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R을 활용한 머신 러닝 2/e
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R을 활용한 머신 러닝 2/e

R로 머신 러닝 알고리즘 작성, 데이터 준비, 데이터 예측 기법 깊이 파기

브레트 란츠 저/윤성진 | 에이콘출판사 | 2017년 09월 15일 | 원서 : Machine Learning with R - Second Edition 리뷰 총점10.0 정보 더 보기/감추기
내용
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상품정보

출간일 2017년 09월 15일
쪽수,무게,크기 576쪽 | 1048g | 188*235*28mm
ISBN13 9791161750538
ISBN10 1161750533

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책소개

『R을 활용한 머신 러닝 2/e』를 읽다 보면 ‘머신 러닝이 이렇게 쉬운 거였어?’라는 생각이 들기도 하고, 수학이나 프로그래밍 언어를 잘 몰랐어도 직관적으로 머릿속에 쏙쏙 들어오는 머신 러닝 개념에 흥미를 느끼고 있는 자신을 발견하게 될 것이다. 몇 줄의 R 코드로 머신 러닝이 어떻게 작동되는지 눈으로 직접 확인할 수 있고 최신의 기법까지 내 손으로 직접 짜 볼 수 있는 짜릿한 경험과 자신감을 제공해 주는 것이 이 책의 매력이다. 머신 러닝을 즐겁게 시작하고 싶은 독자 여러분에게 이 책을 추천해본다!


저자 소개

작가파일보기 관심작가알림 신청 저 : 브레트 란츠

Brett Lantz 혁신적인 데이터 방법을 이용해 인간의 행동을 이해하고자 10년 이상을 보냈다. 숙련된 사회학자로서 10대들의 소셜 네트워크 웹사이트 프로파일의 대규모 데이터베이스를 연구하면서 처음으로 머신 러닝에 매료됐다. 그 이후로 휴대폰 통화 의료 청구 데이터 자선 활동 등의 여러 학문에 걸친 연구를 진행해왔다. 가족과 시간을 보내고 대학 스포츠를 하고 닥스훈트와 즐겁게 지낼 때가 아니면 데이터에서 통찰력을 찾는 데 관한 지식을 공유하는 전용 웹사이트인 http://dataspelunking.com을 관리한다.

작가파일보기 관심작가알림 신청 역 : 윤성진

KAIST 전산학과에서 석사 학위를 취득하고, 약 22년 동안 LG전자, 보험넷, 엑센츄어, 티맥스소프트, LUXROBO에서 연구개발, 컨설팅, 제품기획, 전략기획 분야에서 일을 해 왔다. 최근 5년 동안, 티맥스소프트에서 연구기획 실장 및 수석 제품기획자로 다양한 데이터 및 미들웨어 관련 소프트웨어 제품기획을 했으며 LUXROBO에서 모듈형 로봇 플랫폼 제품기획과 CSO로서 사업 전략을 수립했다.

목차

1장. 머신 러닝 소개
__머신 러닝의 기원
__머신 러닝의 사용과 남용
____머신 러닝 성공 사례
____머신 러닝의 한계
____머신 러닝의 윤리
__기계의 학습 방법
____데이터 저장소
____추상화
____일반화
____평가
__실전 머신 러닝
____입력 데이터 타입
____머신 러닝 알고리즘 타입
____입력 데이터와 알고리즘 매칭
__R을 이용한 머신 러닝
____R 패키지 설치
____패키지 로딩과 언로딩
__요약


2장. 데이터의 관리와 이해
__R 데이터 구조
____벡터
____팩터
____리스트
____데이터 프레임
____행렬과 배열
__R을 이용한 데이터 관리
____데이터 구조 저장, 로드, 제거
____CSV 파일에서 데이터 가져오기와 저장하기
__데이터 탐색과 이해
____데이터 구조 탐색
____수치 변수 탐색
______중심 경향 측정: 평균과 중앙값
______분산 측정: 사분위수와 다섯 숫자 요약
______수치 변수의 시각화: 상자그림
______수치 변수 시각화: 히스토그램
______수치 데이터의 이해:균등 분포와 정규 분포
______분산 측정:분산과 표준 편차
__범주 변수 탐색
____중앙화 경향 측정: 모드
__변수 간의 관계 탐
... 펼처보기

