|
|
|
시계열 예측과 분석: 통계적 모형·혼합형 모형·딥러닝 모형 (통계적 모형·혼합형 모형·딥러닝 모형)
박유성 저 | 자유아카데미 | 20240405
0원 → 32,400원
소개 시계열 예측 방법은 (1) 통계적 방법, (2) 혼합적(hybrid) 방법, (3) 딥러닝 기반 방법으로 구분할 수 있다. 대표적인 통계적 방법은 시계열 분해, ARIMA, VARIMA 등이 있고, 혼합적 방법은 통계적 방법과 딥러닝 기반 방법을 혼합한 시계열 예측 기법으로 Prophet, Neural Prophet 등이 대표적이다. 딥러닝을 기반으로 하는 시계열 모형은 딥러닝의 3대 아키텍처인 MLP, RNN, CNN을 근간으로 시계열의 예측력을 획기적으로 향상시키고 정밀화하였으며, 대표적으로 BlockRNN, TCN, N-HiTs, Transformer, DLinear, TiDE, TFT 등이 있다.
저자는 지난 30여 년간 강단에서 통계적 시계열 모형을 강의해 왔고, 최근 7년여 동안은 머신러닝, 딥러닝, 강화학습, 그리고 XAI(explainable AI)를 강의해 왔기 때문에 딥러닝을 이용한 고수준 시계열 모형의 출현은 시간 문제라고 생각해 왔다. 특히, 최근 3~4년 동안 발표된 딥러닝 시계열 모형은 양적으로나 질적으로나 놀라운 성과를 보여주고 있다.
정밀한 시계열 예측은 금융, 물류, marketing, 인사, 경제계획, 의사결정 등에 결정적인 역할을 한다. 대형마트에는 수만 개의 item들이 있으며, 이 item들의 판매량은 실시간으로 기록되고 있다. 이런 데이터를 이용하여 item들의 판매량을 정확하게 예측하면 생산, 분배, 인력 수급, 배치 및 상품진열, 선택적 promotion, 광고 등에 대한 의사결정에 중요한 정보가 된다. 이러한 형태의 데이터를 multiple 데이터라고 하는데, 각 item의 시계열 관측치가 많을 뿐만 아니라 item의 수도 매우 큰 big data이므로 딥러닝을 기반으로 하는 시계열 모형의 적용은 필수적이다.
그러나 딥러닝 시계열 모형을 적용하기 위해서는 딥러닝에 대한 깊이 있는 사전지식과 tensorflow나 pytorch와 같은 프로그램 언어의 습득도 해야 하는 커다란 장애요인이 존재한다. 이를 회피하기 위해 저자는 간단하게 딥러닝 모형을 적용하고 응용할 수 있도록 Darts와 Neural Prophet이라는 라이브러리를 이용하였다. 저자는 시계열 예측에 있어서 딥러닝을 기반으로 한 시계열 모형과 혼합형 시계열 모형이 빠르게 기존의 통계적 시계열 모형을 대체할 것으로 생각한다. 라이브러리로 인해 딥러닝 모형을 통계적 시계열 모형보다 더 쉽게 적용할 수 있고, 대규모 시계열 데이터의 처리능력과 예측정밀도가 통계적 시계열 모형보다 훨씬 우수하며 이에 더해 예측 결과에 대한 이유와 설명변수의 기여도를 설명할 수 있게 되었기 때문이다.
이 책은 총 30여 개의 시계열 모형과 시계열 패턴 탐색으로 시계열을 예측하는 방법을 적용하고 응용할 수 있도록 구성하였다. 하나의 모형에 2개 이상의 초모수나 모형 가정을 선택하면, 최소한 60여 개의 모형을 주어진 시계열 데이터에 적용할 수 있다는 의미가 된다. 이 책의 내용을 숙지하면 보다 우수한 시계열 예측을 위한 모형설정, 예측 방법, 예측 결과 해석 방법을 습득하게 되며, 하나의 시계열 데이터에 수십개의 모형을 적합하여 만든 자신만의 앙상블 시계열 모형을 구축할 수 있는 능력을 가지게 된다.
