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데이터 예측을 위한 머신 러닝
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데이터 예측을 위한 머신 러닝

기본 알고리즘 및 적용 예제, 사례 연구로 살펴보는

존 캘러허, 브라이언 맥 네미, 이퍼 다시 공저 / 황정동 | 에이콘출판사 | 2017년 04월 28일 | 원서 : Fundamentals of Machine Learning for Predictive Data Analytics 첫번째 리뷰어가 되어주세요 | 판매지수 1668 판매지수란? 공유 페이스북 공유하기 트위터 공유하기 상품퍼가기 열기/닫기
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상품정보

출간일 2017년 04월 28일
쪽수,무게,크기 632쪽 | 1550g | 188*250*37mm
ISBN13 9788960779976
ISBN10 8960779970

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책소개

데이터를 바탕으로 결과를 예측하는 데이터 예측이라는 대표적인 머신 러닝 적용 분야를 통해 다양한 머신 러닝의 기본 원리를 알아보고, 각 방식의 장단점과 상황에 맞는 선택 기준을 알아본다. 실제 머신 러닝을 사용할 때 알고리즘 선택 만큼이나 중요한 데이터 준비, 데이터 탐색 과정을 비롯해 수립한 모델의 평가 및 적용, 모니터링에 이르는 데이터 예측 프로젝트의 전 과정을 상세히 다룬다. 이와 관련된 여러 개념을 다양한 분야의 적용 예제, 사례 연구를 통해 구체적으로 이해하기 쉽게 설명한다.


저자 소개

저 자 소 개

존 캘러허(John D. Kelleher)
더블린 공과대학 컴퓨터학과 강사이자 연구원이다. 전문 분야는 인공 지능, 데이터 분석, 머신 러닝, 자연어 처리, 공간 인식, 문서 분석 등에 걸쳐 있다. 더블린 시립 대학교, 유럽 미디어 연구소, 독일 인공 지능 연구 센터(DFKI) 등의 여러 대학과 연구소에서 일한 바 있다.

브라이언 맥 네미(Brian Mac Namee)
아일랜드 더블린에 살고 있으며, 더블린 대학의 강사이자, Analytics Store의 이사이다. 데이터 분석, 머신 러닝, 데이터 시각화, 인공 지능에 관해 고민하고 글 쓰는 데 많은 시간을 보낸다.

이퍼 다시(Aoife D'Arcy)
2009년 컨설팅 및 교육 회사 Analytics Store를 설립했다. 이 회사는 고급 데이터 마이닝 및 분석 기술들을 이용해 고객이 데이터에서 실행 가능한 통찰을 끌어낼 수 있도록 도와 준다. Analytics Store의 이사이자 수석 컨설턴트로 여러 회사와 함께 사기 검출, 신용 위험, 고객 통찰 등에 대한 해법을 개발해왔다. 또한 고객과 협력해 데이터 마이닝 및 분석에 대한 맞춤식 교육 과정을 개발하고 제공한다.

역자 : 황정동

서울대학교에서 전산학과 물리학을 전공하고 네오위즈에서 시스템 프로그래밍 시스템 및 네트워크 운영 등의 업무를 맡아 대규모 리눅스, 시스템과 네트워크를 관리하고 설계했다. 검색 전문 회사인 첫눈에서 웹봇을 개발했으며, NHN 검색센터에서는 언어 처리 관련 라이브러리 개발에 참여했다. Cauly 등의 모바일 광고 플랫폼 개발 경험도 있으며, LINE+에서 대규모 메시징 플랫폼 개발 및 운영에도 참여했다. 현재는 프리랜서 엔지니어로 활동 중이다.

