극한직업 건물주 또는 생활코딩 머신러닝 실습편 with 파이썬 텐서플로 > 명품수선

극한직업 건물주



도서명 : 극한직업 건물주
저자/출판사 : 김경만, 매일경제신문사
쪽수 : 396쪽
출판일 : 2021-12-15
ISBN : 9791164843442
정가 : 18000

프롤로그 ·004

제1장 부동산 경매 절차

1. 동부지방법원 부동산 경매 법정·012
2. 29억 원만 빌리자·016
3. 명도·020
4. 건물주·025
5. 노마드와 트럼프·030
6. 부동산 경매 숨은 고수를 찾아서·035
7. 건물 내부 철거·040
8. 가문(家門)·045
9. 삽질과 문화·050
10. 채권자와 채무자·055
11. 낙찰받은 빌딩 청소·060
12. 배당기일·065
13. 프렌차이즈 본점 입점 추진·070

제2장 건물 구조보강 및 리모델링

1. 건물 리모델링 및 고시원 공사 계약서·078
2. 공사 소음에 대한 민원·083
3. 건물 구조 안전진단·087
4. 제자리걸음·092
5. 건물 구조보강공사 계약·097
6. 롤렉스 시계·102
7. 왜 이 고생을 하지?·107
8. 생일파티·112
9. 벤츠 SLK 로드스터·117
10. 오늘을 삶의 마지막 날처럼·121
11. 비계 설치·126
12. 1층 상가 ‘돈 삼국지’ 오픈·131
13. ‘법사’라는 남자·136
14. 도봉동 토지를 담보로 1억 7,000만 원 대출·141
15. 빌딩 리모델링 공사 끝내다·145
16. 고시원 운영을 위한 소방교육 및 화재보험 가입·150
17. 준공검사와 빌딩에서의 첫날·155
18. 빌딩 로비 완성·160

제3장 수익률 높이기

1. 잘하는 것에 집중하자·168
2. 고시원 총무의 삶·173
3. 상가 공동사업 첫 정산·178
4. 연극이 끝난 후 객석에 앉아·182
5. 빌딩 준공 파티·186
6. 고시원 만실 파티·193
7. 고시원 간판 달기·197
8. 1층 상가 ‘돈 삼국지’ 동업청산·202
9. 놀이터 피렌체홀·206
10. 고시원 퇴실자 방미순 선생·211
11. 독고다이·218
12. 어디쯤 가고 있을까?·224
13. 파워 보트를 팔다·229
14. 게스트하우스와 신 부장·234
15. 1층 상가 임대차계약과 종료에 얽힌 사연·240
16. 나를 너무 후지게 살게 했어·245
17. 결자해지(結者解之)·250

제4장 출구전략

1. 경매 사건 번호 3833·258
2. 1층 상가 임대차계약 종료에 얽힌 사연·263
3. 하늘을 우러러 두 점 부끄러움이 없기를·269
4. 빌딩 감정평가금액과 1층 상가 불 켜기·274
5. 평생 소유해야 할 부동산·279
6. 성공의 조건·284
7. 경매 1차 유찰·290
8. 바위를 끌고 가는 자·295
9. 경매 취하서·300
10. 24억 원 대출은 개 목걸이·305
11. 공인중개사·309
12. 부동산 중개법인·313
13. 지중해와 조르바·317
14. 일은 최악에서 최선으로 갈 수 있다는 것을, 그것도 눈 깜빡할 순간에·322
15. 옥탑방은 원래의 주인에게 돌아갔다·328

제5장 홀리데이

1. 홀리데이·336
2. 전성기·341
3. 인생에서 필요한 것은 이미 배웠다·346
4. 가슴 아프게 살지 않기로 했다·351
5. 금으로 된 수갑과 롤렉스 시계·356
6. 마지막 도배와 빌딩 매매로 인한 인연 정리·361
7. 빌딩 매매 파티·366
8. 사업자 폐업신고와 하자 보수에 대해서·371
9. 재회·376

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생활코딩 머신러닝 실습편 with 파이썬 텐서플로



도서명 : 생활코딩 머신러닝 실습편 with 파이썬 텐서플로
저자/출판사 : 이숙번 , 이고잉, 위키북스
쪽수 : 320쪽
출판일 : 2021-12-15
ISBN : 9791158392994
정가 : 24000

[1부] 텐서플로 101

▣ 01장: 도입
01 오리엔테이션
__선수 지식
__머신러닝
__머신러닝 알고리즘
__딥러닝 라이브러리
__정리
02 목표와 전략
__딥러닝 입문 강의의 높은 벽
__새로운 배움 전략
03 지도학습의 빅 픽처
__#1 과거의 데이터를 준비합니다
__#2 모델의 구조를 만듭니다
__#3 데이터로 모델을 학습합니다
__#4 모델을 이용합니다
__정리
04 실습 환경: 구글 코랩
__구글 코랩 소개
__코랩 실습 환경 준비
__코랩 노트북 사용해보기
__소스 코드

▣ 02장: 표를 다루는 도구 ‘판다스’
01 판다스
__‘변수’의 의미
__판다스
__실습 데이터
02 판다스 실습
__실습 코드와 데이터
__판다스 라이브러리를 임포트
__파일로부터 데이터 읽어오기
__데이터 모양 확인하기
__데이터 칼럼 이름 확인
__독립변수와 종속변수 분리
__각각의 데이터 확인해보기
__전체 코드