좋은 책을 만들기 위해 노력하였지만 부족한 부분이 있을 수 있다. 이 점은 양해를 바라며 출간 후 나올 수 있는 수정사항 등은 자유아카데미 홈페이지(www.freeaca.com) 자료실에 제공할 예정이니 참고하기를 바란다.
끝으로, 이 책의 개념도를 그려주고 교정을 도와준 박진세 군의 노고에 감사를 전하고, 항상 응원하고 격려하는 사랑하는 가족에게도 감사의 마음을 전한다.
국제표준 도서번호(ISBN) : 9791158086046
|
|
|
밑바닥부터 시작하는 딥러닝 4 (파이썬으로 직접 구현하며 배우는 강화 학습 알고리즘)
사이토 고키 저 | 한빛미디어 | 20240126
0원 → 27,000원
소개 『밑바닥부터 시작하는 딥러닝』 시리즈, 이번엔 강화 학습이다!
강화 학습 핵심 이론부터 문제 풀이, 심층 강화 학습까지 한 권에!
이 책의 특징은 제목 그대로 ‘밑바닥부터 만들어가는 것’입니다. 속을 알 수 없는 외부 라이브러리에 의존하지 않고 강화 학습 알고리즘을 처음부터 구현하면서 배웁니다. 그림으로 원리를 이해하고 수학으로 강화 학습 문제를 풀어본 다음, 코드로 구현해 배운 내용을 되짚어봅니다. 코드는 최대한 간결하면서도 강화 학습에서 중요한 아이디어가 명확하게 드러나도록 짰습니다. 단계적으로 수준을 높이면서 다양한 문제에 접할 수 있도록 구성하였으니 강화 학습의 어려움과 재미를 모두 느낄 수 있을 것입니다.
국제표준 도서번호(ISBN) : 9791169211956
|
|
|
딥러닝
박혜정^석경하^심주용^황창하 저 | 한빛아카데미 | 20180630
0원 → 16,800원
소개 핵심 이론으로 익히고 R로 구현해보는 딥러닝
데이터 과학자 또는 빅데이터 분석가가 기본적으로 알아야 할 딥러닝 관련 지식을 제공합니다. 기초적인 수학 지식이 있는 독자라면 누구든지 딥러닝에 꼭 필요한 핵심 이론을 익히고, 다루기 쉬운 R로 직접 구현해보면서 이론과 실습을 한번에 학습할 수 있습니다.
※ 본 도서는 대학 강의용 교재로 개발되었으므로 연습문제 해답은 제공하지 않습니다.
국제표준 도서번호(ISBN) : 9791156644095
|
|
|
밑바닥부터 시작하는 딥러닝 (파이썬으로 익히는 딥러닝 이론과 구현)
사이토 고키 저 | 한빛미디어 | 20170103
0원 → 21,600원
소개 직접 구현하고 움직여보며 익히는 가장 쉬운 딥러닝 입문서!
『밑바닥부터 시작하는 딥러닝』은 라이브러리나 프레임워크에 의존하지 않고, 딥러닝의 핵심을 ‘밑바닥부터’ 직접 만들어보며 즐겁게 배울 수 있는 본격 딥러닝 입문서다. 술술 읽힐 만큼 쉽게 설명하였고, 역전파처럼 어려운 내용은 ‘계산 그래프’ 기법으로 시각적으로 풀이했다. 무엇보다 작동하는 코드가 있어 직접 돌려보고 요리조리 수정해보면 어려운 이론도 명확하게 이해할 수 있다. 딥러닝에 새롭게 입문하려는 독자들과 기초를 다시금 정리하고 싶은 현업 연구자와 개발자에게 유용한 책이 될 것이다.
