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머신러닝 이론 입문
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출간일

2016년 06월 17일

284쪽 | 172*235*16mm

ISBN-13

9791158390334

ISBN-101158390335

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책소개

이 책은 IT 개발자 중에서 머신러닝 알고리즘을 공부하고 싶어하며 그 알고리즘 속에 포함된 이론을 이해하여 업무에 활용하고 싶어하는 독자를 대상으로 쓰여졌다. 머신러닝 기술은 여러모로 활용되겠지만 이 책은 '데이터 분석 결과를 업무 판단에 이용한다'라는 개념을 가지고 각종 알고리즘을 설명한다.


저자 소개

저자 : 나카이 에츠지

1971년 4월 일본 오오사카 출생. 노벨 물리학상을 진지하게 꿈꾸고 이론물리학 연구에 몰두했던 학생 시절, 대학 입시에 열정을 쏟았던 입시 학원 강사 시절, 그리고 화려하게(?) 변신하여 외국계 기업에서 리눅스 엔지니어로 활약하게 될 때까지 항상 유닉스/리눅스 서버와 묘한 인연으로 인생을 함께 보냈다. 휴일에는 러시아 문학과 철학책을 읽으며 피아노 재즈를 즐기는 인생을 보내고 싶었지만 지금은 사랑하는 초등학교 1학년 딸과 스포츠 센터에 수영하러 다니고 있는 동네에서 유명한 '좋은 아빠'로 살고 있다. '세계 평화'를 위해 일찍 집에 들어가려고는 하지만 사랑하는 또 한 가지인 선술집에 들리기를 좋아하는 사람이다. 요즘에는 머신러닝 이론 등의 데이터 과학의 기초 지식을 계몽하는 일도 열심히 하며 활동 범위를 넓혀가고 있다.

역자 : 김범준

일본 호세이대학 경영학부를 졸업했다. 대학 시절 취미로 프로그래밍을 시작한 것을 계기로 이 업계에 발을 들여놓게 됐으며, 한국과 일본에서 임베디드 시스템과 게임 관련 회사에서 개발 프로젝트를 진행했다. 《번역서로는 모던 C 언어 프로그래밍》《따라 하면서 배우는 유니티 3D 입문》이 있으며, 저서로는 《만들면서 배우는 OS커널의 구조와 원리》《뇌를 자극하는 하드웨어 입문》이 있다.

감수 : 곽동민

소프트웨어 개발 12년차로서 컴퓨터과학 학사를 시작으로 대학원에서 머신러닝 및 검색엔진을 전공하였으며, 현재는 통계학 학사를 취득 중에 있다. 여러 회사에서 대용량의 자연어처리, 영상처리, 검색엔진, 머신러닝 프로젝트를 진행하면서 관련 경험과 지식을 축적하였고, 지금도 관련 기업에서 딥러닝 프로젝트를 진행하고 있다.
한 번의 인공지능 서비스 관련 스타트업 창업 경험과 Talent Acquisition 경험을 통해 인공지능과 비지니스의 융합, 스타트업에 큰 관심을 갖게 되었으며, 늘 관련 분야에 대한 고민을 즐기고 있다. 축적한 지식을 같이 공유하고자 『머신러닝에서 딥러닝까지』라는 저서를 집필하였다.

목차

▣ 01장: 데이터 과학과 머신러닝
1.1 업무상에서 데이터 과학이 하는 역할
1.2 머신러닝 알고리즘 분류
1.2.1 분류: 클래스 판정을 산출하는 알고리즘
1.2.2 회귀분석: 수치를 예측하는 알고리즘
1.2.3 클러스터링: 지도자 없이 그룹화하는 알고리즘
1.2.4 그 밖의 알고리즘
1.3 이 책에서 사용하는 예제
1.3.1 회귀분석에 의한 관측값 추측
1.3.2 선형판별에 의한 신규 데이터 분류
1.3.3 이미지 파일 감색 처리(대표색 추출)
1.3.4 손글씨 문자 인식
1.4 분석 도구 준비
1.4.1 이 책에서 사용할 데이터 분석 도구
1.4.2 실행 환경 설치 순서(CentOS 6)
1.4.3 실행 환경 설치 순서(Mac OS X)
1.4.4 실행 환경 설정 순서(Windows 7/8.1)
1.4.5 IPython 사용법

