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    오렌지 3 WITH 파이썬

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    오렌지 3 WITH 파이썬

    • 김현철, 김종혜, 박종화, 임진숙 저
    • 생능북스
    • 2024년 07월 15일
    • 정가
      30,000원
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    ISBN: 9791192932651 396쪽 752g 188 x 257 (㎜)

    지금 이책은

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    책 소개

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    이 책은

    9가지의 다양한 프로젝트 실습을 통해
    상황에 따라 미래의 변화를 예측할 수 있는 방법 소개

    이 책은 데이터 과학 및 기계학습의 다양한 적용 분야를 다루며, 특히 오렌지3와 파이썬을 활용하여 문제를 해결하는 프로젝트 활동들로 구성되어 있다. 각 챕터에서는 실제 데이터에 기반한 프로젝트를 통해 이론을 실제로 구현하고, 머신러닝의 개념과 응용 방법을 익힐 수 있게 구성되었다. 또한 각 실습은 특정 데이터 세트와 문제에 초점을 맞추지만, 배운 기법들은 다른 유사한 문제에도 적용이 가능하다. 따라서 각 챕터를 마친 후, 배운 내용을 다른 문제에 적용해 보는 것이 좋다.


     


     


    출판사 리뷰

    이 책은 머신러닝 및 딥러닝 모델로 문제를 해결하는 과정을 한 가지 주제로 데이터마이닝 플랫폼인 오렌지(Orange)와 파이썬(sklearn, keras) 프로그래밍으로 기술하였습니다.

    이 책을 통해 여러분은 머신러닝이 어떻게 현실의 문제를 해결하고, 미래의 변화를 예측할 수 있는지 배울 수 있을 것입니다. 또한 9가지의 다양한 프로젝트를 수행하면서 여러분은 복잡한 이론을 이해하고, 그것을 실생활 문제에 직접 적용하는 즐거움을 느낄 수 있습니다.

    미래를 예측하기 위한 인공지능(기계학습)으로 문제를 해결하는 과정

    [문제 정의하기] - [데이터 수집하기] - [탐색적 데이터 분석과 전처리하기] - [모델 생성하기] - [모델 평가 및 예측하기] - [모델 활용하기] 순으로 해결할 수 있습니다.

    즉, 프로젝트 개발 단계를 적용하여 데이터를 수집 및 분석하고, 모델을 생성하여 성능을 평가하고 예측한 후 모델을 활용하는 것까지 실습할 수 있도록 구성하였습니다.

    추천사

    오렌지3는 데이터 시각화 및 머신러닝, 데이터 마이닝을 위한 오픈 소스 데이터 분석 및 시각화 도구입니다. 파이썬 기반으로 개발된 이 툴은 별도의 프로그래밍 코딩이 필요없이 드래그 앤 드롭 및 클릭만으로 원하는 데이터를 가져오거나 정제하는 과정을 가질 수 있는데요. 이는 최근에 핫한 데이터 분석과 머신러닝 혹은 논문 분석 등 데이터 과학을 접함에 있어 매우 큰 메리트로 다가옵니다.

    이 책은 오렌지3의 개념과 어떤 데이터들을 활용할 수 있는지 먼저 알아본 뒤, 다양한 프로젝트를 수행하는 과정을 거치고 있습니다. 어떤 문제들을 가지고 있고 데이터들로 무엇이 주어지는지, 여기서 뽑아내야 하는 것들이나 학습을 시켜 어떤 도출을 시켜야 하는지에 대해 책의 흐름을 따라가며 자연스럽게 알 수 있습니다. 이 과정에서 데이터와 인공지능 등과 관련된 어휘도 자세히 알아보는 과정을 통해 독자로 하여금 데이터 활용과 오렌지3의 세계로 빠져들게 합니다. 개인적으로 책을 먼저 접하면서 위젯을 추가 설치하여 지진 데이터를 군집화 및 시각화하는 과정이 신기했네요!

