대구과학대학교 전자책도서관

책소개

전 세계 데이터 과학자와 경쟁하면서 실력을 키우는 플랫폼 캐글!
캐글에서 활동하고 싶은 데이터 과학자를 위한 ‘얇지만 내공 있는 책’
캐글은 전 세계 데이터 과학자가 모여 자신의 실력을 겨루고 상금과 명성을 얻는 경진 대회 플랫폼으로 알려져 있습니다. 그런데 캐글은 단순히 경진 대회만 열리는 공간이 아닙니다. 데이터 과학을 공부하는 공간, 다양한 기술과 지식을 공유하는 공간, 회사에 필요한 인재를 찾는 공간 등 경진 대회 이외에도 유용한 서비스가 많습니다. 캐글을 데이터 과학자의 ‘포털 사이트’라고 소개하는 사람이 있는 이유이기도 합니다.

이 책은 캐글을 처음 접하는 사람이 캐글에서 무엇을 해야 하는지를 압축해서 알려주는 가이드입니다. 경진 대회에 참가하는 요령과 주요 사례 소개는 기본이고, 자칫 놓치기 쉬운 유용한 캐글 서비스를 알려줍니다. 또한 여러 데이터 과학자와 소통하는 방법과 캐글 고수가 되는 노하우도 소개합니다. 이 책을 읽은 후에는 캐글이라는 플랫폼에서 효율적으로 활동하는 방법을 자연스럽게 익힐 것입니다.

저자소개

지은이 사카모토 도시유키
IT 스타트업에서 모바일 앱을 개발했으며 현재는 이에라에 시큐리티에서 에지 인공지능을 개발 중입니다. IT 개발자는 장소와 상관없이 자유롭게 일하면서 무에서 가치가 있는 결과물을 만드는 사람이라는 신념이 있습니다. 이 신념 아래 새로운 사회와 시대에 도움이 되는 프로그램을 만들려고 늘 고민하는 삶을 사는 중입니다.

옮긴이 박광수(아크몬드)
박광수라는 이름보다 ‘아크몬드’라는 필명으로 더 잘 알려진 블로거입니다. 2004년부터 지금까지 최신 윈도우 정보를 꾸준히 나누고 있습니다. 지금까지 7회 마이크로소프트 MVP(Windows 부문)를 수상하기도 했습니다. 오피스 365, 애저(Azure) 등 마이크로소프트의 최신 기술에 열광합니다. 심리학에 관심이 많으며 현재 일본에서 개발자로 일하면서 딥러닝에 많은 관심을 두고 있습니다.

지은 책으로는 『윈도우 10 마스터북』, 옮긴 책으로는 『처음 배우는 딥러닝 수학』, 『파이썬으로 배우는 머신러닝의 교과서』 (이상 한빛미디어) 등이 있습니다.

1장 캐글 소개

01 캐글이란 무엇인가
    캐글이란
    캐글링하기
02 캐글 활용 사례
    데이터 분석 인프라로 활용하기
    회사 연수에 활용하기
    캐글러에게 질문하기
03 다양한 경진 대회
    학습용 경진 대회
    정기 경진 대회
    특수한 데이터를 다루는 경진 대회
    특수한 규칙을 따르는 경진 대회

2장 캐글 시작하기

04 캐글 첫걸음
    캐글 계정 만들기
    캐글의 교육 과정 경험하기
05 캐글 컨트리뷰터 되기
    캐글의 사용자 프로필 페이지
    캐글러 등급
    컨트리뷰터
    캐글러의 교류
    경진 대회 참가하기
    컨트리뷰터가 되었는지 확인하기

3장 노트북 자유자재로 다루기

06 노트북
    SaaS 기반 머신러닝 개발 환경
07 노트북 사용하기
    스크립트 타입으로 사용하기
    노트북 타입으로 사용하기
08 노트북 능숙하게 다루기
    노트북 설정하기
    데이터 세트 사용하기
    외부 코드 사용하기

4장 캐글의 경진 대회

09 경진 대회와 노트북
    경진 대회에서 노트북의 역할
    경진 대회의 진행 흐름에 따른 노트북 분류
10 다양한 경진 대회
    다양한 경진 대회 소개
    공개 노트북 중심으로 경진 대회 살펴보기
    실제 경진 대회의 진행 흐름
    경진 대회 노트북의 발전 흐름
11 경진 대회의 세부 사항
    경진 대회의 세부 사항이 중요한 이유
    경진 대회의 별도 규칙
    경진 대회 종료 후

5장 캐글 마스터 지향하기

12 경진 대회 규칙 이해하기
    경진 대회 규칙 확인하기
    노트북 전용 경진 대회
    노트북 전용 경진 대회 사례
    노트북 전용 경진 대회의 특별 규칙
13 데이터를 더 잘 이해하기
    데이터를 잘 이해해야 하는 이유
    Santander Value Prediction Challenge 사례 살펴보기
14 최신 기술 살펴보기
    종료한 경진 대회에서 기술 흐름 살펴보기
    머신러닝 모델의 튜닝 방법 살펴보기
15 캐글 제대로 활용하기
    공개 데이터 세트 활용하기
    데이터 세트에서 사용하는 파일 알아보기
    캐글 API
    캐글 API로 머신러닝 실행하기

부록 캐글에서 자주 사용하는 머신러닝 라이브러리와 프레임워크

16 LightGBM 사용하기
    LightGBM
    LightGBM 예제 코드
    LightGBM 파라미터
17 fast.ai 사용하기
    fast.ai
    fast.ai를 사용한 이미지 인식 예제 코드
    예제 코드 살펴보기
    torchVision 사용하기
    모델을 테스트하고 경진 대회에 제출할 결과 저장하기

책소개

저자소개

목차