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데이터 예측을 위한 머신 러닝 기본 알고리즘 및 적용 예제, 사례 연구로 살펴보는

데이터 과학 시리즈
존 캘러허 , 브라이언 맥 네미, 이퍼 다시 지음 | 황정동 옮김 | 에이콘출판 | 2017년 04월 28일 출간
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상품상세정보
ISBN 9788960779976(8960779970)
쪽수 632쪽
크기 189 * 252 * 40 mm /1546g 판형알림
이 책의 원서 Fundamentals of Machine Learning for Predictive Data Analytics/John D. Kelleher

책소개

이 책이 속한 분야

[데이터 예측을 위한 머신 러닝]은 데이터를 바탕으로 결과를 예측하는 데이터 예측이라는 대표적인 머신 러닝 적용 분야를 통해 다양한 머신 러닝의 기본 원리를 알아보고, 각 방식의 장단점과 상황에 맞는 선택 기준을 알아본다. 실제 머신 러닝을 사용할 때 알고리즘 선택 만큼이나 중요한 데이터 준비, 데이터 탐색 과정을 비롯해 수립한 모델의 평가 및 적용, 모니터링에 이르는 데이터 예측 프로젝트의 전 과정을 상세히 다룬다. 이와 관련된 여러 개념을 다양한 분야의 적용 예제, 사례 연구를 통해 구체적으로 이해하기 쉽게 설명한다.

저자소개

저자 : 존 캘러허

저자 존 캘러허(John D. Kelleher)는 더블린 공과대학 컴퓨터학과 강사이자 연구원이다. 전문 분야는 인공 지능, 데이터 분석, 머신 러닝, 자연어 처리, 공간 인식, 문서 분석 등에 걸쳐 있다. 더블린 시립 대학교, 유럽 미디어 연구소, 독일 인공 지능 연구 센터(DFKI) 등의 여러 대학과 연구소에서 일한 바 있다.

저자 : 브라이언 맥 네미

저자 브라이언 맥 네미(Brian Mac Namee)는 아일랜드 더블린에 살고 있으며, 더블린 대학의 강사이자, Analytics Store의 이사이다. 데이터 분석, 머신 러닝, 데이터 시각화, 인공 지능에 관해 고민하고 글 쓰는 데 많은 시간을 보낸다.

저자 : 이퍼 다시

저자 이퍼 다시(Aoife D'Arcy)는 2009년 컨설팅 및 교육 회사 Analytics Store를 설립했다. 이 회사는 고급 데이터 마이닝 및 분석 기술들을 이용해 고객이 데이터에서 실행 가능한 통찰을 끌어낼 수 있도록 도와 준다. Analytics Store의 이사이자 수석 컨설턴트로 여러 회사와 함께 사기 검출, 신용 위험, 고객 통찰 등에 대한 해법을 개발해왔다. 또한 고객과 협력해 데이터 마이닝 및 분석에 대한 맞춤식 교육 과정을 개발하고 제공한다.

역자 : 황정동

역자 황정동은 서울대학교에서 전산학과 물리학을 전공하고 네오위즈에서 시스템 프로그래밍 시스템 및 네트워크 운영 등의 업무를 맡아 대규모 리눅스, 시스템과 네트워크를 관리하고 설계했다. 검색 전문 회사인 첫눈에서 웹봇을 개발했으며, NHN 검색센터에서는 언어 처리 관련 라이브러리 개발에 참여했다. Cauly 등의 모바일 광고 플랫폼 개발 경험도 있으며, LINE+에서 대규모 메시징 플랫폼 개발 및 운영에도 참여했다. 현재는 프리랜서 엔지니어로 활동 중이다.

