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검색어[키워드/ 제목:데이터 사이언스 시리즈]
총 9건 중 9건 출력
데이터 해석학 입문 :올바른 데이터 분석을 위한 의사결정 성공 방정식
에자키 타카히로 지음 江崎貴裕 손민규 | 손민규 옮김.
위키북스
005.76 2021-8
2021
단행본
일반자료실1(1층) 도서정보 확인
(데이터 분석을 위한) 파이썬 철저 입문 :기초 문법부터 실무에 필요한 데이터 분석 기술까지 한 번에 배우는
최은석 지음
005.133 2019-10-2
2019
머신러닝 시스템 디자인 패턴 :AI 엔지니어를 위한
시부이 유우스케 지음 澁井雄介 하승민 | 하승민 옮김.
004.73 2022-3
(파이썬을 이용한) 머신러닝, 딥러닝 실전 앱 개발 :실무에서 즉시 활용 가능한 머신러닝, 딥러닝 실전 앱 개발
쿠지라 히코우즈쿠에 | 스기야마 요우이치, 엔도 슌스케 지음 ; 윤인성 옮김.
004.73 2019-31
엔지니어를 위한 선형대수 :철저한 증명을 통해 깊고 확실하게 이해하는 선형대수학
나카이 에츠지 지음 中井 悅司 김범준 | 김범준 옮김 .
412.85 2019-1
보존서고1 신청가능
(다양한 캐글 예제와 함께 기초 알고리즘부터 최신 기법까지 배우는) 파이썬 머신러닝 완벽 가이드
권철민 지음
004.73 2019-10
자바 데이터 사이언스 쿡북 :Weka, MLlib, DL4j로 즐기는 머신 러닝 & 딥러닝
루시디 샴스 지음 Shams, Rushdi 김우현 | 김우현 옮김.
에이콘출판: Packt
004.73 2018-20
2018
(수학으로 풀어보는) 칼만필터 알고리즘 :기초 이론부터 깊게 이해하고 응용 예제로 철저하게 배우는
박성수 지음
559.9 2020-1
2020
(수학으로 풀어보는) 강화학습 원리와 알고리즘 :딥러닝과 강화학습을 이해하기 위한 필수 수학 이론부터 다양한 강화학습 알고리즘, 모델 기반 강화학습까지
004.73 2020-51
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