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웹을 위한 머신 러닝 머신 러닝을 활용한 영화 추천 및 감성 분석 웹 애플리케이션 개발

acorn+PACKT 시리즈
안드레아 아이소니 지음 | 윤성진 옮김 | 에이콘출판 | 2017년 03월 22일 출간
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ISBN 9788960779877(8960779873)
쪽수 328쪽
크기 190 * 236 * 24 mm /768g 판형알림
이 책의 원서 Machine Learning for the Web/Andrea Isoni

책소개

이 책이 속한 분야

[웹을 위한 머신 러닝]은 머신 러닝과 함께 웹 마이닝, 자연어 처리 기법을 활용해 영화를 추천하고 영화 리뷰에 대한 감성을 분석하는 웹 애플리케이션을 직접 구현해볼 수 있도록 관련 이론과 예시를 실용적으로 제시한다. 실습을 통해 머신 러닝을 학습하고 이를 웹 애플리케이션에 적용하는 데 관심 있는 입문자에게 이 책은 좋은 길라잡이가 될 것이다.

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저자소개

저자 : 안드레아 아이소니

저자 안드레아 아이소니(Andrea Isoni)는 데이터 과학자며 물리학 박사이자 물리 전문가다. 소프트웨어 개발자로서도 폭넓은 경험이 있다. 머신 러닝 알고리즘과 기법에 대해 넓은 지식이 있으며, 파이썬(python), C/C++, 자바(java), 자바스크립트(javascript), C#, SQL, HTML, 하둡(hadoop) 등의 멀티프로그래밍 언어에 대한 경험이 있다.

역자 : 윤성진

역자 윤성진은 KAIST 전산학과에서 석사 학위를 취득하고, 약 22년 동안 LG전자, 보험넷, 엑센츄어, 티맥스소프트, LUXROBO에서 연구 개발, 컨설팅, 제품 기획, 전략 기획 분야에서 일해왔다. 최근 5년 동안 티맥스소프트에서 연구 기획 실장 및 수석 제품 기획자로 다양한 데이터 및 미들웨어 관련 소프트웨어 제품을 기획했으며, LUXROBO에서 모듈형 로봇 플랫폼 제품 기획과 CSO로서 사업 전략을 수립했다.

목차

1장. 파이썬 기반의 실용적 머신 러닝 소개
__머신 러닝 기본 개념
____머신 러닝 예제
________모듈(라이브러리) 설치와 가져오기
__데이터의 준비, 조작, 시각화: NumPy, pandas, matplotlib 튜토리얼
____NumPy 사용
________배열 생성
________배열 조작
________배열 연산
________선행 대수 연산
________통계 및 수학 함수
____pandas 모듈 이해
________데이터 탐색
________데이터 조작
____Matplotlib 튜토리얼
__이 책에서 사용된 과학 라이브러리
__머신 러닝을 사용할 때
__요약

2장. 머신 러닝 기법: 자율 학습
__군집화 알고리즘
____확률 분포 방식
________EM 알고리즘
________가우시안 혼합
____중심 방식
________k 평균
____밀도 방식
________평균 이동
____계층 방식
________군집화 방법의 훈련과 비교
__차원 축소
____주성분 분석
________PCA 예제
__특이값 분해
__요약

3장. 머신 러닝 기법: 지도 학습
__모델 오류 평가
__일반화 선형 모델
____선형 회귀
____리지 회귀
____라소 회귀
____로지스틱 회귀
____일반화 선형 모델에 대한 확률적 해석
____k 근접 이웃법(KNN)
__나이브 베이즈
____다항 분포 나이브 베이즈
____가우시안 나이브 베이즈
__의사 결정 트리
__서포트 벡터 머신
____커널 트릭
__방법 간의 비교
____회귀 분석 문제
____분류 문제
__히든 마르코프 모델
____파이썬 예제
__요약

4장. 웹 마이닝 기법
__웹 구조 마이닝
____웹 크롤러(스파이더)
____인덱서
____랭킹: 페이지 랭크 알고리즘
__웹 콘텐츠 마이닝
____파싱
__자연어 처리
____정보 검색 모델
________TF-IDF
________잠재 의미 분석(LSA)
________Doc2Vec(word2vec)
________Word2vec: CBOW와 스킵그램 아키텍처
________CBOW 모델의 수학적 설명
________Doc2Vec 확장
________영화 리뷰 쿼리 예제
__사후 처리 정보
____잠재 디리클레 할당
________모델
________예제
____오피니언 마이닝(감성 분석)
__요약

5장. 추천 시스템
__유틸리티 행렬
__유사도 척도
__협업 필터링 방법
____메모리 기반 협업 필터링
________사용자 기반 협업 필터링
________아이템 기반 협업 필터링
________가장 단순한 아이템 기반 협업 필터링: 슬롭원
____모델 기반 협업 필터링
________교대 최소 제곱법
________확률 내리막 경사법
________비음수 행렬 분해
________특이값 분해
__CBF 방법
____아이템 특징 평균 방법
____정규화된 선형 회귀 분석 방법
__추천 시스템 학습을 위한 연관 규칙
__로그 우도비 추천 시스템 방법
__하이브리드 추천 시스템
__추천 시스템 평가
____평균 제곱근 오차 평가
____분류 척도
__요약

6장. 장고 시작
__HTTP: GET, POST 메소드 기초
____설치와 서버 생성
____설정
__앱 작성: 주요 기능
____모델
____HTML 웹 페이지 URL과 뷰
________HTML 페이지
____URL 선언과 뷰
__어드민
____셸 인터페이스
____명령
____RESTful 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API)
__요약

7장. 영화 추천 시스템 웹 애플리케이션
__애플리케이션 설정
__모델
__명령
__사용자 등록 및 로그인/로그아웃 구현
__정보 검색 시스템(영화 쿼리)
__평점 시스템
__추천 시스템
__어드민 인터페이스와 API
__요약

8장. 영화 리뷰에 대한 감성 분석 애플리케이션
__애플리케이션 사용법 개요
__검색 엔진 선택과 애플리케이션 코드
__Scrapy 설정과 애플리케이션 코드
____Scrapy 설정
____스크랩퍼
____파이프라인
____크롤러
__장고 모델
__장고와 Scrapy 통합
____명령(감성 분석 모델과 쿼리 삭제)
____감성 분석 모델 로더
____실행 완료 쿼리 삭제
____감성 리뷰 분석기: 장고 뷰와 HTML
__페이지 랭크: 장고 뷰와 알고리즘 코드
__어드민과 API
__요약

출판사 서평

[추천사]

TV나 신문과 같이 추적되지 않는 미디어를 통한 언론 홍보의 시대는 가고 있다. 요즘 마케터들은 누가 어떤 제품을 클릭하고 구매했는지 관련 있는 정보를 모두 파악해 자원 효율을 최대하기 위해 생산, 지출, 예산 배정을 최적화하고자 한다. 이를 통해 전례 없는 수준의 개인화가 이뤄지게 됐고, 이를 적절히 사용한다면 고객들은 사회 인구 통계학적 집단에 소속된 존재가 아닌, 한 개인으로서 존재의 가치를 느낄 수 있을 것이다.
정말 흥미롭기도 하고 도전적이기도 한데, 분명한 것은 다음 10년 동안 비구조화된 데이터(uns... 더보기

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