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프로그래머를 위한 베이지안 with 파이썬
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프로그래머를 위한 베이지안 with 파이썬

캐머런 데이비슨 필론 저/곽승주 | 길벗 | 2017년 11월 30일 | 원서 : Bayesian Methods for Hackers: Probabilistic Programming and Bayesian Inference 리뷰 총점8.0 정보 더 보기/감추기
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상품정보

출간일 2017년 11월 30일
쪽수,무게,크기 280쪽 | 672g | 183*235*15mm
ISBN13 9791160503371
ISBN10 1160503370

책소개

베이지안 방법과 확률 프로그래밍, 이 모든 것을 파이썬으로!

수학 없이 파이썬 코드로 이해한다.
수식을 설명하지 않는다. 컴퓨터를 이용한 이해가 최우선이다. 베이지안에서 사용하는 MCMC 모델, 손실함수, A/B 테스팅 등을 파이썬 코드로 구현해보면서 내용을 이해하고 활용 방법을 익힌다. 결과적으로 베이지안 추론이 무엇이고, 다른 통계적 추론과 어떤 차이가 있는지 이해한다.

계산 문제 대신 실생활 문제를 풀어본다.
실생활 문제를 사용하여 베이지안 수학과 확률 프로그래밍을 연결시킨다. 문자 메시지 데이터에서 사용자 행동 추론하기, 학생들의 부정행위 빈도 추론하기, 캐글의 미국 인구조사 회신율 챌린지 도전하기 같은 예제를 베이지안 방법으로 풀어본다.

PyMC + 주피터노트북으로 데이터를 시각화해서 파악한다.
PyMC라는 파이썬 라이브러리로 베이지안 통계 모델링과 확률적 기계학습을 구현한다. 파이썬 코드를 쉽게 입력, 수정, 삭제하고, 실행 결과와 그래프를 바로 볼 수 있도록 주피터노트북을 사용한다.


상세이미지

저자 소개

작가파일보기 관심작가알림 신청 저 : 캐머런 데이비슨 필론

Cameron Davidson-Pilon 캐머런은 캐나다 온타리오 주 궬프에서 성장하였으며 워털루대학교와 모스크바독립대학에서 수학하였다. 유전자와 질병의 진화역학부터 금융상품 가격에 대한 확률적 모델링까지 여러 응용수학 분야를 거쳐 왔다. 현재는 온타리오 주 오타와에 살면서 온라인 상거래 선두 업체인 쇼피파이(Shopify)에서 일하고 있다.

작가파일보기 관심작가알림 신청 역 : 곽승주

한양대학교 경제학 석사를 받았으며 은행과 자산운용사의 리스크, 컴플라이언스, 헤지펀드 부서에서 리스크 및 펀드성과 리포팅, 주식 및 선물운용 및 계량분석, ELS 평가 및 백테스팅, 백오피스 업무자동화 등을 위한 업무와 소프트웨어를 개발하였다. 현재는 두 명의 동료와 함께 딥러닝 기술을 이용한 증권분석 및 추천시스템, 금융회사의 ERP 및 업무자동화 서비스 개발에 참여하고 있다. 그의 개인적인 활동은 블로그(deeplearners.wordpress.com, timebird.egloos.com)에서 볼 수 있다.

목차

1장 베이지안 추론의 철학
__1.1 서론
____1.1.1 베이지안 심리 상태
____1.1.2 실제 베이지안 추론
____1.1.3 빈도주의자의 방법이 틀렸나?
____1.1.4 빅데이터에 대한 논의
__1.2 베이지안 프레임워크
____1.2.1 예제: 피해갈 수 없는 동전 던지기
____1.2.2 예제: 사서일까, 농부일까?
__1.3 확률분포
____1.3.1 이산적인 경우
____1.3.2 연속적인 경우
____1.3.3 그럼 λ란 무엇인가?
__1.4 컴퓨터를 사용하여 베이지안 추론하기
____1.4.1 예제: 문자 메시지 데이터에서 행동 추론하기
____1.4.2 우리의 첫 번째 망치를 소개한다: PyMC
____1.4.3 해석
____1.4.4 사후확률분포에서 얻은 표본에는 어떤 좋은 점이 있는가?
__1.5 결론
__1.6 부록
____1.6.1 두 λ가 정말 다른지 통계적으로 알 수 있나?
____1.6.2 변환점 두 개로 확장하기
__1.7 연습문제
____1.7.1 해답
__1.8 참고자료

2장 PyMC 더 알아보기
__2.1 서론
____2.1.1 부모와 자식 관계
____2.1.2 PyMC 변수
____2.1.3 모델에 관측 포함하기
____2.1.4 마지막으로
__2.2 모델링
... 펼처보기

