파이썬으로 시작하는 캐글(입문에서 컴피티션까지)(제이펍의 인공지능 30)

튜토리얼 형태의 캐글 & 머신러닝 입문서!
우승 경험이 있는 전업 캐글러 콤비가 설명하는 안정되고 알기 쉬운 지식!
캐글에서 승리하는 경험을 쌓기 위한 최고의 디딤돌!

이 책은 파이썬 언어를 사용해서 '캐글(Kaggle)'이라는 머신러닝 Competition(대회)에 참여할 수 있도록 해주는 입문서입니다. 'Titanic: Machine Learning from Disaster'라는 초보자 튜토리얼을 주제로 캐글의 기초를 다룹니다.

단순하게 Titanic(타이타닉) 문제를 푸는 방법만 알려주는 것이 아니라, 스스로의 힘으로 다른 Competition에 참여할 때 필요한 지식을 함께 설명하므로 아직 미숙하여 체계적으로 정리된 지식을 필요로 하는 초심자에게 매우 적합합니다.

이 책의 특징
저자 모두 캐글 마스터이자 메달 수상 경험이 있어, 캐글 입문에 특화된 튜토리얼 형식으로 작성
주제가 장과 절 단위로 확실하게 구분되어 여러 지식을 단계적으로 습득 가능
이후 다른 Competition에 참가할 수 있도록 테이블 데이터, 이미지 데이터, 텍스트 데이터를 다루는 방법도 설명
중간중간 저자들의 대화를 수록하여 캐글과 관련된 생생한 경험 제공
프로그래밍과 파이썬 초보자를 위한 자세한 설명과 샘플 코드 완비

이 책의 대상 독자
캐글에 흥미가 있지만 어디부터 시작해야 할지 잘 모르겠다는 분
파이썬, 머신러닝을 간단하게 살펴본 상태에서 캐글에 도전하고 싶은 분
머신러닝을 직접 실습하면서 깊게 공부하고 싶은 분
파이썬과 머신러닝에 대해서 어느 정도 알지만 캐글은 처음이신 분

제1장 캐글 개요 1
1.1 캐글이란? 2
1.2 캐글에서 사용하는 머신러닝 5
1.3 캐글 계정 만들기 8
1.4 Competitions 페이지 개요 10
1.5 환경 구축을 따로 하지 않아도 되는 'Notebooks'의 사용 방법 14
1.6 1장 정리 19

제2장 Titanic 문제 23
2.1 일단 submit해 보기! 25
2.2 전체적인 흐름 파악하기: submit까지의 처리 흐름 살펴보기 33
2.3 탐색적 데이터 분석해 보기 40
2.4 가설을 기반으로 새로운 특징량 만들기 56
2.5 다양한 머신러닝 알고리즘 사용해 보기 61
2.6 하이퍼파라미터 조정하기 68
2.7 'Cross Validation'의 중요성 74
2.8 앙상블 학습해 보기 85
2.9 2장 정리 91

제3장 Titanic에서 더 나아가기 93
3.1 여러 테이블 다루기 94
3.2 이미지 데이터 다루기 99
3.3 텍스트 데이터 다루기 108
3.4 3장 정리 116

제4장 더 공부하려면 117
4.1 참가할 Competition을 선택하는 방법 118
4.2 초보자를 위한 도전 방법 121
4.3 분석 환경 선택 방법 127
4.4 4장 정리 130

부록 샘플 코드에 대한 자세한 설명 133
A.1 2장 Titanic 문제 134
A.2 3장 Titanic에서 더 나아가자 152
마지막으로 162

이시하라 쇼타로 -동경대 공학부 시스템 창성학과 졸업

-캐글 마스터(https://kaggle.com/sishihara)

-2019년 3월에 공개한 Qiita의 캐글 입문 글에 1,600개 이상의 '좋아요' 달성

-2019년 4월에 'PetFinder.my Adoption Prediction' Competition에서 우승

-2019년 12월에 'Kaggle Days Tokyo'에서 Competition 개최

-현재 일본경제신문사에서 데이터 분석가로 근무 중