▣ 03장: 첫 번째 딥러닝 - 레모네이드 판매 예측
01 머신러닝 모델을 만드는 과정
__머신러닝의 흐름
__머신러닝 코드 훑어보기
__머신러닝의 흐름과 코드를 함께 살펴보기
__정리
02 손실의 의미
__fit 함수의 실행 결과
__손실을 계산하는 원리
__학습을 반복하며 손실이 줄어듦을 확인
03 레모네이드 판매 예측 실습
__라이브러리 사용
__데이터를 준비
__모델 만들기
__학습
__모델을 이용하기
__전체 코드

▣ 04장: 두 번째 딥러닝 - 보스턴 집값 예측
01 보스턴 집값 예측
__보스턴 주택 가격
__중앙값
__각 열의 의미
02 수식과 퍼셉트론
__모델을 구성하는 코드
__퍼셉트론, 가중치, 편향의 의미
__데이터의 독립변수가 12개, 종속변수가 2개일 때의 모델
03 보스턴 집값 예측 실습
__라이브러리 사용
__과거의 데이터를 준비
__모델의 구조 만들기
__모델을 학습
__모델을 이용
__모델의 수식 확인
__전체 코드

▣ 05장: 학습의 실제
01 학습의 실제
__딥러닝 워크북
__실습 준비
__워크북 이용 방법
__초기화
__첫 번째 히스토리
__두 번째 히스토리
__세 번째 히스토리
__정리

▣ 06장: 세 번째 딥러닝 - 붓꽃 품종 분류
01 개요
__붓꽃의 품종
__붓꽃 데이터
__코드
02 원핫 인코딩
__원핫 인코딩의 원리
__데이터를 원핫 인코딩하는 코드
__모델을 만드는 코드
03 소프트맥스
__정답을 확률 표현으로 예측
__활성화 함수
__크로스엔트로피
__정확도
__정리
04 붓꽃 품종 분류 실습
__라이브러리 임포트
__과거의 데이터를 준비
__원핫 인코딩
__칼럼 이름 출력
__종속변수, 독립변수
__모델의 구조 만들기
__데이터로 모델을 학습
__모델을 이용
__학습한 가중치
__정리
__전체 코드

▣ 07장: 네 번째 딥러닝 - 멀티 레이어 인공 신경망
01 히든 레이어
__인풋 레이어, 아웃풋 레이어, 히든 레이어
__히든 레이어 추가하기
__히든 레이어를 3개 사용한 모델
02 히든 레이어 실습
__보스턴 집값 예측
__모델 구조 확인
__붓꽃 품종 분류
__전체 코드

▣ 08장: 데이터를 위한 팁
01 데이터를 위한 팁
__원핫 인코딩이 되지 않는 문제
__NA 값 체크
__전체 코드

▣ 09장: 모델을 위한 팁
01 모델을 위한 팁
__보스턴 집값 예측에 배치 노멀라이제이션을 적용
__분류 모델에 배치 노멀라이제이션을 적용
__전체 코드

▣ 10장: 1부 정리

[2부] 텐서플로 102

▣ 11장: 오리엔테이션
01 오리엔테이션
__이미지 분류 문제

▣ 12장: 데이터와 차원
01 데이터와 차원
__용어 지옥
__‘차원’이라는 말의 두 가지 의미
__표의 열 vs. 포함 관계
__정리

▣ 13장: 이미지 데이터 이해
01 이미지 데이터 구경하기
__MNIST 이미지
__CIFAR-10 이미지
__사진의 속성
__샘플 이미지
02 이미지 데이터 실습
__라이브러리 사용
__샘플 이미지셋 불러오기
__화면 출력
__차원 확인
__정리
__전체 코드

▣ 14장: 다섯 번째 딥러닝 1 - 플래튼 레이어를 활용한 이미지 학습
01 플래튼
__reshape
__모델을 조금 더 살펴보기
__코드 사용법
02 플래튼 레이어를 활용한 이미지 학습 모델 실습
__reshape를 사용한 모델
__Flatten 레이어를 사용한 모델
__정리
__전체 코드

▣ 15장: 다섯 번째 딥러닝 2 - Conv2D
01 컨볼루션의 이해
__숫자 이미지의 특징
__컨볼루션 필터와 특징 맵
__컨볼루션 레이어를 적용한 코드
02 필터의 이해
__딥러닝 모형으로 이해
03 컨볼루션 연산의 이해
__컨볼루션 연산의 원리
__실제 계산의 예
04 Conv2D 실습
__노트북 설정
__라이브러리 사용
__데이터 준비
__모델 만들기
__모델을 학습
__모델을 이용
__정답 확인
__모델 확인
__전체 코드

▣ 16장: 다섯 번째 딥러닝 3 - MaxPool2D
01 MaxPool2D
__플래튼만을 이용한 모델
__컨볼루션 레이어를 추가한 모델
__풀링 레이어를 사용한 모델
__맥스 풀링의 원리
02 MaxPool2D 실습
__컨볼루션 레이어 모델
__맥스 풀링 모델을 활용한 CNN 모델 완성
__전체 코드

▣ 17장: 다섯 번째 딥러닝 완성 - LeNet
01 LeNet
02 LeNet 실습
__라이브러리 로딩
__MNIST를 사용하는 LeNet 모델
__LeNet으로 CIFAR-10을 학습
__정리
__전체 코드

▣ 18장: 내 이미지 사용하기
01 내 이미지 사용하기
__notMNIST 이미지셋
__이미지 데이터를 읽어들이기
02 내 이미지 사용하기 실습
__이미지 데이터셋을 읽어 들이기
__독립변수와 종속변수를 변형
__모델 학습
__보충 설명
__전체 코드

▣ 19장: 2부 정리
차원
특징 자동 추출기
LeNet
딥러닝의 정상
축하합니다!