출판사 리뷰

[이 책의 내용]
1장 베이지안 방식으로 생각하기
2장 PyMC로 베이지안 모델링 시작하기
3장 MCMC로 알고리즘 수렴 여부 간파하기
4장 베이지안 추론에서 표본 크기 이해하기
5장 손실함수로 추론이 틀릴 확률 계산하기
6장 적절한 사전확률분포 고르기
7장 A/B 테스트에서 베이지안 추론 사용하기

[저자 서문]
베이지안 방법은 자연스러운 추론 방법이지만, 내용이 따분하고 수학적인 분석으로 가득 차 있어 독자와 거리가 멀다. 전형적인 베이지안 추론 책에서는 확률 이론이 2~3개 장 분량으로 나온 다음 베이지안 추론이 무엇인지 전개된다. 안타깝게도 대부분의 베이지안 모델은 수학적으로 다루기 어려워 독자에게는 간단하고 인위적인 예제만 제시된다.
최근 기계학습 경쟁에서 베이지안 방법이 성공을 거둔 이후 나는 이 주제를 다시 연구해보기로 마음먹었다. 수학적 지식이 있음에도 불구하고 예제를 읽고 단편적인 지식들을 합쳐 베이지안 방법을 이해하는 데 꼬박 사흘이 걸렸다. 이론을 실무로 이어주는 문헌이 충분하지 못했기 때문이다. 내가 잘못 이해했던 이유는 베이지안 수학과 확률 프로그래밍 사이가 연결되지 않아서였다. 내가 겪었던 것을 독자는 겪을 필요가 없을 거라고 생각한다. 이 책이 그 간극을 메워줄 것이다.
[프로그래머를 위한 베이지안 with 파이썬]은 컴퓨터를 이용한 이해가 최우선이고, 수학은 그 다음이라는 관점으로 설계된 베이지안 추론 입문서다. 수학에는 관심이 없지만 베이지안 방법을 실습하고 싶은 열정적인 독자라면 이 책 한 권으로도 충분히 만족스럽고, 즐거울 것이다.
확률 프로그래밍 언어로 PyMC를 선택한 이유는 두 가지다. 첫째, 이 책을 쓸 당시 PyMC 분야에는 예제를 풀고 설명해주는 중심 리소스 역할을 하는 곳이 없었다. 공식 문서는 베이지안 추론과 확률 프로그래밍에 대한 사전지식이 있다고 가정하고 만들어졌다. 이 책이 독자의 사전지식 수준과 상관없이 PyMC를 사용하는 데 도움이 되었으면 한다. 둘째, 최근 파이썬에서 이루어진 핵심적인 발전과 과학 관련 스택의 인기로 PyMC가 곧 핵심 요소가 될 것으로 보인다.
PyMC를 실행하려면 NumPy와 선택 사항으로 SciPy 라이브러리가 필요하다. 사용자의 편의를 위해 이 책의 예제는 PyMC, Numpy, SciPy, matplotlib만 있으면 된다.
이 책에서 사용한 데이터셋은 온라인에서 모두 얻을 수 있다.
● URL: https:/
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추천평

베이지안 방법은 현대 데이터 과학자가 사용하는 여러 가지 도구 중 하나다. 베이지안 방법은 예측, 분류, 스팸 검출, 순위 매기기, 추론 그리고 다른 많은 작업에서 문제를 해결하는 데 사용된다. 하지만 베이지안 통계와 추론에 관한 글 대부분은 수학적인 세부 내용에만 초점을 맞추고, 좀 더 실용적인 엔지니어링에는 거의 관심을 두지 않는다. 내가 애디슨 웨슬리의 데이터 분석 시리즈 중 하나인 이 책을 반기는 이유도 바로 이것이다. 이 책은 실무자를 대상으로 베이지안 방법을 소개하고 있다.
이 책은 베이지안 방법을 배우려는 데이터 과학자와 프로그래머에게 훌륭한 입문서다. 이 주제에 대한 캐머런의 지식과 실무 문제를 명확한 예제와 엮어 보려는 캐머런의 노력 덕분이다. 이 책은 예제와 그림, 파이썬 코드로 가득 차 있다. 파이썬 코드는 실제 문제를 쉽게 해결할 수 있는 실마리를 제공하며 실행 가능하다. 여러분이 데이터 과학, 베이지안 방법, 또는 파이썬을 사용한 데이터 과학을 처음 접한다면 이 책은 귀중한 자료가 될 것이다.

- 폴 딕스 (에디슨 웨슬리 데이터 분석 시리즈 편집자)

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