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집단지성프로그래밍   [중상급] 83%
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집단지성프로그래밍 [중상급]

토비 세가란 저 / 윤종완 | 한빛미디어 | 2008년 04월 30일
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집단지성프로그래밍 [중상급]

품목정보

품목정보
발행일 2008년 04월 30일
쪽수, 무게, 크기 400쪽 | 841g | 188*254*30mm

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중고도서 소개

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책소개

목차

저자 소개

저자 : 토비 세가란
계산 생명공학 회사인 젠스트럭트에서 약제 발현 원리 이해를 위한 알고리즘을 설계하고 데이터마이닝 기법을 적용하는 소프트웨어 개발 부서를 맡고 있으며, 수집된 데이터 세트들을 분석해 원하는 값을 찾도록 돕는 오픈 소스 프로젝트에도 참여하고 관련된 여러 다른 회사와도 일하고 있다. 이 밖에도 인기 있는 태스크토이(www.tasktoy.com)와 레이지베이스(www.lazybase.com) 같은 다수의 무료 웹 서비스...
역자 : 윤종완
KAIST에서 운영체제를 전공한 윤종완씨는 정보검색분야 분야 전문가로 현대전자, 현재정보기술 연구소 연구원, 코리아와이즈넛 기술이사를 거쳐 현재 오픈마루 검색팀 팀장으로 재직 중이다. 관심 분야는 인터넷 정보 검색, 웹 마이닝이고 검색기술에 많은 경험을 가지고 있다. 최근에는 웹2.0 서비스의 집단지성에 관한 연구를 활발히 하고 있다.

줄거리

장별 내용

1장. 집단지성 소개
이 장에서는 기계학습 뒤에 숨겨진 개념을 설명하고, 이를 다른 영역에 적용하는 방법과 다수 사람들로부터 모은 데이터에서 새로운 결론을 꺼내는 방법을 설명한다.

2장. 추천
이 장에서는 온라인 소매상점에서 제품이나 미디어를 추천하는 데 곧잘 사용되는 협업 필터링 기법을 소개한다. 또한 소셜 북마크 사이트에서 링크를 사람들에게 추천하고 무비렌즈(MovieLens) 데이터 세트에서 영화를 추천하는 시스템을 만드는 방법에 대해서도 소개한다.

3장. 군집 발견
이 장에서는 2장의 아이디어를 이용해서 대규모 데이터 세트에서 유사항목을 가진 그룹을 자동으로 검출하는 두 개의 군집 기법들을 소개한다. 즉, 인기 블로그 집합에서 그리고 소셜 네트워킹 웹 사이트로부터의 사람들의 요구에서 그룹을 찾기 위해 군집을 사용하는 방법을 보여준다.

4장. 검색과 랭킹
이 장에서는 크롤러, 인덱서, 쿼리엔진과 같은 검색엔진 구조를 설명한다. 또한 유입 링크를 활용하여 웹 페이지 점수를 매기는 페이지랭킹(PageRanking) 알고리즘도 다루며, 검색어와 연계된 검색 결과를 학습하는 신경망(Neural Network)을 만드는 방법도 소개한다.

5장. 최적화 기법
이 장에서는 한 문제에 대한 수백만의 가능한 해답 중 최적 해답을 찾도록 설계된 최적화 알고리즘을 소개한다. 이 알고리즘의 다양한 사용법이 같은 지역을 여행하는 단체 여행객이 최적의 비행편을 찾는 문제와 학생들을 기숙사에 배치하는 가장 좋은 방법 그리고 최소의 교차점을 가지는 네트워크 배치 문제를 통해 소개된다.

6장. 문서 필터링
이 장에서는 베이지안 필터링 기법을 소개한다. 이 기법은 여러 무료 또는 상용 스팸 필터에서 사용하는 기법으로 단어의 유형 또는 문서 내의 여러 특성을 기반으로 문서를 자동 분류한다. 여기서는 이것을 RSS 검색 결과 집합에 적용하여 자동적으로 RSS 항목들을 분류하는 예제를 다룬다.

