음 접하는 통계 개념이나 알고리즘이 다소 어렵고 막막하게 느껴질 수 있지만, 기초부터 차근차근 짚어가며 누구나 따라올 수 있도록 구성했습니다. 이론에만 머무르지 않고 현실의 복잡한 문제를 데이터로 재해석하여 의미 있는 규칙을 찾아내도록 함께 헤쳐나갈 것입니다.

 

이 책에서는 기초 통계부터 필수 알고리즘, 그리고 이론을 내 것으로 만드는 풍부한 실습을 다룹니다. 특히 마지막 장에서는 데이터 과학자들의 경연장인 캐글(Kaggle)의 대표 문제 '타이타닉 생존자 예측 프로젝트'를 처음부터 끝까지 수행하며, 현업 머신러닝 엔지니어가 어떻게 문제를 풀어가는지 직접 체험해볼 수 있도록 구성했습니다.

 

머신러닝은 각자의 분야에서 창의적이고 실용적인 해답을 만들어갈 수 있는 강력한 무기입니다. 이 책을 통해 여러분은 단순히 알고리즘을 외우는 것을 넘어, 데이터로 세상을 바라보는 새로운 눈을 갖게 될 것입니다. 학습 과정에서 모델이 원하는 대로 학습되지 않아 답답할 때도 있겠지만, 저희를 믿고 함께 나아가면 분명 즐거운 결실을 맺을 수 있을 것입니다. 여러분의 머신러닝 여정을 항상 응원하겠습니다.

 

[이 책의 특징]

머신러닝과 데이터 모델링에 처음 도전하는 입문자를 위한 기초 학습서

비전공자나 초보자들이 머신러닝을 쉽게 배울 수 있도록 복잡한 수학 공식이나 이론 중심의 설명이 아닌, 기초 통계부터 차근차근 짚어가며 캐글(Kaggle) 프로젝트 등 풍부한 실습 위주로 구성된 데이터 모델링 입문서입니다.

 

단계별 실습 문제와 소스코드 파일 제공

각 장마다 소스코드 따라하기와 실습 문제를 제공하여 학습 성과를 점검하고, 이를 깃허브에서 다운로드 받을 수 있도록 하였습니다.

 

동영상 강의와 연동된 학습 지원

모든 소스코드를 동영상으로 따라 할 수 있도록 동영상 강의를 제공하고 있으며, 이를 통해 데이터 모델링과 머신러닝에 대해 이해할 수 있도록 하였습니다.

[목차]

1장 - 데이터 모델링

데이터 모델링

머신러닝

모델링을 위한 개발 환경 - 구글 코랩

데이터의 이해

〈마무리 실습문제〉

2장 - 회귀 모델

기초 수학

회귀 분석

선형 회귀 모델

선형 회귀 모델 성능 평가

다중 선형 회귀

비선형 회귀 모델

〈마무리 실습문제〉

3장 - 지도 학습

분류 모델

로지스틱 회귀

결정트리

앙상블 학습

랜던 포레스트

부스팅

서포트 벡터 머신(SVM)

K-최근접 이웃(KNN)

〈마무리 실습문제〉

4장 - 비지도 학습

비지도 학습

군집화

K-평균

계층적 군집화

DBSCAN 군집화

차원 축소

연관 규칙 학습

〈마무리 실습문제〉

5장 - 모델 성능 강화

피쳐 엔지니어링

피쳐 생성

피쳐 선택

초매개변수 튜닝

모델의 일반화 성능

교차 검증

머신러닝 전처리 자동화

〈마무리 실습문제〉

6장 - 캐글 실전 프로젝트

캐글

타이타닉 생존자 예측

〈마무리 실습문제〉

 

부록 - 핵심노트

핵심 필기노트

핵심 용어노트