새로운 지식을 배울 때 설명만 들어서는 석연치 않거나 금방 잊어버리게 된다. 그래서 무엇보다 ‘직접 해보는 것’이 중요하다. 이 책은 딥러닝의 기본을 ‘이론 설명’과 ‘파이썬 구현 코드’라는 투 트랙으로 설명한다. 각 장은 주제 하나를 설명한 후 그것을 실습할 수 있도록 꾸몄다. 즉, 실행되는 소스 코드를 준비했다. 소스 코드를 읽으면서 스스로 생각하고 그 생각을 반영해 실험하다 보면 확실하게 자기 것으로 만들 수 있다. 여러 실험을 해보면서 겪는 시행착오 역시 큰 자산이 될 것이다.
국제표준 도서번호(ISBN) : 9788968484636
|
|
|
혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝 (구글 코랩으로 환경 설정 없이 실습 가능)
박해선 저 | 한빛미디어 | 20201221
0원 → 23,400원
소개 혼자 해도 충분하다! 1:1 과외하듯 배우는 인공지능 자습서
이 책은 수식과 이론으로 중무장한 머신러닝, 딥러닝 책에 지친 ‘독학하는 입문자’가 ‘꼭 필요한 내용을 제대로’ 학습할 수 있도록 구성했다. 구글 머신러닝 전문가(Google ML expert)로 활동하고 있는 저자는 여러 차례의 입문자들과 함께한 머신러닝&딥러닝 스터디와 번역ㆍ집필 경험을 통해 ‘무엇을’ ‘어떻게’ 학습해야 할지 모르는 입문자의 막연함을 이해하고, 과외 선생님이 알려주듯 친절하게 핵심적인 내용을 콕콕 집어준다. 컴퓨터 앞에서 〈손코딩〉을 따라하고, 확인 문제를 풀다 보면 그간 어렵기만 했던 머신러닝과 딥러닝을 개념을 스스로 익힐 수 있을 것이다!
- 베타리더가 함께 만든 입문서
베타리딩 과정을 통해 입문자에게 적절한 난이도, 분량, 학습 요소 등을 고민하고 반영했다. 어려운 용어와 개념은 한 번 더 풀어 쓰고, 복잡한 설명은 눈에 잘 들어오는 그림으로 풀어 냈다. ‘혼자 공부해본’ 여러 입문자의 마음과 눈높이가 책 곳곳에 반영된 것이 이 책의 가장 큰 장점이다.
국제표준 도서번호(ISBN) : 9791162243664
|
|
|
밑바닥부터 시작하는 딥러닝 2 (파이썬으로 직접 구현하며 배우는 순환 신경망과 자연어 처리)
사이토 고키 저 | 한빛미디어 | 20190501
0원 → 26,100원
소개 직접 구현하면서 배우는 본격 딥러닝 입문서
이번에는 순환 신경망과 자연어 처리다!
이 책은 『밑바닥부터 시작하는 딥러닝』에서 다루지 못했던 순환 신경망(RNN)을 자연어 처리와 시계열 데이터 처리에 사용하는 딥러닝 기술에 초점을 맞춰 살펴본다. 8장 구성으로 전체를 하나의 이야기처럼 순서대로 읽도록 꾸몄다. 전편에서 배운 내용을 요약한 신경망 복습을 첫 장에 배치하여 신경망과 파이썬 지식을 어느 정도 갖춘 분이라면 전편을 읽지 않아도 무리 없이 따라올 수 있도록 배려했다.
국제표준 도서번호(ISBN) : 9791162241745
|
|
|
딥러닝 기초
이강혁^신도형^박연철^장민서^황정은 저 | 구미서관 | 20230913
0원 → 18,000원
소개 앞으로 인공지능을 활용할 수 있는 기술자들은 그렇지 못한 기술자에 비하여 생산성이나 성과측면에서 앞서 나갈 수밖에 없습니다. 인공지능 시대에 발맞춰 건설기술인들은 인공지능을 이해하고 활용할 수 있도록 변화해야 합니다.