    데이터 과학에 대해 알아보고 싶거나 데이터 시각화 및 정제, 이를 활용한 비즈니스 및 다양한 분야에서의 프로젝트 활용이나 논문 작성 등을 해보고 싶으신 분들께 추천드리는 책으로, 책의 순서대로 천천히 따라온다면 어느덧 데이터 과학 분야와 용어에 익숙해지고 내가 원하는 방향으로 데이터를 정제 및 활용할 수 있는 모습을 발견할 수 있을 것입니다.
    - 김태웅 (클라크 스퀘어, 로보틱스 퍼실리테이터)

    중고등학교 수업에 오렌지3와 파이썬을 활용하면서 어렵고 재미없는 개념을 최대한 쉽고 재미있게 수업하기 위해 다양한 아이디어들을 찾아 헤매는 강사입니다.

    기존에 접해온 책들은 오렌지3 또는 파이썬 중 하나로 활용하는 것이 보통이라 오렌지3 예제를 파이썬으로 또는 반대로 분석&테스트하며 수업 연구를 해 왔는데요, 이 책에는 다양한 데이터를 다양한 알고리즘을 활용하는 것뿐만 아니라 하나의 데이터를 오렌지3와 파이썬으로 분석&예측해 놓아서 수업 연구뿐 아니라 혼공하기 너무 좋네요. 수업을 진행하는 교ㆍ강사들뿐만 아니라 혼공하는 학생들에게도 매우 도움이 될 것 같습니다.

    또한 개념을 배웠지만 언제 어디에 어떻게 적용해야 할지 모르는 기초와 심화 사이의 늪에서 허우적대는 많은 이들에게 데이터 분석과 예측이 어떤 흐름으로 진행되는지, 나는 어떤 부분이 부족하니 어떤 부분을 더 스터디할지, 길잡이를 해 줄 것 같습니다.

    오렌지3로 데이터/인공지능 수업을 진행한 학교라면 파이썬으로 확장해 볼 수 있을 것 같고, 파이썬으로 수업을 진행한 학교에서는 어려운 개념을 오렌지3로 다시 한번 되짚어가며 제대로 이해할 수 있는 기회가 될 듯하여 학교수업에 사용하는 것도 추천합니다. 베타 리더로 일주일간 이 책을 체험하며 저도 수업에 다양한 아이디어를 얻을 수 있어 너무 좋은 기회였습니다.
    - 나소영 (코딩튜터)


    저자 소개

    김현철, 김종혜, 박종화, 임진숙

    저자 : 김현철

    현재 고려대학교 정보대학 컴퓨터학과 교수이며, 인공지능과 기계학습 관련된 강의와 연구를 하고 있다. 또한 초중등교육에서의 소프트웨어 인공지능 교육에도 관심을 가지고 관련된 여러 활동에 적극 참여하고 있다. 미국 플로리다대학교에서 ‘신경망을 통한 지식탐색’이라는 논문 주제로 전산정보학 박사학위를 받았다.

     

    저자 : 김종혜

    고려대학교 컴퓨터교육 박사학위를 취득하고, 대한민국 정보교육상 수상자로 경기도 정보 수석교사로 재직하고 있다. 2007년부터 2022년까지 개정 정보 교과서와 인공지능 기초, 데이터 과학 교과서를 집필하였으며, 전국과 도 단위에서 인공지능, 데이터 과학 연수 강사로 활동하며 학생과 교사의 역량 강화를 위해 고민하고 실천하고 있다.

     

    저자 : 박종화

    한국교원대학교에서 컴퓨터교육학 석사학위를 취득하고, 경기도의 한 고등학교에서 C, C++, Java, Python, 인공지능 등의 수업을 진행해 오고 있다. 학생들의 창의성과 문제 해결 능력을 증진하기 위해 다양한 연구 활동을 추구하고 있으며 2013년부터 2022년까지 정보, 컴퓨터 일반, 정보과학, 인공지능 기초, 데이터 과학 등의 교과서를 집필하였다.

     

    저자 : 임진숙

    한국교원대학교에서 컴퓨터교육학 박사학위를 취득하고, 경북교육청의 수업선도교사 3회 인증받았으며, 2022년 대한민국 정보교육상을 수상하기도 하였다. 2013년부터 중·고등학교 정보, 인공지능 기초, 데이터 과학 교과서와 ‘나는 오렌지로 데이터 분석한다’ 등의 도서를 집필하였다. 현재는 경북교육청연수원에서 교원의 역량 강화를 돕는 교육연구사로 재직 중이다.