목차

1장. 데이터 예측 분석을 위한 머신 러닝
__1.1 데이터 예측 분석이란?
__1.2 왜 머신 러닝인가?
__1.3 머신 러닝의 동작 방식
__1.4 머신 러닝이 잘못되는 경우
__1.5 데이터 예측 분석 프로젝트의 생애: CRISP-DM
__1.6 데이터 예측 분석 도구
__1.7 앞으로의 여정
__1.8 연습문제

2장. 데이터에서 통찰을 거쳐 결정으로
__2.1 비즈니스 문제를 분석적 해법으로 전환
____2.1.1 사례 분석: 자동차 보험 사기
__2.2 적용 가능성 평가
____2.2.1 사례 연구: 자동차 보험 사기
__2.3 기본 분석 테이블 설계
____2.3.1 사례 연구: 자동차 보험 사기
__2.4 속성 설계와 구현
____2.4.1 여러 가지 데이터 유형
____2.4.2 여러 가지 속성 유형
____2.4.3 시간 처리
____2.4.4 법적 문제
____2.4.5 속성 구현
____2.4.6 사례 연구: 자동차 보험 사기
__2.5 정리
__2.6 더 읽을거리
__2.7 연습문제

3장. 데이터 탐색
__3.1 데이터 품질 보고서
____3.1.1 사례 연구: 자동차 보험 사기
__3.2 데이터 알아가기
____3.2.1 정규 분포
____3.2.2 사례 연구: 자동차 보험 사기
__3.3 데이터 품질 문제 확인
____3.3.1 값 누락
____3.3.2 원소 개수 이상
____3.3.3 이상치
____3.3.4 사례 연구: 자동차 보험 사기
__3.4 데이터 품질 문제 처리
____3.4.1 값 누락 처리
____3.4.2 이상치 처리
____3.4.3 사례 연구: 자동차 보험 사기
__3.5 고급 데이터 탐색
____3.5.1 속성 관계 시각화
____3.5.2 공분산과 상관계수 측정
__3.6 데이터 준비
____3.6.1 정규화
____3.6.2 이산화
____3.6.3 표본 추출
__3.7 정리
__3.8 더 읽을거리
__3.9 연습문제

4장. 정보 기반 학습
__4.1 기본 발상
__4.2 원리
____4.2.1 결정 트리
____4.2.2 셰넌의 엔트로피 모델
____4.2.3 정보 이득
__4.3 표준 방식: ID3 알고리즘
____4.3.1 작동 예제: 작물 분포 예측
__4.4 확장과 변형
____4.4.1 속성 선택과 불균질성 지표의 대안
____4.4.2 연속 서술 속성 다루기
____4.4.3 연속 대상 속성 예측
____4.4.4 트리 가지치기
____4.4.5 모델 앙상블
__4.5 정리
__4.6 참고 문헌
__4.7 연습문제

5장. 유사도 기반 학습
__5.1 기본 발상
__5.2 원리
____5.2.1 속성 공간
____5.2.2 거리 함수를 이용한 유사도 측정
__5.3 표준 접근 방식: 최근접 이웃 알고리즘
____5.3.1 작동 예제
__5.4 확장과 변형
____5.4.1 데이터 잡음 처리
____5.4.2 효율적인 메모리 탐색
____5.4.3 데이터 정규화
____5.4.4 연속 목표에 대한 예측
____5.4.5 기타 유사도 지표
____5.4.6 속성 선택
__5.5 정리
__5.6 더 읽을거리
__5.7 에필로그
__5.8 연습문제

6장. 확률 기반 학습
__6.1 기본 발상
__6.2 원리
____6.2.1 베이즈 정리
____6.2.2 베이지언 예측
____6.2.3 조건부 독립과 인수분해
__6.3 표준 방식: 나이브 베이즈 모델
____6.3.1 적용 예제
__6.4 확장과 변형
____6.4.1 스무딩
____6.4.2 연속 속성: 확률 밀도 함수
____6.4.3 연속 속성: 이산화
____6.4.4 베이지안 네트워크
__6.5 정리
__6.6 참고 문헌
__6.7 연습문제

