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파이썬으로 구현하는 고급 머신 러닝
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파이썬으로 구현하는 고급 머신 러닝

딥러닝을 포함한 최신 고급 머신 러닝 기술과 파이썬 활용

존 하티 저 / 남궁영환 | 에이콘출판사 | 2017년 08월 17일 첫번째 리뷰어가 되어주세요 | 판매지수 2073 판매지수란? 공유 페이스북 공유하기 트위터 공유하기 상품퍼가기 열기/닫기
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상품정보

출간일 2017년 08월 17일
쪽수,무게,크기 376쪽 | 906g | 188*235*22mm
ISBN13 9791161750354
ISBN10 1161750355

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책소개

과거 오랜 기간 어려움을 겪었던 문제의 해결 방안이 등장하면서 최근 몇 년 사이 머신 러닝 분야는 발전 속도는 가히 폭발적이다. 특히 신경망 기반 접근 방법은 딥러닝이라는 기술로 큰 도약을 이뤘다 하겠다. 이 책에서는 이러한 머신 러닝에서 폭넓게 사용되는 핵심 알고리즘을 비롯해 최근 각광받고 있는 다양한 딥러닝 관련 대표 알고리즘들을 친절하고 자세하게 설명한다. 이미지 분류 등에서 높은 성능 향상을 보인 컨볼루션 신경망(CNN) 외에도 제한된 볼츠만 머신(RBM), 심층 신뢰망(DBN), SdA 등을 예제 데이터와 파이썬 코드를 이용해 직접 익힐 수 있게 한다. 뿐만 아니라 캐글(Kaggle)에서 높은 성능을 보인 기법도 쉽게 참고할 수 있게 한 점이 돋보인다. 참고 문헌으로 제공하는 풍부한 연구 지식을 통해서도 실력을 향상시킬 수 있을 것으로 기대한다.


저자 소개

저자 : 존 하티(John Hearty)

디지털 회사의 컨설턴트로, 데이터 사이언스와 인프라스트럭처 엔지니어링 분야의 전문가다. 모바일 게임에서부터 미국 자동차 보험회사인 콘솔 분석에 AAA 관련된 고난도의 문제까지 다뤄왔다. 고급 머신 러닝 기술을 실제 문제에 적용하기 시작하면서 XBox 플랫폼에서 플레이어 모델링 기능과 대규모 데이터 인프라스트럭처를 개발하기 위해 마이크로소프트와 계약을 체결했다. 그가 속한 팀은 엔지니어링, 데이터 과학 분야에서 획기적인 진전을 이루며, 결과물에 대해 Microsoft Studio에서 복제해가기도 했다.
이러한 경험을 통해 결국 존은 새로운 통찰력이나 데이터에 기반을 둔 역량을 추구하는 국내외 고객을 위한 포괄적인 인프라 및 분석 솔루션을 제공하는 컨설턴트가 됐다. 그가 현재 가장 의욕적으로 수행 중인 계약 프로젝트는 주요 소셜 네트워크에 대한 예측 분석 모델을 만들고 사용자들 간의 연결 관계에 대한 중요성을 정량화하는 것이다. 수년간 데이터 작업에 몰두한 결과 존은 끊임없는 질문을 통해 궁금증을 해결하려고 한다. 개인적인 관심사를 충족시키기 위해 파이썬으로 매일매일 ML 솔루션을 개발하고 있다. 여기에는 StyleNet computational... 펼처보기

역자 : 남궁영환

고려대학교 컴퓨터학과(학사/석사)와 서던캘리포니아 대학교(Univ. of Southern California)(석사)를 졸업하고, 플로리다 대학교(Univ. of Florida)에서 데이터 마이닝을 주제로 컴퓨터공학 박사 학위를 취득했다. 삼성SDS 연구소에서 클라우드 컴퓨팅, 빅데이터 인프라 플랫폼, 데이터 과학/분석에 관한 다양한 최신 기술의 연구/개발 과제를 수행했다. 현재 아마존 웹 서비스(Amazon Web Services)에서 프로페셔널 서비스 빅데이터 컨설턴트(Professional Services Big Data Consultant)로 활동 중이다.

