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이름:루카 마사론 (Luca Massaron)

최근작
2023년 4월 <데이터 과학 레벨 업 with 로드맵>

루카 마사론(Luca Massaron)

10년 이상의 경력을 지닌 데이터 과학자로 데이터를 똑똑한 물건으로 변신시키거나 실제 문제를 해결하며 사업과 이해 관계자들에게 유용한 가치를 창조한다. 데이터 과학 대회에서 전세계 순위 7위에 오른 캐글 그랜드 마스터이자 머신러닝 분야의 구글 디벨로퍼 엑스퍼트(GDE)이다. AI, 머신러닝, 알고리즘 분야 베스트셀러 도서를 쓴 작가로 『실전활용! 텐서플로 딥러닝 프로젝트』(위키북스, 2018), 『파이썬으로 풀어보는 회귀분석』(에이콘, 2018) 등을 집필했다.  

대표작
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저자의 말

<파이썬으로 풀어보는 회귀분석> - 2018년 12월  더보기

선형모델은 학자와 실무자에게 잘 알려져 있으며 오랫동안 연구돼 왔다. 그리고 선형모델은 통계, 경제 및 다른 정량적인 분야 연구에 관한 지식 체계의 중요한 요소였으며, 데이터 과학으로 채택돼 수많은 신병 훈련소의 강의 계획서에 포함되고 여러 실용 서적의 초반부에 배치됐다. 결과적으로 선형회귀, 로지스틱회귀(분류 변형) 그리고 더 복잡한 문제를 해결하기 위해 원래의 선형회귀 패러다임이 공식에 적용된 다양한 유형의 일반화된 선형모델에 관한 모노그래프, 책, 논문 등을 광범위하게 이용할 수 있다. 그러나 이와 같이 풍부한 쓰임새에도, 개발자 또는 데이터 과학자로서 데이터를 통해 학습해야 하는 애플리케이션이나 API를 신속하게 생성해야 할 때 선형모델의 구현 속도와 용이성을 실제로 설명하는 책은 보지 못했다. 물론 선형모델의 한계를 잘 알고 있다(불행히도 약간의 단점이 있다). 또한 어떤 데이터 과학 문제에 대해서도 고정된 해결책은 없다는 것을 잘 알고 있다. 그러나 현장에서의 경험에 비춰 볼 때 다음과 같은 선형모델의 장점을 쉽게 무시할 수는 없다. ■ 본인이나 경영진 또는 누군가에게 어떻게 작동하는지 쉽게 설명할 수 있다. ■ 숫자 및 확률 추정, 순위 지정과 많은 수의 클래스까지 분류를 처리할 수 있으므로 데이터 문제와 관련해 유연성이 있다. ■ 처리해야 하는 데이터의 양에 상관없이 신속하게 훈련할 수 있다. ■ 모든 생산 환경에서 빠르고 쉽게 구현할 수 있다. ■ 사용자에 대해 실시간 응답이 가능하도록 확장이 가능하다. 빠르고 구체적인 방법으로 데이터의 가치를 전달하는 것이 무엇보다 중요하다면, 이 책을 따라가면서 선형모델이 얼마나 도움이 되는지 살펴보자.

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