목차

1장. 데이터 예측 분석을 위한 머신 러닝
__1.1 데이터 예측 분석이란?
__1.2 왜 머신 러닝인가?
__1.3 머신 러닝의 동작 방식
__1.4 머신 러닝이 잘못되는 경우
__1.5 데이터 예측 분석 프로젝트의 생애: CRISP-DM
__1.6 데이터 예측 분석 도구
__1.7 앞으로의 여정
__1.8 연습문제

2장. 데이터에서 통찰을 거쳐 결정으로
__2.1 비즈니스 문제를 분석적 해법으로 전환
____2.1.1 사례 분석: 자동차 보험 사기
__2.2 적용 가능성 평가
____2.2.1 사례 연구: 자동차 보험 사기
__2.3 기본 분석 테이블 설계
____2.3.1 사례 연구: 자동차 보험 사기
__2.4 속성 설계와 구현
____2.4.1 여러 가지 데이터 유형
____2.4.2 여러 가지 속성 유형
____2.4.3 시간 처리
____2.4.4 법적 문제
____2.4.5 속성 구현
____2.4.6 사례 연구: 자동차 보험 사기
__2.5 정리
__2.6 더 읽을거리
__2.7 연습문제

3장. 데이터 탐색
__3.1 데이터 품질 보고서
____3.1.1 사례 연구: 자동차 보험 사기
__3.2 데이터 알아가기
____3.2.1 정규 분포
____3.2.2 사례 연구: 자동차 보험 사기
__3.3 데이터 품질 문제 확인
____3.3.1 값 누락
____3.3.2 원소 개수
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출판사 리뷰

★ 이 책의 대상 독자 ★

이 책은 전산 과학, 자연 과학, 사회 과학, 공학, 경영학 학부생과 대학원생을 위한 머신 러닝, 데이터 마이닝, 데이터 분석이나 인공지능 강의에 사용할 수 있다.
또한 이 책은 데이터 분석가 관점에서 머신 러닝을 산업에 적용하는 사례 연구를 담고 있으므로, 현업 실무자의 입문서나 해당 분야 산업 교육 교재로도 사용할 수 있다.


★ 이 책의 구성 ★

1장. '데이터 예측 분석을 위한 머신 러닝'에서는 머신 러닝을 소개하고,표준 데이터 분석 프로젝트의 생애에서 머신 러닝의 역할을 설명한다.
2장. '데이터에서 통찰을 거쳐 결정으로'에서는 머신 러닝을 바탕으로 비즈니스 목적에 맞는 예측 분석 해법을 설계하고 구축하기 위한 체계를 제공한다. 모든 머신 러닝 알고리즘은 학습에 필요한 데이터셋을 가정하고 있으며,
3장. '데이터 탐색'에서 예측 모델 수립에 사용할 데이터셋을 설계, 구축하고 품질을 확인하는 방법을 설명한다.
4장부터 머신 러닝을 소개한다. 4장. '정보 기반 학습'에서는 정보 수집을 통한 학습, 5장. '유사도 기반 학습'에서는 유추를 통한 학습, 6장. '확률 기반 학습'에서는 가능성 높은 결과를 예측하는 학습, 7장. '오류 기반 학습'에서는 오차를 최소화하는 해법을 찾는 방식의 학습을 제시한다.
각 장들은 크게 두 부분으로 구성된다. 첫 번째 부분에서는 해당 장에서 제시할 주제에 대해 비공식적인 소개를 하고, 내용을 이해하는 데 필요한 근본적인 기술적 개념에 대해 자세히 소개하고, 제시한 학습 방식이 사용하는 표준 머신 러닝 알고리즘을 자세한 적용 예제를 곁들여 설명한다.
두 번째 부분에서는 표준 알고리즘을 잘 알려진 변형 알고리즘으로 확장하는 다양한 방법을 설명한다. 기술적 내용이 실린 장을 이렇게 두 부분으로 구성한 이유는 이렇게 하면 각 장의 내용이 자연스럽게 분리되기 때문이다. 결과적으로 각 장의 첫 번째 부분(기본 발상,원리, 표준 알고리즘, 적용 예제)만 강의에서 다뤄도 주제가 포함된다.
8장. '평가'에서는 예측 모델 성능 평가 방법을 설명하고,다양한 평가 지표를 소개한다. 그리고 표준 방식 다음에 확장과 변형을 설명한다. 기술적인 내용을 다루는 이런 장들은 데이터셋이 포함된 자세한 완전한 실세계 예제들과 예제를 뒷받침하는 논문을 통해 예측 분석과 연결이 유지되고 있다.
9장. '사례 연구: 고객 이탈'
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