본 저서는 건설기술인들이 인공지능을 이해하고 활용하는데 실질적으로 도움이 될 수 있도록 건설기술인의 입장에서 고민하고 궁리하여 기획되었습니다. 건설기술인이 인공지능 시대에 변화하기 위해 필요한 기초지식을 제공하고 있으며, 인공지능의 기본 개념에서부터 건설산업에 적용되는 딥러닝 기술에 이르기까지 다양한 주제를 다루고 있습니다. 수록되어 있는 다양한 예시와 코드는 인공지능의 학습에 도움이 될 것입니다.
본 저서가 건설기술인들이 인공지능 시대를 준비하는데 도움이 될 수 있기를 바랍니다.
국제표준 도서번호(ISBN) : 9791162572665
|
|
|
실무로 통하는 ML 문제 해결 with 파이썬 (전처리부터 딥러닝까지, 216개 실용 예제로 익히는 문제 해결 기법)
카일 갤러틴^크리스 알본 저 | 한빛미디어 | 20240429
0원 → 33,300원
소개 216개 레시피로 실전 머신러닝 문제를 쉽고 빠르게 해결하기
이 실용 가이드는 『파이썬을 활용한 머신러닝 쿡북』의 개정판으로, 현장에서 만날 수 있는 머신러닝 문제를 해결하는 데 도움이 될 200개 이상의 독립된 레시피를 제공합니다. 파이썬과 판다스, 사이킷런을 포함한 라이브러리에 익숙하다면 데이터 로드부터 모델 훈련, 신경망 활용에 이르기까지 특정 문제를 해결할 수 있습니다. 이번 개정판의 각 레시피에는 토이 데이터셋으로 복사, 붙여넣기, 실행한 뒤 작동하는지 확인할 수 있는 코드가 포함되어 있습니다. 이때 사용 사례나 애플리케이션에 따라 이러한 레시피를 조정할 수 있습니다. 레시피에는 솔루션을 설명하고 유의미한 맥락을 제공하는 토론이 포함되어 있습니다. 이론과 개념을 넘어 실제 작동하는 머신러닝 애플리케이션을 구축하는 데 필요한 핵심을 배워보세요.
국제표준 도서번호(ISBN) : 9791169212373
|
|
|
핸즈온 머신러닝 (사이킷런, 케라스, 텐서플로 2로 완벽 이해하는 머신러닝, 딥러닝 이론 & 실무)
오렐리앙 제롱 저 | 한빛미디어 | 20230929
0원 → 54,000원
소개 실무 밀착형 예제부터 스테이블 디퓨전 등 최신 머신러닝 트렌드까지
주요 인공 지능 콘퍼런스에서 전문가들이 소개한 최고의 실전 지침서
** 독자의 편의를 고려한 분권(1권, 2권)
** 최신 라이브러리 버전으로 전체 코드 업데이트
** 〈연습문제 + 해답〉, 〈머신러닝 프로젝트 체크리스트〉 수록
수학에 『수학의 정석』이 있다면 인공 지능에는 『핸즈온 머신러닝』이 있다!
1판과 2판의 피드백을 적극 반영해 한층 더 업그레이드된 『핸즈온 머신러닝』이 3판으로 돌아왔습니다. ‘실제로 머신러닝을 구현하면서 학습한다’는 목표를 더욱 효과적으로 달성할 수 있도록 복잡한 주제를 구조화하고 난이도에 따라 순차적으로 학습할 수 있게 개선했습니다. 또한 누구나 쉽게 이해할 수 있도록 기존 설명을 더 친절하고 명확하게 다듬고 보완했습니다. 마지막으로, 빠르게 발전하는 분야인 만큼 전체 코드 버전과 기술 트렌드를 최신 정보로 업데이트했습니다(하단의 ‘출판사 리뷰’에서 3판의 업데이트 내용을 확인할 수 있습니다).
머신러닝을 전혀 모르는 입문자도 온라인으로 제공되는 주피터 노트북을 활용해 손쉽게 실습할 수 있습니다. 여기에 박해선 역자의 친절한 추가 설명까지 더해져 답답함 없이 수월하게 학습할 수 있습니다.
국제표준 도서번호(ISBN) : 9791169211475
|
|
|
뉴스홈 > 네이버 검색결과
