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파이썬을 활용한 머신러닝 실전 예제 분석 이 책은 과거 캐글 경진대회에서 제공된 실제 데이터를 다룬다. 머신러닝을 시작하기 위하여 두껍고 어려운 선형대수, 미적분, 통계 책을 읽기 시작하여 고통받고 있는 독자를 위하여, 이 책은 더 재미있고 피부에 와닿는 실제 경진대회를 통해 머신러닝을 배울 수 있도록 돕고자 한다. 먼저, 경진대회에 출제된 문제를 올바르게 이해하고, 데이터 시각화 과정을 통해 데이터에 대한 이해를 쌓아간다. 그리고 높은 순위를 기록한 상위 입상자의 코드를 직접 분석하고 피쳐 엔지니어링, 모델 튜닝, 교차 검증 기법을 독자가 직접 재현할 수 있도록 돕는다. 이 책을 통해 독자는 “성공적인 머신러닝 파이프라인”이 무엇인지를 배우게 될 것이다. 이 책의 특징 - 캐글 경진대회 상위 입상자의 코드를 한 땀 한 땀 분석한다. - 실제 업계에서 사용하는 Tabular 데이터, 이미지 데이터, 텍스트 데이터, 음성 데이터를 직접 다룬다. - 최신 머신러닝 모델(XGBoost, LightGBM, CatBoost, PyTorch)을 사용해본다. 소스코드 다운로드 https://github.com/bjpublic/kaggleml

[NAVER 제공]