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파이썬으로 배우는 대규모 머신 러닝
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파이썬으로 배우는 대규모 머신 러닝

대규모 데이터 분석과 처리를 위한 다양한 머신 러닝 기법 활용

바스티앙 스야딘 ,루카 마싸론 ,알베르토 보스체티 공저 / 이미정 | 에이콘출판사 | 2017년 07월 10일 | 원서 : Large Scale Machine Learning with Python 첫번째 리뷰어가 되어주세요 | 판매지수 1116 판매지수란? 공유 페이스북 공유하기 트위터 공유하기 상품퍼가기 열기/닫기
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상품정보

출간일 2017년 07월 10일
쪽수,무게,크기 528쪽 | 1000g | 188*235*27mm
ISBN13 9791161750224
ISBN10 1161750223

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책소개

파이썬을 활용해 대규모 데이터 세트에 머신 러닝을 적용하는 방법을 안내한다. 실제 파이썬 코드를 이용해 현재 가장 많이 사용되는 머신 러닝 기법들과 프레임워크로 대규모 데이터 세트를 처리하는 방법을 설명하고 있다. 기본적으로 파이썬 문법과 머신 러닝 개념을 어느 정도 숙지한 중급 독자를 위한 책으로, 통계와 수학에 대한 실무 지식이 있다면 더욱 이해하기 쉬울 것이다. 머신 러닝 분야에서 언급되는 주요 개념, 프레임워크, 알고리즘, 툴 등을 적절하게 사용하는 예를 제시한다.


저자 소개

저 자 소 개

바스티앙 스야딘(Bastiaan Sjardin)
인공지능 및 수학을 전공한 데이터 과학자이자 스타트업 창업자다. 레이던 대학(University of Leiden)에서 매사추세츠 공과대학(MIT) 캠퍼스 과정을 이수하고 인지 과학(cognitive science) 분야에서 석사학위를 취득했다. 지난 5년 동안 광범위한 데이터 과학 및 인공지능 프로젝트를 수행했다. 코세라(Coursera)에서 진행되는 미시간대학(University of Michigan) 소셜 네트워크 분석 과정과 존스홉킨스 대학교(Johns Hopkins University) 머신 러닝 과정의 TA를 담당하고 있다. 선호하는 프로그래밍 언어는 파이썬과 R이다. 현재 머신 러닝 및 인공지능 애플리케이션을 대규모로 제공하는 Quandbee(http://www.quandbee.com/)의 공동 창업자로 회사를 이끌고 있다.

루카 마싸론(Luca Massaron)
다변수 통계 분석, 머신 러닝, 고객 분석을 전문으로 하는 데이터 과학자이자 마케팅 리서치 디렉터다. 지난 10년간 추론, 통계, 데이터 마이닝, 알고리즘을 활용해 실제적인 문제를 해결하고, 데이터에서 가치를 창출하는 일에 몸담았다. 이탈리아에서 웹 잠재 고객 분석 분야의 개척자로 활동한 이후 캐글(Kaggle) 상위 10위에 오르... 펼처보기

역자 : 이미정

성균관대 전자전기 컴퓨터공학부를 졸업하고, 한동대학교 정보통신공학 석사학위를 이수했다. 삼성전자 LSI 사업부 기술개발실에 근무했으며, 오라클 미들웨어 사업부에서 컨설턴트로 활동했다. 현재는 MDS 테크놀로지에서 세일즈 엔지니어로 재직 중이다. 에이콘출판사에서 출간한 『Pig를 이용한 빅데이터 처리 패턴』(2014), 『Splunk 6 핵심 기술』(2015), 『빅데이터 마이닝(2017)』을 번역했다.

