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코딩을 알지 못해도 나는 한다! 코알못을 위한 인공지능 순한맛 처음 머신러닝을 공부하는 많은 사람들의 고충을 한 권의 책으로 해결할 수 있도록 구성하였습니다. 파이썬을 활용한 머신러닝 개념과 실습을 한 권의 책으로 구성 Part 1에서 배운 파이썬 문법과 라이브러리를 활용하여 Part 2에서 머신러닝 개념과 실습까지 배울 수 있도록 구성하였습니다. Part 1: 머신러닝을 배우기 위해 꼭 필요한 파이썬 기초 문법과 라이브러리 머신러닝 문제 해결을 위해 기본적으로 익혀 두어야 할 파이썬 기초 프로그래밍 문법과 머신러닝에 필요한 라이브러리의 개념과 실습, 그리고 이러한 것들이 머신러닝에서 어떻게 활용되는지 이해할 수 있도록 구성하였습니다. Part 2: 인공지능을 기초부터 체계적으로 배워 머신러닝으로 다양한 문제를 해결하는 친절한 구성 인공지능을 쉽게 배울 수 있도록 수학을 최대한 배제하였고 문제 해결 과정을 통해 각 단계를 실습해 보고 배운 내용 정리하기에서 내용을 한 번 더 상기할 수 있도록 구성하였습니다. 어려움을 느낄만한 포인트에 적절히 들어간 팁 독자가 어려움을 느낄만한 포인트에 캐릭터 설명과 선생님 팁을 넣어 쉽게 이해할 수 있도록 구성하였습니다.

머신러닝 학습 플래너8

준비 학습
1. 실습 환경 설정 11
2. 인공지능, 그게 뭔데? 15

Part 1 머신러닝을 위한 Python 이해하기

Ⅰ. Python 기초
1. 프로그래밍의 시작, 입출력 23
2. 변하는 값을 기억해 줘, 변수 33
3. 저장하는 스타일이 달라, 자료형 47
4. 편리하게 사용해 볼까, 컨테이너 자료형 67
5. 흐름을 내 마음대로, 제어문 85
6. 필요할 때 불러 줘, 함수 97

Ⅱ 머신러닝에 필요한 라이브러리
1. 배열 연산에 강한, NumPy 117
2. 데이터 분석에 유용한, Pandas 139
3. 데이터 시각화에 필요한, Matplotlib 161

Part 2 머신러닝 체험하기

Ⅰ. 데이터 분석
1. 롤러코스터를 파헤치다 177
2. 전 세계 행복 지수를 표현하다 201

Ⅱ. 머신러닝 문제 해결
0. 머신러닝, 그게 뭔데? 227
1. 성별을 분류하다 237
2. 시험 점수를 예측하다 263

Ⅲ. 딥러닝 문제 해결
0. 딥러닝, 그게 뭔데? 281
1. 손글씨 숫자를 분류하다 291
2. 다이아몬드 가격을 예측하다 311

실습 노트 338
찾아보기 342