7장. 오류 기반 학습
__7.1 기본 발상
__7.2 원리
____7.2.1 단순 선형 회귀
____7.2.2 오차 측정
____7.2.3 오차 표면
__7.3 표준 방식: 경사 하강법을 이용한 다변수 선형 회귀
____7.3.1 다변수 선형 회귀
____7.3.2 경사 하강법
____7.3.3 학습률과 가중치 초깃값 선택
____7.3.4 적용 예제
__7.4 확장과 변형
____7.4.1 다변수 선형 회귀 모델 해석
____7.4.2 가중치 감쇄를 이용한 학습률 설정
____7.4.3 분류 서술 속성 처리
____7.4.4 분류 대상 속성 처리: 로지스틱 회귀
____7.4.5 비선형 관계 모델링
____7.4.6 다항 로지스틱 회귀
____7.4.7 서포트 벡터 머신
__7.5 정리
__7.6 더 읽을거리
__7.7 연습문제

8장. 평가
__8.1 기본 발상
__8.2 원리
__8.3 표준 방식: 유보 테스트 집합에 대한 오분석율
__8.4 확장과 변형
____8.4.1 평가 실험 설계
____8.4.2 성능 지표: 분류 대상
____8.4.3 성능 지표: 예측 점수
____8.4.4 성능 지표: 다항 대상
____8.4.5 성능 지표: 연속 대상
____8.4.6 모델 적용 이후의 평가
__8.5 정리
__8.6 더 읽을거리
__8.7 연습문제

9장. 사례 연구: 고객 이탈
__9.1 비즈니스 이해
__9.2 데이터 이해
__9.3 데이터 준비
__9.4 모델링
__9.5 평가
__9.6 적용

10장. 사례 연구: 은하 분류
__10.1 비즈니스 이해
____10.1.1 상황적 능숙함
__10.2 데이터 이해
__10.3 데이터 준비
__10.4 모델링
____10.4.1 기준 모델
____10.4.2 속성 선택
____10.4.3 5단계 모델
__10.5 평가
__10.6 적용

11장. 데이터 예측 분석을 위한 머신 러닝의 예술
__11.1 예측 모델에 대한 다른 관점
__11.2 머신 러닝 방식 선택
____11.2.1 프로젝트에 맞는 머신 러닝 방식
____11.2.2 데이터에 맞는 머신 러닝 방식
__11.3 그다음 단계

A장. 머신 러닝을 위한 기술 통계학 및 데이터 시각화
__연속 속성을 위한 기술 A.1 술 통계학
____A.1.1 중심 경향성
____A.1.2 분산
__A.2 분류 속성을 위한 기술 통계학
__A.3 모집단과 표본
__A.4 데이터 시각화
____A.4.1 막대그래프
____A.4.2 히스토그램
____A.4.3 박스 그래프

B장. 머신 러닝을 위한 확률론 소개
__B.1 확률론 기초
__B.2 확률 분포와 확률 합계
__B.3 유용한 확률 규칙 몇 가지
__B.4 정리

C장. 머신 러닝을 위한 미분 기법
__C.1 연속 함수의 도함수
__C.2 연쇄 법칙
__C.3 편도함수

출판사 서평

★ 이 책의 대상 독자 ★

이 책은 전산 과학, 자연 과학, 사회 과학, 공학, 경영학 학부생과 대학원생을 위한 머신 러닝, 데이터 마이닝, 데이터 분석이나 인공지능 강의에 사용할 수 있다.
또한 이 책은 데이터 분석가 관점에서 머신 러닝을 산업에 적용하는 사례 연구를 담고 있으므로, 현업 실무자의 입문서나 해당 분야 산업 교육 교재로도 사용할 수 있다.

★ 이 책의 구성 ★

1장. '데이터 예측 분석을 위한 머신 러닝'에서는 머신 러닝을 소개하고,표준 데이터 분석 프로젝트의 생애에서 머신 러닝의 역할을 설명한다... 더보기

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