파이썬을 활용한 머신러닝 자동화 시스템 구축
실무자를 위한 머신러닝 핵심 개념, 모델 선택 및 하이퍼파라미터 튜닝, 최적화 기법
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SKU
9791158393427
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| Publication Date | 2022/08/31 |
| Pages/Weight/Size | 175*235*21mm |
| ISBN | 9791158393427 |
| Categories | IT 모바일 > 프로그래밍 언어 |
Description
"머신러닝 자동화를 통해 데이터 분석과 모델 개발에만 집중하세요!"
머신러닝 자동화 시스템의 원리는 머신러닝 실무자에게 굉장히 중요한 내용이다. 이 책에서는 데이터 탐색 방법을 비롯해 탐색 결과에 따른 적절한 전처리 기법과 모델 선택, 최적화 기법을 이용한 하이퍼파라미터 튜닝 등 머신러닝 실무에 꼭 필요한 내용을 자세히 설명한다. 이 책의 내용이 머신러닝 실무자에게 도움이 되길 바란다.
머신러닝 자동화 시스템의 원리는 머신러닝 실무자에게 굉장히 중요한 내용이다. 이 책에서는 데이터 탐색 방법을 비롯해 탐색 결과에 따른 적절한 전처리 기법과 모델 선택, 최적화 기법을 이용한 하이퍼파라미터 튜닝 등 머신러닝 실무에 꼭 필요한 내용을 자세히 설명한다. 이 책의 내용이 머신러닝 실무자에게 도움이 되길 바란다.
Contents
★ 이 책에서 다루는 내용 ★
◎ 머신러닝 모델 개발 프로세스
◎ 데이터 탐색 결과에 따른 적절한 전처리 기법 및 모델 선택
◎ 파이썬을 이용한 머신러닝 모델 개발 실무
◎ 모델의 특성 및 작동 원리
◎ 머신러닝 자동화를 위한 최적화 문제
◎ 그리드 서치와 랜덤 서치
◎ 유전 알고리즘과 베이지안 최적화
◎ 머신러닝 자동화를 위한 테크닉
◎ 실전 머신러닝 자동화 시스템 구축
◎ 머신러닝 모델 개발 프로세스
◎ 데이터 탐색 결과에 따른 적절한 전처리 기법 및 모델 선택
◎ 파이썬을 이용한 머신러닝 모델 개발 실무
◎ 모델의 특성 및 작동 원리
◎ 머신러닝 자동화를 위한 최적화 문제
◎ 그리드 서치와 랜덤 서치
◎ 유전 알고리즘과 베이지안 최적화
◎ 머신러닝 자동화를 위한 테크닉
◎ 실전 머신러닝 자동화 시스템 구축