▣ 02장: 최소제곱법 - 머신러닝 이론의 첫 걸음
2.1 다항식 근사와 최소제곱법에 의한 추정
2.1.1 트레이닝 세트의 특징 변수와 목적 변수
2.1.2 다항식 근사와 오차함수 설정
2.1.3 오차함수를 최소화할 수 있는 조건
2.1.4 예제 코드로 확인한다
2.1.5 통계모델이라는 관점에서 최소제곱법이란
2.2 오버 피팅 검출
2.2.1 트레이닝 셋과 테스트 셋
2.2.2 테스트 셋으로 검증한 결과
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책속으로

머신러닝에 관심을 갖는 IT 개발자가 예상 외로 늘고 있는 것 아닌가, 하는 생각을 하게 된 것은 1년 전쯤이었습니다. 데이터 과학이나 딥러닝 급기야 인공지능까지 각 미디어가 선호하는 단어들이 넘쳐나는 상황에서 데이터 분석을 전문으로 하지 않는 일반 IT 개발자도 머신러닝 기술을 활용할 수 있을 것이라고 기대해 볼 수 있는 시대가 다가왔습니다. 이제는 '전문 지식이 없어도 사용할 수 있습니다'라고 광고하는 머신러닝 서비스도 생겨날 정도입니다.

하지만 여기에는 큰 함정이 존재합니다. 다양한 머신러닝 툴이나 라이브러리가 오픈소스로 제공되어 머신러닝 계산 처리를 누구나 실행할 수 있게 됐습니다. 데이터를 입력하고 프로그램을 실행하면 일단 결과는 나올 것입니다. 그렇지만 그 결과가 어떤 '의미'를 갖고 있는지 알 수 있을까요? 머신러닝 툴이 내어주는 결과를 업무에 활용하려면 그 툴이 어떤 알고리즘으로 동작하는지 알아야 툴이 내어준 결과물을 제대로 파악할 수 있겠지요.

이 책에서는 독자들이 머신러닝 기술을 업무에 활용할 것이라는 전제하에 머신러닝 알고리즘을 기본부터 설명합니다. 구체적인 예제를 통해 '어떤 사고 방식으로 무
... 펼처보기 __본문 중에서

출판사 리뷰

머신러닝의 바탕이 되는 데이터 사이언스의 본질을 이해하자!

현재 화제가 되고 있는 머신러닝(기계학습)의 툴과 라이브러리는 내부에서 어떻게 계산을 하는 걸까? 계산해서 얻은 결과는 어떤 의미를 담고 있을까? 그 결과를 어떻게 비즈니스적으로 활용하면 좋을까? 이런 의문을 가진 엔지니어가 늘고 있습니다.

이 책은 IT 개발자 중에서 머신러닝 알고리즘을 공부하고 싶어하며 그 알고리즘 속에 포함된 이론을 이해하여 업무에 활용하고 싶어하는 독자를 대상으로 쓰여졌습니다. 머신러닝 기술은 여러모로 활용되겠지만 이 책은 '데이터 분석 결과를 업무 판단에 이용한다'라는 개념을 가지고 각종 알고리즘을 설명합니다.

알고리즘의 이해를 위해 이 책에서는 머신러닝 이론을 수학적인 배경부터 하나씩 차근차근 설명합니다. 또 파이썬으로 샘플 프로그램을 실행해 볼 수 있도록 하였으며, 그 결과를 보는 것으로 머신러닝을 지탱하는 이론을 실감할 수 있도록 구성돼 있습니다.

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