Twinparadox Factory

책의 구성데이터 분석에 필수적인 통계학 개념을 파이썬 코드와 함께 이해할 수 있도록 돕는 책이다. 이 책은 통계를 배우는 데 있어 어려운 이론과 수식을 피하고, 실제 파이썬 함수로 통계학을 실용적으로 접근할 수 있도록 구성되었다. 데이터 분석 및 머신러닝을 시작하려는 사람들에게 유용하며, 파이썬을 활용한 통계학의 기초부터 고급 모델까지 전반적인 이해를 돕는 내용을 다룬다. 책은 크게 7개의 챕터로 구성되어 있으며, 각 장은 통계학의 기초부터 파이썬을 활용한 실제 데이터 분석까지의 흐름을 체계적으로 설명한다. Chapter 1통계학의 기본 개념표본 추출, 확률분포, 확률론의 기본을 포함한 기초적인 통계학 지식Chapter 2파이썬과 주피터 노트북 환경을 설정하는 방법, 데이터 분석에 필요한 기본적인 파이썬..

책의 구성밑바닥부터 시작하는 딥러닝 시리즈는 기초적인 이론 학습과 관련된 코드 샘플을 균형 있게 다루는 책이다. 딥 러닝에 대해서 공부하고 싶다면 이 책의 시리즈 1권부터 차례로 읽어보는 것을 추천한다. 이번에 새로 나온 "밑바닥부터 시작하는 딥러닝 5"는 이미지 생성 모델의 원리에 대해서 10개 챕터에 걸쳐 다루며, 해당 내용과 관련 있는 세부 내용은 4개의 APPENDIX를 통해 제공하고 있다. 정규 분포와 같은 통계적 기본 개념에서 출발해 변이형 오토인코더(VAE)와 확산 모델에 이르기까지, 책의 챕터 구성에 따라 독자가 모델의 발전 과정을 맛볼 수 있다.  CHAPTER 1: 정규 분포통계와 확률의 기초를 정리하며, 생성 모델에서 중요한 정규 분포 내용 정리CHAPTER 2: 최대 가능도 추정(M..

책의 구성책은 총 21 챕터 구성으로, 기초 설치 내용인 챕터 1에서부터 시작해서 2판에서 추가된 후반부 4개 챕터(18~21)까지 쿠버네티스 환경에서의 애플리케이션 구성 및 개발, 모니터링, 권한 및 클러스터 리소스 관리 등에 필요한 거의 모든 쿠버네티스 오브젝트에 대해 다룬다. 각 챕터마다 다루는 내용이 초보자를 위해 최대한 풀어 설명하기보다는 실무자임을 고려하여 업계 용어를 쓰면서 실전에 도움이 될 수 있는 것들을 모범 사례라는 형태로 제공한다. 이 모범 사례 부분은 마치 체크리스트처럼 되어 있는데 이 부분이 좋았다. 챕터 마지막에 배치한 이 모범 사례 내용이, 쿠버네티스 기본 개념을 넘어서, 실무에서 마주하는 복잡한 운영 환경에서의 다양한 문제를 해결하거나 예방하는 방법을 제공해 준다. 실무 경험..

서론자바스크립트, 리액트 개발자를 위한 디자인 패턴과 렌더링, 성능에 대한 이야기를 담고 있는 책으로 단순히 개념에 대한 설명만 하는 것이 아니라, 모범 적용 사례를 다루면서 유지보수하기 좋고, 반응성이 뛰어난 웹 애플리케이션을 만드는 것에 도움을 주는 책이다.  책의 구성원하는 것만 골라보는 스타일인 쿡북과 다르게, 각 챕터의 내용이 이전 챕터의 내용을 바탕으로 진행하기 때문에 최대한 책의 순서대로 읽는 것이 좋고, 이미 아는 내용이거나 다소 지루한 파트가 있다면 속도를 조절하는 형태로 학습하는 것을 추천한다. 책을 읽고서, 이런 단위로 나눠도 괜찮겠다 싶은 단위로 책을 나누고 각 챕터에 대한 요약을 적어봤다. 파트를 5개로 나눴지만, 크게 보면 마지막 결론을 제외하고 디자인 패턴 개요-자바스크립트-리..

서론자바스크립트를 학습해 보았거나, 실무에서 사용해 보면서 다양한 라이브러리를 통해 접한 타입스크립트에 관심이 있는 사람들에게 필요한 부분들에 대해 빠르게 찾아볼 수 있는 쿡북  책의 구성이 책은 기본적으로 쿡북의 형식을 따른다. 쿡북 형식은 본인의 기초 지식과 필요로 하는 지식에 따라서 필요한 파트부터 접근하는 방식이 적절하다. 그렇지 않으면 거기까지 가는 과정에서 지루할 수 있으니, 되도록이면 책의 순서보다 본인에게 필요한 순서를 우선으로 하자. 따라서, 자바스크립트 지식을 어느 정도 갖고 있는 상태라면 12개의 장으로 구성된 이 책의 목차에서 본인에게 필요한 파트를 먼저 찾아가는 방식으로 읽는 것을 추천한다. 특정 챕터를 집중적으로 읽고, 나머지 챕터는 빠르게 훑고 넘어가 보았는데, 순서대로 읽는다..