목차

1장. 확장성을 향한 첫걸음

__확장성에 대한 자세한 설명
____대규모 객체 생성하기
____파이썬 소개
____파이썬을 통한 스케일 업
____파이썬을 통한 스케일 아웃
__대규모 머신 러닝을 위한 파이썬
____파이썬 2와 파이썬 3 중 어느 것을 선택할 것인가?
____파이썬 설치
____단계적 설치
____패키지 설치
____패키지 업그레이드
____과학용 배포판
____주피터 / IPython 소개
__파이썬 패키지
____NumPy
____SciPy
____Pandas
____Scikit-learn
__요약

2장. Scikit-learn으로 확장 가능한 학습
__코어에 구애 받지 않는 학습(Out-of-core learning)
____실행 가능한 방법으로서 재표본추출
____한 번에 하나의 객체만으로 최적화를 하는 방법
____코어에 구애 받지 않는(out-of-core) 학습 시스템 구축
__소스로부터 데이터를 스트리밍하기
____현실을 반영하는 데이터 세트
____첫 번째 예제 - 자전거 대여 데이터 세트 스트리밍하기
__확률적 학습(Stochastic learning)
____배치 경사 하강법(Batch gradient descent)
____확률적 경사 하강법
____Scikit-learn의 SGD 구현체
____SGD 학습 파라미터 정의하기
__데이터 스트림을 통
... 펼처보기

출판사 리뷰

★ 이 책에서 다루는 내용 ★

■ 확장성이 뛰어난 머신 러닝 알고리즘 적용 방법
■ 최신 머신 러닝 기법 활용
■ 딥러닝과 확장 가능한 데이터 처리 기법을 활용한 예측 정확도 향상
■ 스파크에서 맵리듀스 프레임워크 활용
■ 스파크 및 하둡을 활용한 효과적인 머신 러닝 알고리즘 적용 방법
■ 강력한 대규모 앙상블 생성
■ 데이터 스트림을 사용해 대규모 데이터 세트에서 선형 및 비선형 예측 모델 학습


★ 이 책의 대상 독자 ★

데이터 과학 분야의 실무자, 개발자, 그리고 크고 복잡한 데이터 세트를 다루려는 모든 사람들에게 적합하다. 가능한 한 많은 독자들을 대상으로 하려고 노력했다. 그러나 이 책이 다루는 주제가 상당히 고급 과정이라는 점을 감안했을 때 강제 사항은 아니지만 분류, 회귀, 오차 최소화 함수, 교차 검증 같은 기본적인 머신 러닝의 개념에 익숙할 것을 권장한다. 또한 이 책에서 제안하는 다양한 해결 방식의 개념을 이해하기 위해 일정 수준 이상의 수학 지식과 함께 파이썬, 주피터 노트북 및 명령행 실행에 어느 정도 경험이 있는 독자를 가정했다. 코드는 다른 언어(R, Java 및 MATLAB) 프로그래머가 따라갈 수 있는 양식으로 작성했다. 이론적으로는 머신 러닝에 익숙하며, 컴퓨터 연산, 메모리 및 I/O 성능 문제로 파이썬을 활용해 R 또는 MATLAB 같은 다른 언어를 다루는 것에 관심이 있는 데이터 과학자에게 적합하다(그러나 이에 국한되지는 않는다).


★ 이 책의 구성 ★

1장, ‘확장성을 향한 첫 걸음’에서는 머신 러닝을 확장하는 문제를 정확한 관점에서 설정하고, 사용할 도구에 익숙해지도록 안내한다.
2장, ‘Scikit-learn으로 확장 가능한 학습’에서는 메모리 소비가 적은 확률적 경사 하강법(Stochastic gradient descent, SGD)에 대한 전략을 설명한다. 이들은 코어에 구애 받지 않는 out-of-core 학습을 기반으로 한다. 또한 해싱 기법처럼 다양한 데이터를 처리할 수 있는 데이터 전처리 기술도 다룰 것이다.
3장, ‘빠른 SVM 구현체’에서는 서포트 벡터 머신(support vector machines) 형태로 비선형성을 찾아낼 수 있는 스트리밍 알고리즘을 다룬다. LIBLINEAR 및 Vowpal Wabbit 같은 Scikit-learn의 대안을 제시할 것이다. 이들은 외부 셸 명령으로 동작하지만, 파이썬 스크립트로 쉽게 래핑되고 호출될 수 있다.
4장, ‘신경망과 딥러닝’에서는 H2O
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