Python 특징 공학 쿡북 상세 소개

개요

Python 특징 공학 쿡북(Python Feature Engineering Cookbook)은 Packt 출판사에서 발행한 전문 기술 서적으로, 머신러닝 모델 구축을 위한 70개 이상의 특징 생성, 공학화 및 변환 실용 레시피를 제공합니다. 이 책의 코드 저장소는 GitHub에서 호스팅되어 학습자에게 완전한 실습 코드를 제공합니다.

저자 소개

Soledad Galli는 세계적인 학술 기관과 유명 기업에서 10년 이상의 경험을 가진 숙련된 수석 데이터 과학자입니다. 그녀는 보험 청구, 신용 위험 평가 및 사기 방지를 위한 머신러닝 모델을 연구, 개발하고 실제 서비스에 적용했습니다. Soledad는 2018년에 데이터 과학 리더상을 수상했으며, 2019년에는 링크드인 데이터 과학 및 분석 분야의 영향력 있는 인물 중 한 명으로 선정되었습니다.

주요 내용 특징

핵심 기술 범위

이 책은 다음과 같은 흥미로운 특징들을 다룹니다:

• 특징 공학 파이프라인 간소화: 강력한 Python 패키지를 사용하여 특징 공학 프로세스 간소화
• 결측값 처리: 결측값을 대체하는 기술 습득
• 범주형 변수 인코딩: 다양한 기술을 사용하여 범주형 변수 인코딩
• 텍스트 특징 추출: 텍스트에서 빠르고 효율적으로 통찰력 추출
• 시계열 특징 개발: 거래 데이터 및 시계열 데이터에서 특징 개발
• 특징 조합: 기존 변수를 조합하여 새로운 특징 파생
• 변수 변환: 변수를 변환, 이산화 및 스케일링하는 방법 이해
• 시간 특징 생성: 날짜와 시간에서 유익한 변수 생성

기술 아키텍처

# 예시 코드 구조
def get_first_cabin(row):
    try:
        return row.split()[0]
    except:
        return np.nan

기술 요구 사항

소프트웨어 요구 사항

챕터	필수 소프트웨어	운영 체제 요구 사항
1-11	Python 3.5+, Anaconda Distribution, IDE(개인 선호)	Windows, Mac OS X, Linux (모든 버전)

학습 전제 조건

이 책은 머신러닝 전문가, AI 엔지니어, 데이터 과학자, 그리고 최적의 특징으로 머신러닝 모델을 최적화하고 풍부하게 만들고자 하는 NLP 및 강화 학습 엔지니어에게 적합합니다. 머신러닝 및 Python 프로그래밍 지식이 있다면 이 책에서 다루는 개념을 이해하는 데 도움이 될 것입니다.

내용 구성

챕터 구성

모든 코드는 폴더별로 구성되어 있으며, 총 11개의 챕터로 기초부터 고급까지 자연스러운 순서로 배열되어 있습니다. 각 챕터는 독자가 특징 공학의 다양한 측면을 단계별로 마스터할 수 있도록 상세한 실습 레시피를 제공합니다.

실습 지향

이 책은 "쿡북(Cookbook)" 형식으로, 각 레시피는 다음과 같은 완전한 실습 사례를 포함합니다:

• 문제 설명
• 해결책
• 코드 구현
• 결과 설명

학습 가치

실용성

특징 공학은 머신러닝 모델을 개발하고 풍부하게 만드는 데 매우 중요합니다. 이 책에서 여러분은 최적의 Python 도구를 사용하여 특징 공학 프로세스를 간소화하고, 특징 공학 기술을 마스터하며, 코드 품질을 간소화하고 향상시킬 것입니다.

프로덕션 준비 완료

이 책은 이론적 지식뿐만 아니라, 실제 서비스 환경에 직접 적용할 수 있는 실용적인 기술과 코드를 제공하여 독자가 엔드투엔드 특징 공학 파이프라인을 구축하는 데 도움을 줍니다.

추가 자료

보충 자료

책의 스크린샷/다이어그램 컬러 이미지가 포함된 PDF 파일도 제공되어 학습 경험을 향상시킵니다.

버전 업데이트

이 프로젝트는 여러 버전을 가지고 있습니다:

• 첫 번째 버전 (원본)
• 두 번째 버전 (향상된 버전)
• 세 번째 버전 (최신 버전)

각 버전은 GitHub에 해당 코드 저장소가 있으며, 지속적으로 업데이트 및 유지보수됩니다.

요약

Python 특징 공학 쿡북은 70개 이상의 실전 레시피를 통해 Python 특징 공학의 다양한 측면을 체계적으로 소개하는 매우 실용적인 기술 서적입니다. 초보자든 숙련된 데이터 과학자든 이 책을 통해 귀중한 실습 경험과 기술 향상을 얻을 수 있을 것입니다.