    목차

    1장 기계학습과 신경망의 이해
    01 기계학습은 무엇인가?
    02 지도 학습 과정
    03 신경망 모델
    04 학습과 평가

    2장 머신러닝 기반 문제 해결 과정 : 오렌지와 구글 코랩의 활용
    01 오렌지 소개하기
    02 오렌지 프로그램 설치하기
    03 오렌지 프로그램 화면
    04 구글 코랩 사용하기
    05 데이터 분석을 위한 파이썬 주요 라이브러리
    06 머신러닝 기반 문제 해결 과정

    3장 호텔 고객의 만족도를 높이기 위해 어떤 서비스에 중점을 두어야 할까?
    01 문제 정의하기
    02 데이터는 어떻게 수집할까?
    03 호텔 만족도 분류 모델은 어떻게 만들까?
    04 오렌지를 이용한 결정트리 모델 구현하기
    05 파이썬을 이용해 결정트리 모델 구현하기

    4장 펭귄 종을 분류할 수 있는 방법은 무엇일까?
    01 문제 정의하기
    02 데이터는 어떻게 수집할까?
    03 펭귄 종 분류 모델은 어떻게 만들까?
    04 오렌지를 이용한 펭귄 종 예측하기
    05 파이썬을 이용해 최근접 이웃 알고리즘으로 펭귄 종 예측하기

    5장 2040년 자장면 가격을 예측할 수 있을까?
    01 문제 정의하기
    02 데이터는 어떻게 수집할까?
    03 어떤 데이터 처리가 필요할까?
    04 자장면 가격 예측 모델은 어떻게 만들까?
    05 오렌지를 이용한 선형회귀 모델 구현하기
    06 파이썬을 이용해 선형회귀 모델 구현하기

    6장 건강 상태를 알면 당뇨병을 예측할 수 있을까?
    01 문제 정의하기
    02 데이터는 어떻게 수집할까?
    03 당뇨병 분류 모델은 어떻게 만들까?
    04 오렌지를 이용한 당뇨병 예측하기
    05 파이썬을 이용해 당뇨병 예측하기

    7장 전 세계의 지진 데이터를 군집화할 수 있을까?
    01 문제 정의하기
    02 데이터는 어떻게 수집할까?
    03 지진 군집화 모델은 어떻게 만들까?
    04 오렌지를 이용한 지진 데이터 군집화하기
    05 파이썬을 이용해 지진 데이터 군집화하기

    8장 인공지능으로 이미지의 용량을 줄이는 방안은 무엇일까?
    01 문제 정의하기
    02 데이터는 어떻게 수집할까?
    03 사진의 군집화 모델은 어떻게 만들까?
    04 오렌지를 이용한 사진 데이터 군집화하기
    05 파이썬을 이용해 사진 데이터 군집화하기

    9장 식료품 구매에 어떤 연관성이 있을까?
    01 문제 정의하기
    02 데이터는 어떻게 수집할까?
    03 식료품 구매의 연관 분석은 어떻게 수행할까?
    04 오렌지를 이용한 식료품 구매 연관 분석하기
    05 파이썬을 이용해 식료품 연관 분석하기

    10장 음파 탐지기로 기뢰와 바위를 구분할 수 있을까?
    01 문제 정의하기
    02 데이터는 어떻게 수집할까?
    03 기뢰와 바위를 분류하는 모델은 어떻게 만들까?
    04 오렌지를 이용한 기뢰, 바위 예측하기
    05 파이썬을 이용해 기뢰, 바위 예측하기

    11장 인공지능으로 사과 농가를 어떻게 도울까?
    01 문제 정의하기
    02 데이터는 어떻게 수집할까?
    03 썩은 사과 분류 모델은 어떻게 만들까?
    04 오렌지를 이용한 썩은 사과 분류하기
    05 파이썬을 이용해 썩은 사과 분류 예측하기

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