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| 090 | ▼a 006.31 ▼b 2023z30 | |
| 100 | 1 | ▼a 임선집 ▼0 AUTH(211009)154170 |
| 245 | 1 0 | ▼a 오렌지3 데이터 분석 with 파이썬 / ▼d 임선집, ▼e 채호창, ▼e 곽랑주 지음 |
| 260 | ▼a 부천 : ▼b 루비페이퍼, ▼c 2023 | |
| 300 | ▼a 308 p. : ▼b 천연색삽화, 도표 ; ▼c 26 cm | |
| 500 | ▼a 본표제는 판권기 표제임 | |
| 500 | ▼a 부록: A. 머신러닝 주요 개념, B. 딥러닝 주요 개념, C. 데이터 정의 | |
| 500 | ▼a 색인수록 | |
| 700 | 1 | ▼a 채호창, ▼e 저 ▼0 AUTH(211009)154169 |
| 700 | 1 | ▼a 곽랑주, ▼e 저 ▼0 AUTH(211009)154171 |
| 945 | ▼a ITMT |
소장정보
| No. | 소장처 | 청구기호 | 등록번호 | 도서상태 | 반납예정일 | 예약 | 서비스 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| No. 1 | 소장처 과학도서관/Sci-Info(1층서고)/ | 청구기호 006.31 2023z30 | 등록번호 121262725 (9회 대출) | 도서상태 대출가능 | 반납예정일 | 예약 | 서비스 |
컨텐츠정보
책소개
세계적인 인기그룹 BTS의 모든 가사를 클릭 몇 번으로 분석할 수 있을까? Covid-19 트윗 텍스트 분석을 코딩 몇 줄로 할 수 있을까? 가능하다! 우리는 머신러닝/딥러닝 절대반지 원정대를 결성해서 머신러닝/딥러닝 작업을 놀랍게도 간결한 방식으로 실행한다. 손이 많이 가는 데이터분석을 오렌지3로 쉽게 길을 내고, 파이썬 및 트랜스포머로 복습하여 탄탄한 실력을 다진다.
오렌지3로 배우고 파이썬•파이토치•트랜스포머로 복습하는 머신러닝•딥러닝 절대반지 원정대 프로젝트
세계적인 인기그룹 BTS의 모든 가사를 클릭 몇 번으로 분석할 수 있을까요? Covid-19 트윗 텍스트 분석을 코딩 몇 줄로 할 수 있나요? 가능합니다! 우리는 머신러닝/딥러닝 절대반지 원정대를 결성해서 머신러닝/딥러닝 작업을 놀랍게도 간결한 방식으로 실행합니다. 손이 많이 가는 데이터분석을 오렌지3로 쉽게 길을 내고, 파이썬 및 트랜스포머로 복습하여 탄탄한 실력을 다집니다.
정보제공 :
저자소개
임선집(지은이)
미국 주립대 University of Central Oklahoma에서 MSBA(데이터 분석) 학위를 취득했다. 한국인터넷진흥원 조사분석팀장을 역임했고 제미나이, 챗GPT, 엑셀, AI 노코드 데이터 분석을 주제로 다수 기업 및 대학에 출강 중이다. 저서로는 <엑셀 데이터 분석 with 챗GPT>, <오렌지3 데이터 분석 with 파이썬> 등이 있으며 현재 컴퍼스랩의 Data Analyst 및 한국열린사이버대학 특임교수로 재직 중이다.
채호창(지은이)
미국 주립대 University of Central Oklahoma에서 Business Analytics 부교수로 재직 중이다. MSBA 학생들에게 인공지능, 딥러닝을 가르치며 MSBA Course Coordinator로 일하고 있다. University of North Texas에서 Business Computer Information Systems로 박사 학위를 받았다. 정보 기술이 기업 성과에 어떻게 영향을 미치는지를 ERP 시스템 도입, 모바일 앱 등의 실증 연구를 주로 하고 있고, 최근에는 머신러닝, 딥러닝을 이용해서 혁신 기업을 찾는 연구 중이다. 다수의 논문을 MIS Quarterly 등 세계 유력 학술지에 게재했고 2017 Emerald Citations of Excellence 상을 받았다.
곽랑주(지은이)
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
목차
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