7장. 의사결정트리 모델링
의사결정트리(decision tree)는 예측뿐만 아니라 의사결정 과정 모델링에 유용한 방법이다. 첫 번째 의사결정트리는 서버로그에서 추출한 가상데이터로 만들고, 사용자가 프리미엄 가입자가 될 것인지 아닌지를 판단하는 데 사용한다. 기타 예제에서는 부동산 가격과 인기도를 모델링하는 데 부동산 웹 사이트의 데이터를 이용한다.

8장. 가격 모델링
이 장에서는 5장의 최적화 기법과 kNN 기법을 분류가 아닌 숫자 값 예측 문제에 적용해 본다. 이 방법들을 이베이 오픈 API와 결합하여 속성 집합에 기반을 둔 경매 물건들의 최종 경매 가격을 예측하는 시스템을 구축한다.

9장. 고급 분류 기법들: 커널 기법과 SVM
이 장에서는 온라인 데이트 사이트에서 사람들을 중매하거나 전문가 연락처를 검색하는 데 SVM(support-vector machine) 기법을 적용해 본다. SVM은 상당히 고급 기법으로, 다른 기법들과 비교도 해 본다.

10장. 독립 특성 발견
이 장에서는 다소 새로운 기법인 NMF(non-negative matrix factorization) 기법을 소개한다. 이 기법은 데이터 세트에서 독립적인 특성들을 찾는 데 사용된다. 많은 데이터 세트 내의 항목들은 미리 알기 어려운 다른 특성들과의 조합으로 생성되는데, 여기서는 이 특성들을 발견하는 것이다. 뉴스 기사 세트에 적용해서 주제를 검출하고 해당 주제를 가지는 뉴스 기사를 찾는 예제에 이 기법을 적용해 본다.

11장. 진화지성
이 장에서는 유전자 프로그래밍(genetic programming)을 소개한다. 이 기법은 최적화 기법을 넘는 고상한 기법으로 진화 사상을 이용해서 알고리즘을 생성하여 특정 문제를 해결하는 데 이용된다. 또한 컴퓨터가 처음에는 초보 플레이어지만 게임이 진행될수록 자신의 코드를 개선해 가며 기술을 향상시키는 간단한 게임 예제를 다룬다.

12장. 알고리즘 요약
이 장에서는 이 책에서 소개한 기계학습과 통계 알고리즘을 검토하고 이들을 인공지능 문제들에 비교한다. 이는 독자스스로 알고리즘 동작원리와 알고리즘이 데이터를 분할하는 방법을 이해하는 데 도움을 줄 것이다.

출판사 리뷰

추천평

"이 책은 처음 AI 알고리즘과 사용법을 익히는 개발자에게 최고의 학습서다. 또한 나처럼 오랫동안 AI를 접해온 사람도 알고 있는 지식을 다시 돌아보는 데 최고다."
- 댄 러셀, 최고기술리더, 구글.

"토비의 책은 복잡한 기계학습 알고리즘 문제를 현재 웹에서 나타나는 상호작용 분석에 바로 적용할 수 있게 이해하기 쉬운 예제로 다뤘다. 2년 전에 출간했으면 결실 없이 헤맸던 아까운 내 시간을 많이 절약했을 좋은 책이다."
- 팀 월터스, CTO, Collective Intellect.

"집단지성 프로그래밍은 방대한 데이터를 처리하는데 필요한 계산 기법들을 친절하게 집대성한 주옥같은 책이다. 특히, 이 책에서 소개한 기술들은 인터넷상의 격리된 데이터 섬들에서 가치 있는 것을 찾는데 적용할 수 있다. 여러분이 인터넷 개발자라면 이 책을 꼭 소장 바란다."
- 파울 티마, 선임 소프트웨어 엔지니어, 구글

판매자 정보

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업체명 최선호 대표자명 최선호
사업자 등록번호 834-91-01787 사업자 종목 기타 중고 상품 소매업(도서)
고객 상담 전화번호 010-4599-1795 고객 상담 이메일 likechoi@naver.com
본사 소재지 경기도 안양시 만안구 안양동 857-16 지하 층

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