목차

1장. 비지도 머신 러닝
__주성분 분석(PCA)
____PCA: 기초
____PCA 활용
__K-평균 클러스터링
____클러스터링: 기초
____클러스터링 분석
____클러스터링 환경 변수 튜닝
__SOM(Self-organizing maps)
____SOM 알고리즘의 기초
____SOM 알고리즘 활용
__참고 문헌
__요약


2장. 심층 신뢰망(DBN)
__신경망: 기본 개념
____신경망의 구성
____네트워크 토폴로지
__제한된 볼츠만 머신(RBM)
____RBM의 소개
______토폴로지
______학습
____RBM 애플리케이션
____RBM 애플리케이션 추가 사항
__심층 신뢰망(DBN)
____DBN 학습
____DBN 애플리케이션
____DBN 검증
__참고 문헌
__요약


3장. SdA
__오토인코더
____오토인코더 소개
______토폴로지
______학습
____dA
____dA 응용
__SdA
____SdA 응용
____SdA 성능 평가
__참고 문헌
__요약


4장. 컨볼루션 신경망(CNN)
__CNN의 소개
____컨볼루션 신경망 토폴로지
______컨볼루션 레이어
______풀링 레이어
______convnet 학습
______종합 정리
____CNN의 응용
__참고 문헌
__요약


5장. 준지도 학습
__소개
_
... 펼처보기

출판사 리뷰

이 책에서 다루는 내용

*첨단 딥러닝 알고리즘에 대한 실질적이고 이론적인 이해를 돕기 위한 최고 수준의 데이터 과학자의 성과 비교
*모든 기술에 대해 깔끔하게 설명된 코드와 테스트 실행 결과를 통해 신규 기술이 실제로 접할 수 있는 문제의 적용과 해결
*대규모의 복잡한 데이터 자동화와 이를 통해 장시간 작업을 필요로 하는 문제점의 극복 방안
*강력한 피처 엔지니어링 기술을 사용한 기존의 입력 데이터와 분석 모델의 정확도 향상방법
*분석 결과의 일관성을 향상시키기 위한 여러 가지 학습 기술 활용 방법
*폭넓은 비지도 학습 기법을 이용해 데이터셋에 숨겨진 패턴/구조 분석과 이해
*어렵고 과감한 도전이 필요한 문제에 대한 전문가들의 효과적이고 반복적으로 검증에 초점을 맞춘 방법 소개
*여러 가지 분석 모델을 함께 묶어 활용하는 강력한 앙상블 기술을 통해 딥러닝 모델을 더 효과적으로 만드는 방법

이 책의 대상 독자

최근 몇 년 사이 급부상한 고급 분석 모델링 기술에 초점을 맞춰 이 책을 읽기 바란다. 이 책은 많은 경험을 보유한 데이터 과학자와 기존 기술을 새로운 환경에 적용하려는 개발자에 상관없이 고급 분석 알고리즘을 공부하고자 하는 독자 모두를 대상으로 한다.

이 책의 구성

1장, '비지도 머신 러닝'에서는 데이터셋에 담긴 패턴과 구조를 파악하기 위해 비지도 학습을 어떻게 적용하는지 알아본다.
2장, 'DBN(Deep Belief Networks)'에서는 RBM과 DBN 알고리즘이 어떻게 동작하는지 자세히 설명한다. 이를 어떻게 사용하는지 알게 될 것이다. 그리고 결과에 대한 퀄리티를 향상시킬 수 있는 능력도 확실히 얻을 수 있을 것이다.
3장, 'SdA'에서는 고차원 입력 데이터의 피처 모델 학습에 SdA를 적용하는 방법을 통해 딥 아키텍처 형태로 모델을 만드는 방법을 계속 살펴본다.
4장, '컨볼루션 신경망(CNN)'에서는 컨볼루션 신경망(Convnet)를 어떻게 적용하는지 소개한다.
5장, '준지도 학습'에서는 다양한 준지도 학습을 어떻게 적용하는지 설명한다. 주요 기법으로는 CPLE, 자가 학습(self-learning), S3VM 등이 있다
6장, '텍스트 피처 엔지니어링'에서는 앞에서 다룬 모델에 대한 효과를 더욱 높일 수 있도록 데이터를 잘 준비하는 기술에 대해 알아본다.
7장, '피처 엔지니어링 II'에서는 (1) 데이터 퀄리티 문제를 완화하거나, (2) 머신 러닝에 도움이 되
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