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[마감] 《머신러닝·딥러닝 문제해결 전략》 베타리더를 모집합니다
1월 6, 2022 - 1월 14, 2022
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)
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.