01장 업무와 머신러닝 프로젝트 = 1
  1.1 이 책의 목적 = 1
  1.2 머신러닝 프로젝트의 주요 역할 및 대상 독자 = 2
  1.3 머신러닝 개발 프로세스 = 4
  1.4 앞으로 도메인 전문가에게 필요하게 될 스킬 = 10
  1.5 이 책의 구성 = 11
02장 머신러닝 모델의 처리 패턴 = 13
  2.1 AI와 머신러닝의 관계 = 13
  2.2 머신러닝의 세 가지 학습 방식 = 15
  2.3 지도 학습에 속하는 처리 패턴 = 18
  2.4 비지도 학습에 속하는 처리 패턴 = 20
  2.5 처리 패턴을 선택하는 방법 = 24
  2.6 딥러닝과 구조화／비구조화 데이터 = 24
03장 머신러닝 모델을 개발하는 순서 = 27
  3.1 모델을 개발하는 순서 = 27
  3.2 예제에 사용할 데이터와 모델의 목적 = 32
  3.3 모델 구현하기 = 34
04장 머신러닝 모델 개발의 중요 포인트 = 57
  4.1 데이터 확인 = 58
  4.2 데이터 전처리 = 77
  4.3 알고리즘 선택하기 = 94
  4.4 평가 = 120
  4.5 튜닝 = 155
05장 업무의 요구 조건과 처리 패턴 = 170
  5.1 영업 성공 예측(분류) = 171
  5.2 날씨를 이용한 매출 예측(회귀) = 196
  5.3 계절 등 주기성 필드로 매출 예측하기(시계열 분석) = 218
  5.4 추천 상품 제안(연관 분석) = 243
  5.5 계층별 고객 판매 전략(클러스터링, 차원 축소) = 266
06장 AI 프로젝트를 성공시키기 위한 프로젝트 초기 요령 = 284
  6.1 머신러닝 적용 분야 선택하기 = 285
  6.2 업무 데이터 수집 및 확인 = 287
부록 1 Google Colaboratory 기본 사용법 = 292
부록 2 머신러닝을 위한 파이썬 입문 = 296
  부록 2.1 넘파이 입문 = 296
  부록 2.2 판다스 입문 = 305
  부록 2.3 matplotlib 입문 = 324