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도서

머신러닝 인 액션

: 기계 학습 알고리즘으로 데이터 마이닝하기

피터 해링턴 저/김영진 역 | 제이펍 | 원서 : Machine Learning IN ACTION

머신러닝 인 액션
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출간일

2013년 06월 26일

480쪽 | 952g | 188*245*30mm

ISBN-13

9788994506661

ISBN-108994506667

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책소개

최고의 한 수를 위한 데이터 마이닝!

개발자를 위한 지침서. 기계 학습 소개, 다양한 예제로 기계 학습 실습하기, 매일 발생되는 데이터 분석하기, 어프라이어리와 에이다부스트 같은 전형적인 알고리즘 수행하기 등을 다룬다. 통계자료 처리, 데이터 분석, 데이터 시각화 등을 독자들의 업무에 바로 적용할 수 있도록 알고리즘 주요 부분을 재사용 가능한 코드로 사용하였다. 독특하고 다양한 파이썬 예제를 통해 기계학습이나 통계처리에 대한 사전 지식이 없는 독자도 분류, 예측, 추천 그리고 고차원 속성을 요약하고 간소화하는 개념과 방법을 이해하도록 안내한다.


상세이미지

저자 소개

저자 : 피터 해링턴

Peter Harrington
피터 해링턴은 전기 공학 분야의 학사 및 석사 학위를 가지고 있다. 캘리포니아와 중국에 있는 인텔 기업에서 7년간 일했으며, 다섯 개의 미국 특허를 보유하고 있다. 그의 논문은 세 개의 학술 저널에 게재되었고, 현재 질라바이트 주식회사(Zillabyte Inc.)의 수석 과학자이다. 질라바이트에 합류하기 전 2년간 기계 학습 소프트웨어 상담가로 일했었다. 현재는 프로그램 대회에 참가하기도 하고 3D 프린터를 만들기도 하면서 자유 시간을 보내고 있다.

역자 : 김영진

로봇을 좋아하던 10살 소년의 막연한 꿈은 어느덧 열망이 되어 인공지능 분야에 입문하게 되었다. 단순한 작업을 위해 만들어진 기계가 아닌, 사람처럼 느끼고 생각하는 로봇을 만들겠다는 꿈을 이루기 위해서는 해야 할 연구의 크기가 만만치 않음을 실감하며 잠시 잠깐 후회한 적도 있으나, 꿋꿋이 꿈을 향해 가던 중 귀한 인연이 닿아 첫 번역서인 《머신러닝 인 액션》의 작업에 동참하게 되었다. 현재 숭실대학교 인공지능 연구실 BI팀 소속으로 배움을 쌓아가고 있다.

목차

제1부 분류

1장 기계 학습 기초

1.1 기계 학습이란 무엇인가?
1.1.1 센서 및 데이터 홍수
1.1.2 기계 학습은 점점 더 중요해질 것이다
1.2 주요 전문용어
1.3 기계 학습의 주요 기술
1.4 올바른 알고리즘 선정 방법
1.5 기계 학습 응용 프로그램 개발 단계
1.6 왜 파이썬인가?
1.6.1 실행 가능한 의사코드
1.6.2 인기 좋은 파이썬
1.6.3 장점
1.6.4 단점
1.7 NumPy 라이브러리로 시작하기
1.8 요약

2장 k-최근접 이웃 알고리즘
2.1 거리 측정을 이용하여 분류하기
2.1.1 준비: 파이썬으로 데이터 불러오기
2.1.2 kNN 분류 알고리즘 실행하기
2.1.3 분류기 검사하기
2.2 예제: kNN을 이용하여 데이트 사이트의 만남 주선 개선하기
2.2.1 준비: 텍스트 파일의 데이터 구문 분석하기
2.2.2 분석: 매스플롯라이브러리로 scatter 플롯 생성하기
2.2.3 준비: 수치형 값 정규화하기
2.2.4 검사: 전체 프로그램으로 분류기 검사하기
2.2.5 사용: 모두에게 유용한 시스템 만들기
2.3 예제: 필기체 인식 시스템
2.3.1 준비: 이미지를 검사 벡터로 변환하기
2.3.2
... 펼처보기

출판사 리뷰

빅 데이터 분석의 핵심 기술, 기계 학습!

《머신러닝 인 액션》은 개발자를 위해 작성된 지침서다. 통계자료 처리, 데이터 분석, 데이터 시각화 등을 독자들의 업무에 바로 적용할 수 있도록 알고리즘 주요 부분을 재사용 가능한 코드로 사용하였다. 독특하고 다양한 파이썬 예제를 통해 분류, 예측, 추천 그리고 고차원 속성을 요약하고 간소화하는 개념과 방법을 이해하게 될 것이다.

최고의 한 수를 위한 데이터 마이닝!

컴퓨터는 자신의 성능을 개선하기 위해 경험적 지식을 활용한다. 이러한 학습을 위해서는 데이터를 얻는 프로그램이 있어야 하며, 그 데이터의 흥미롭고 유용한 패턴을 찾을 수 있도록 알고리즘이 있어야 한다. 하지만 가장 먼저 필요한 것은 분석을 하고자 하는 영역을 설정하는 것이며, 이를 분석하기 위한 수학자들이 있어야 한다는 것이다. 기계 학습은 이처럼 다양한 기술들을 필요로 한다.

독자들은 기계 학습이나 통계 처리에 대한 사전 지식이 없어도 상관없다. 파이썬이 기계 학습과 친숙해지도록 도와줄 것이다.

이 책의 주요 내용은 다음과 같다.

· 기계 학습 소개
· 다양한 예제로 기계 학습 실습하기
· 매일 발생되는 데이터 분석하기
· 어프라이어리와 에이다부스트 같은 전형적인 알고리즘 수행하기

8개의 기계 학습 알고리즘
· C4.5(trees)
· k-평균(k-means)
· 지지 벡터 머신기계(support vector machines)
· 어프라이어리(Apriori)
· 에이다부스트(AdaBoost)
· k-최근접 이웃(k-Nearest Neighbors)
· 나이브 베이스(Naive Bayes)
· 카트(CART)

추천사

이해하기 쉽고 유용한 책!
_알렉산드라 알베스(Alexandre Alves), 오라클(Oracle Corpration)

핵심 개념의 똑똑하고 매력적인 응용 프로그램!
_패트릭 투히(Patrick Toohey), 메틀러토레도(Mettler-Toledo Hi-Speed)

기막힌 예제들! 이를 통해 무엇이든 ‘학습’할 수 있다.
_존 그리핀(John Griffin), 《Hibernate Search in Action》의 공동 저자

다양한 기계학습 알고리즘으로 능숙하게 설계된 ‘쉬운’ 분류!
_스티븐 맥카메이(Stephen McKamey), 아이소머 이노베이션(Isomer Innovations)

현업에 종사하는 전문가를 위한 훌륭한 책!
_에드몽 베골리(edmon begoli), 아마존 ★★★★★

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