책속으로

머신 러닝의 핵심은 정보를 실행 가능한 지능으로 변환하는 알고리즘과 관련이 있다. 이러한 사실 때문에 머신 러닝은 요즘과 같은 빅데이터 시대에 잘 맞다. 머신 러닝이 없었다면 정보의 방대한 흐름을 따라 잡기가 거의 불가능하다. (교차 플랫폼, 비용이 들지 않는 통계 프로그래밍 환경인) R의 명성이 높아지고 있어서 머신 러닝을 시작하기에 지금 같은 적기는 없을 것이다. R은 데이터 통찰력을 찾을 수 있게 도와주는 강력하고 배우기 쉬운 툴셋을 제공한다. 이 책에서는 실습 사례와 내부 핵심 엔진의 작동 방식을 이해하는 데 필요한 기초 이론을 결합해서 독자의 프로젝트에 머신 러닝을 적용할 때 필요한 모든 지식을 제공한다. --- 지은이의 말 중에서

평소에 어떤 것이 너무 궁금해서 공부는 하고 싶은데 "과연 할 수 있을까" 걱정만 하다가, 어느 날 아주 우연히 어떤 글이나 책을 보고 "아! 이렇게 쉬운 거였어?"하며 아주 허탈해한 적이 있을 것이다. 아마도 머신 러닝을 시작하고 싶은 많은 분께 이 책이 그런 경험을 선사하지 않을까 생각한다.
머신 러닝이 산업 전반에 빠르게 확산되는 중이고 뛰어난 성과를 보여줄 것이라는 기대감이 급격하게 상승
... 펼처보기 --- 옮긴이의 말 중에서

출판사 리뷰

이 책에서 다루는 내용

- R의 힘을 이용해서 실제 데이터 과학 응용으로 일반적인 머신 러닝 알고리즘 구축
- 분석을 위한 데이터 정제 및 준비와 결과를 시각화하기 위한 R 기술 이해
- 여러 종류의 머신 러닝 모델을 찾아 데이터 요구사항 충족 및 분석 문제를 해결하기 위한 최고의 모델 파악
- 베이지안과 최근접 이웃 방법을 이용한 데이터 분류
- 의사결정 트리, 규칙, 서포트 벡터 머신을 구축한 값 예측
- 선형 회귀를 이용한 수치 값 예측과 신경망을 이용한 데이터 모델링
- 머신 러닝 모델의 성능 평가와 개선
- 텍스트 마이닝, 소셜 네트워크 데이터, 빅데이터에 특화된 머신 러닝 기법

이 책의 대상 독자

이 책은 데이터를 실전에 사용하고 싶은 사람들을 위한 책이다. 머신 러닝에 대해 이미 조금은 알고 있지만 R을 사용해보지 않았거나 R에 대해 조금 알지만 머신 러닝은 처음일 수 있다. 어떤 경우든 이 책을 통해 빠르게 학습하고 응용할 수 있게 될 것이다. 기본적인 수학과 프로그래밍 개념을 조금이라도 아는 것이 머신 러닝을 배우는 데에 도움 되겠지만, 이전의 경험은 필요 없다. 오직 필요한 것은 호기심뿐이다.

이 책의 구성

1장, '머신 러닝 소개'에서는 기계 학습자(machine learner)를 정의하고 구분해주는 용어와 개념을 살펴보고 학습 작업을 적절한 알고리즘에 매칭하는 방법을 제시한다.
2장, '데이터의 관리와 이해'에서는 R을 이용해서 데이터를 직접 다룰 수 있는 기회를 제공한다. 데이터를 로딩하고 탐색하고 이해하는 데 사용되는 필수 데이터 구조와 절차를 설명한다.
3장, '게으른 학습: 최근접 이웃 분류'에서는 단순하지만 강력한 머신 러닝 알고리즘을 이해하고 첫 번째 실제 작업인 암의 악성 샘플 식별에 적용하는 방법을 알려준다.
4장, '확률적 학습: 나이브 베이즈 분류'에서는 최첨단 스팸 필터링 시스템에서 사용하고 있는 확률의 핵심적인 개념을 소개한다. 독자는 자신만의 스팸 필터를 개발하는 과정에서 텍스트 마이닝의 기초를 배운다.
5장, '분할 정복: 의사결정 나무와 규칙 기반의 분류'에서는 예측을 정확하고 쉽게 설명하는 두 학습 알고리즘을 탐색한다. 이 방법은 투명성이 중요한 작업에 적용된다.
6장, '수치 데이터 예측: 회귀 방법'에서는 수치 예측에 사용되는 머신 러닝 알고리즘을 소개한다. 이 기법은 통계 분야에 아주
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