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[마감] 《머신러닝·딥러닝 문제해결 전략》 베타리더를 모집합니다

1월 6일 - 1월 14일

BETA READING

머신러닝, 딥러닝으로 실세계 문제를 해결하는
일관된 ‘문제 해결 프로세스’를 체계적으로 알려드립니다

캐글은 머신러닝과 딥러닝을 체화하기에 최적인 데이터 과학자들의 놀이터입니다. 《머신러닝·딥러닝 문제해결 전략》(가제)은 입문하기에 적합한 대회를 선정하여, 우수한 노트북을 분석/리팩터링하여 상세히 설명합니다. 대회마다 문제 이해, 탐색적 데이터 분석, 베이스라인 모델링, 성능 향상 기법을 다루며, 필요한 기본 이론도 정리해줍니다.

《머신러닝·딥러닝 문제해결 전략》(가제)을 가장 먼저 만나고, 좋은 책이 완성될 수 있도록 의견을 주실 여러분의 참여를 기다립니다.

지원하기

지은이 : 신백균
발행 예정일 : 2022년 4~6월
난이도 : 초급, 중급

ISBN : 미정
분량 : 약 650쪽
판형 : 46배판형(183mm x 235mm)

신백균
KAIST 산업및시스템공학과 우등졸업 후 한국생산성본부(KPC)에 입사하여 6년간 직무교육 기획 및 운영을 담당하고 있습니다. 세계 랭킹 0.18%의 캐글 노트북 엑스퍼트(Expert)이며, 월 평균 6만 5천여 명이 방문하는 데이터 분석/머신러닝 관련 기술 블로그를 운영하고 있습니다. 참여자 1,000명 이상인 머신러닝 관련 오픈 채팅방의 운영진이기도 합니다.

 콘셉트

머신러닝, 딥러닝으로 실세계 문제를 해결하는 일관된 프로세스를 체계적으로 습득할 수 있는 책

타깃 독자

· 머신러닝·딥러닝 기초 지식을 습득한 후 실제 데이터와 예제 코드를 통해 머신러닝·딥러닝을 체계적으로 공부하고자 하는 자
· 캐글에 입문하려는 대학생, 취준생, 직장인

책의 특징

· 머신러닝/딥러닝으로 여러 문제를 해결할 수 있는 능력을 키워드립니다.
· 머신러닝/딥러닝을 체화하는 데 최적인 캐글 이용법을 알려드립니다.
· 경진대회들을 장마다 각개격파하지 않고, 일관된 문제해결 프로세스로 반복 숙달시켜드립니다.
· 장별로 중점 영역을 배분하여 점진적인 학습을 유도하고 진입 장벽을 낮췄습니다.
· 긴 여정에서 길을 잃지 않도록 붙잡아주는 각종 장치를 두었습니다.
· 현 위치를 점검할 수 있는 프로세스 단계별 문제해결 체크리스트를 제공합니다.

더 깊이 살펴보고 싶다면 다음 문서를 보시기 바랍니다.

1단계 머신러닝 레벨업의 지름길, 캐글

_1장. 왜 캐글인가?
_2장. 나의 첫 캐글 정복기
_3장. 문제해결 프로세스 및 체크리스트
_4장. 데이터를 한눈에: 주요 시각화 그래프

2단계 캐글로 배우는 머신러닝 문제해결

_5장. 다시 살펴보는 머신러닝 주요 개념
_6장. 자전거 대여 수요 예측 : 머신러닝 모델링 프로세스, 기본적인 회귀 모델
_7장. 범주형 데이터 이진분류 : 탐색적 데이터 분석, 데이터 맞춤 인코딩
_8장. 안전 운전자 예측 : 여러 고급 모델링 기법(LightGBM, XGBoost, 앙상블)
_9장. 향후 판매량 예측 : 다양한 피처 엔지니어링 기법

3단계 캐글로 배우는 딥러닝 문제해결

_10장. 다시 살펴보는 딥러닝 주요 개념
_11장. 항공 사진 내 선인장 식별 : 딥러닝 모델을 다루는 방법
_12장. 병든 잎사귀 식별 : 유용한 성능 향상 기법
_13장. 흉부 엑스선 기반 폐렴 진단 : 훈련과 예측 단계 함수화로 활용성 높이기

부록. 캐글 생활백서

recruitment

베타리딩은 책에 있을 수 있는 문제를 파악하고 더 완성도 높은 책을 만들기 위한 출판 과정입니다.

여러분의 의견 한 줄 한 줄이 더 좋은 책을 만드는 데 큰 힘이 됩니다.

2022년 1월 6일(목) ~ 1월 12일(수)

2022년 1월 14일(금) ~ 2월 6일(일)

《머신러닝·딥러닝 문제해결 전략》(가제) 종이책을 드립니다.

대상 독자에 적합한 난이도와 깊이로 설명하는가?
개념 설명이 이해가 되는가? 어려운 부분은 없는가?
실습을 따라하는 데 문제가 없는가?
구성을 바꾸거나 추가했으면 하는 내용은 없는가?



    세부 사항

    시작:
    1월 6일
    종료:
    1월 14일
    이벤트 카테고리:
    이벤트 Tags:
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    장소

    온라인

    1 Comment

    • 골든래빗입니다.
      《머신러닝·딥러닝 문제해결 전략》 베타리딩에 많은 의견과 참여 감사합니다.
      한 분 한 분의 지원 동기를 읽고 고심한 끝에 총 24분을 베타리더로 선정했습니다. 베타리딩 참여와 관련해서는 14일(금) 2~3시경에 안내 메일 드릴 예정이니 메일을 꼭 확인해주시기 바랍니다.

      강경수, 김대원, 김승규, 김지오, 김태헌, 박조은, 서주원, 서진호, 석혜은, 송진영, 신승필, 신원지, 심백선, 이동훈, 이봉호, 이승엽, 이호민, 임은수, 장승호, 전효정, 정민철, 조성빈, 하헌진, 한규형 님 축하합니다.

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