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[새책] AICE Associate 
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- 구입연도
- 확인안됨
- 출판연도
- 표기안됨
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- 출판사
- 길벗
- ISBN
- 9791140704972
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- 구성
- 시나공 AI 능력시험 AICE Associate편
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- 도서정보
- 460 , 188*257*19 , 2023.07.05
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- 도서등급
- 새책
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- 상세상태
- ★최신개정판 정품 새책★
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- 정가
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35,000원 (10%↓)
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- 판매가
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31,500원
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- 무료배송
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아기오리
개인사업자
판매도서 : 202,138 건
연락처 :
010-4763-2449
배송료 : 조건부 무료 (30,000원 미만 5,000원)
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★최신개정판 정품 새책★
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시나공 AI 능력시험 AICE Associate편
들어가며AICE 추천사이 책의 구성이 책의 활용AICE 자격검정 안내AICE Associate 시험 안내AICE 자격검정 Q&A Part 01 기본 학습하기 - AI 핵심 이론 및 활용 Chapter 01 AI 작업 환경 만들기Section 01 기본 환경 구성하기 1 아나콘다 활용하기 2 구글 코랩 사용하기 3 KT의 AICE 홈페이지 사용하기 확인 문제 / 개념정리 Chapter 02 데이터 획득하기Section 01 파이썬 데이터 분석 라이브러리 활용하기 1 넘파이 이용하기 2 판다스 이용하기Section 02 데이터 불러오기Section 03 데이터 저장하기 확인 문제 / 개념정리 Chapter 03 데이터 구조 확인하기Section 01 데이터프레임 확인하기 1 데이터 살펴보기 2 데이터프레임의 기본 정보 확인하기 확인 문제 / 개념정리 Chapter 04 기초 데이터 다루기Section 01 필요 데이터 선택하기 1 칼럼명으로 데이터 선택하기 2 행 범위를 지정하여 데이터 선택하기 3 특정 행, 열의 범위를 선택하여 데이터를 선택하기 4 조건으로 데이터 선택하기Section 02 필요 데이터 변경하기 1 데이터 추가하기 2 데이터 삭제하기 3 칼럼명 변경하기 4 데이터프레임 정렬하기Section 03 데이터 프레임 변형하기 1 그룹화하기 2 피벗테이블 생성하기 3 인덱스 및 칼럼 레벨 변경하기 Section 04 데이터프레임 병합하기 1 concat 활용하여 병합하기 2 merge/join 활용하여 병합하기 확인 문제 / 개념정리 Chapter 05 데이터 이해하기 Section 01 지표로 데이터 탐색하기 1 일변량 비시각화 탐색하기 2 다변량 비시각화 탐색하기 Section 02 시각화로 데이터 탐색하기 1 일변량 시각화 탐색하기 2 다변량 시각화 탐색하기 3 maplotlib 활용하기 4 seaborn 시각화 라이브러리 활용하기 확인 문제 / 개념정리 Chapter 06 데이터 전처리하기Section 01 수치형 데이터 정제하기 1 결측치 파악하기 2 결측치 처리하기 3 이상치 파악하기 4 이상치 처리하기 5 구간화하기 Section 02 범주형 데이터 정제하기 1 레이블 인코딩하기 2 원핫 인코딩하기 Section 03 스케일링하기 1 정규화하기 2 표준화하기 Section 04 변수 선택하기 1 신규 변수 생성하기 2 변수 선택하기 확인 문제 / 개념정리 Chapter 07 AI 모델링 필수 개념 이해하기 Section 01 A I 란 무엇인가? 1 머신러닝 이해하기 2 딥러닝 이해하기Section 02 A I 학습 방법 이해하기 1 지도학습 이해하기 2 비지도학습 이해하기 Section 03 A I 모델링 프로세스 이해하기 1 AI 모델링 프로세스 Section 04 학습 데이터의 분할 방법 이해하기 1 학습 데이터 분할하기 2 k-fold 교차 검증하기 3 학습 과정을 시각화하여 과적합 확인하기 Section 05 A I 모델 평가 이해하기 1 분류 모델 평가하기 2 회귀 모델 평가하기 확인 문제 / 개념정리 Chapter 08 지도학습으로 AI 모델링하기Section 01 머신러닝으로 AI 모델링하기 1 사이킷런 라이브러리 2 선형회귀(Linear Regression) 3 로지스틱 회귀(Logistic Regression) 확인 문제 4 의사결정나무(Decision tree) 확인 문제 5 앙상블(Ensemble) 6 랜덤 포레스트(Random Forest) 확인 문제 7 그래디언트 부스팅(Gradient Boosting) 확인 문제 Section 02 딥러닝으로 A I 모델링하기 1 인공신경망 2 심층신경망 3 딥러닝 프레임워크 4 심층신경망으로 항공사 고객 만족 분류 모델 구현 실습하기 확인 문제 / 개념정리 Chapter 09 비지도학습으로 AI 모델링하기Section 01 차원 축소 1 주성분 분석 2 t-분산 확률적 이웃 임베딩(Section 02 군집화 1 K-평균 군집화( 2 DBSCAN 3 고객 세분화 모델 구현 실습하기 확인 문제 / 개념정리 Chapter 10 모델 성능 향상하기 Section 01 모델 하이퍼파라미터 튜닝 이해하기 1 그리드 서치(Grid Search) 2 랜덤 서치Section 02 머신러닝 모델링 및 하이퍼파라미터 튜닝 실습하기 1 [회귀] 항공권 가격 예측 모델링하기 2 [분류] 항공사 고객만족 여부 예측 모델링 확인 문제 / 개념정리 Part 02 심화 학습하기 - AI 사례 실습 Chapter 01 [실습] 비데/정수기 렌탈 고객 해지 여부 예측하기 Section 01 A I 작업 환경 만들기 1 패키지 설치하기 2 패키지 불러오기 3 옵션 설정하기 확인 문제 / 개념정리 Section 02 기초 데이터 다루기와 전처리하기 1 데이터 획득하기 2 데이터 구조 확인하기 3 데이터프레임 합치기 4 결측치 처리하기 5 데이터 유형 변경하기 6 파생 변수 추가하기 7 불필요한 칼럼 삭제하기 확인 문제 / 개념정리 Section 03 데이터 이해하기(EDA와 시각화) 1 출력값(Label) 분석하기 2 수치형 데이터 분석하기 3 수치형 데이터의 이상치 제거하기 4 이상치 제거 후 수치형 데이터 분석하기 5 범주형 데이터 분석하기 확인 문제 / 개념정리Section 04 I 모델링을 위한 전처리하기 1 표준화와 정규화하기 2 레이블 인코딩하기 3 원핫 인코딩하기 4 다중공선성 제거하기 확인 문제 / 개념정리 Section 05 모델링과 평가하기 1 데이터 분할하기 2 모델별 성능 그래프 그리기 3 모델 생성하기 개념정리 4 AI 모델 평가하기 확인 문제 / 개념정리 마무리 부록 - AICE Associate 연습 문제
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