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집단지성 프로그래밍

토비 세가란 지음 | 윤종완 옮김 | 한빛미디어 | 2008년 04월 30일 출간
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이 책의 다른 상품 정보

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상품상세정보
ISBN 9788979145625(8979145624)
쪽수 400쪽
크기 188 * 254 mm 판형알림
이 책의 원서/번역서 Programming collective intelligence : building smart web 2.0 applicati / Segaran, Toby

책소개

이 책이 속한 분야

검색&랭킹, 추천시스템, 소셜 북마킹, 온라인 짝짓기 뒤에 숨겨진 원리로 '집단지성'이란 새 영역 소개!

『집단지성 프로그래밍』은 알고리즘 동작원리와 알고리즘이 데이터를 분할하는 방법을 알려주며, 방대한 데이터를 보다 쉽게 처리하기 위해 필요한 계산 기법을 친절히 설명한다. 본문에 등장하는 예제 코드는 파이썬(python)으로 작성되었으나 다른 언어 프로그래머도 이해할 수 있게 모든 알고리즘에 설명을 붙였다.

먼저 기계학습 뒤에 숨겨진 개념설명 후, 협업 필터링 기법, 두 개의 군집 기법, 검색엔진(크롤러, 인덱서, 쿼리엔진) 구조, 페이지랭킹 알고리즘, 신경만 작성 과정, 최적화 알고리즘, 베이지안 필터링, 의사결정트리 모델링, 가격 모델링, 고급 분류기법, 유전자 프로그래밍 등을 차례대로 소개한다.

이를 통해 웹 사이트에서 흥미로운 데이터 세트를 취득하는 방법, 독자운영 서비스의 사용자들로부터 데이터를 수집하는 방법, 발견한 데이터를 분석 및 이해하는 기법 등을 전수한다. 특히 각 절 내에 코드 예제를 가이드북 형태로 만들어 스스로 응용 프로그램을 단계별로 만들고 알고리즘 동작원리의 이해할 수 있도록 유도한다.

이 책의 독서 포인트!
여러 사람들이 매일 수집하는 정보를 이용하는 보다 세련된 프로그램 제작을 가르치는 것이 목적이다. 웹2.0 애플리케이션에 사용자의 성향이나 행태를 분석해서 반영하려는, 또는 웹2.0 서비스의 핵심 컨텐츠에 대해서 고민하는 기획자, 새로운 서비스 개발을 위해서 시장의 데이터를 분석하려는 이들에게 유용하다.

목차

1장. 집단지성 소개
1.1 집단지성이란?
1.2 기계학습이란?
1.3 기계학습의 한계
1.4 실제 예
1.5 기계학습의 다른 사례

2장. 추천시스템 만들기
2.1 협업 필터링
2.2 선호 정보 수집
2.3 유사 사용자 찾기
2.4 항목 추천
2.5 제품 매칭
2.6 딜리셔스 링크 추천 기능 만들기
2.7 항목 기반 필터링
2.8 무비렌즈(MovieLens) 데이터 세트 이용하기
2.9 사용자 기반과 항목 기반 필터링
2.10 함께 풀어보기

3장. 군집 발견
3.1 감독 대 무감독 학습
3.2 단어 벡터
3.3 계층적 군집화
3.4 계통도 출력
3.5 세로줄 군집화
3.6 k평균 군집화
3.7 선호도 군집
3.8 2차원으로 데이터 보기
3.9 군집 가능한 다른 것들
3.10 함께 풀어보기

4장. 검색과 랭킹
4.1 검색엔진이란?
4.2 단순 크롤러
4.3 색인하기
4.4 검색하기
4.5 내용 기반 랭킹
4.6 유입 링크 사용하기
4.7 클릭 학습
4.8 함께 풀어보기

5장. 최적화
5.1 단체 여행
5.2 해답 표현하기
5.3 비용 함수
5.4 무작위 검색
5.5 언덕등반
5.6 시뮬레이티드 어닐링
5.7 유전자 알고리즘
5.8 비행편 검색 실제
5.9 선호도 최적화
5.10 네트워크 시각화
5.11 다른 가능성들
5.12 함께 풀어보기

6장. 문서 필터링
6.1 스팸 필터링
6.2 문서와 단어
6.3 분류기 훈련시키기
6.4 확률 계산
6.5 기본 분류기
6.6 피셔 방식
6.7 학습 정보 저장
6.8 블로그 피드 필터링
6.9 향상된 특성 검출법
6.10 Akismet 사용하기
6.11 다른 기법들
6.12 함께 풀어보기

7장. 의사결정트리
7.1 가입 유형 추정
7.2 의사결정트리 소개
7.3 트리 학습
7.4 최적 단편 선정
7.5 재귀적으로 트리 만들기
7.6 트리 출력하기
7.7 새로운 관찰 분류하기
7.8 트리 가지치기
7.9 손상된 데이터 다루기
7.10 숫자 결과 다루기
7.11 주택 가격 모델링
7.12 "인기도" 모델링
7.13 의사결정트리 활용 시점
7.14 함께 풀어보기

8장. 가격 모델링
8.1 예제 데이터 세트 만들기
8.2 kNN
8.3 물품 가중치
8.4 교차검증
8.5 이질 변수
8.6 축척 최적화
8.7 불균등 분포
8.8 실 데이터 - 이베이 API
8.9 적절한 kNN 활용 방법
8.10 함께 풀어보기

9장. 고급 분류 기법: 커널 기법과 SVM
9.1 중매 데이터 세트
9.2 데이터를 다루는 어려움
9.3 기본 선형 분류
9.4 분류 데이터의 특성
9.5 데이터 축척 조정
9.6 커널 기법 이해
9.7 지지벡터머신
9.8 LIBSVM 사용
9.9 페이스북 매칭
9.10 함께 풀어보기

10장. 독립 특성 발견
10.1 뉴스 코퍼스
10.2 이전 방식들
10.3 비음수 행렬 인수분해
10.4 결과 출력하기
10.5 주식시장 데이터 사용하기
10.6 함께 풀어보기

11장. 진화지성
11.1 유전자 프로그래밍이란?
11.2 프로그램을 트리로 표현하기
11.3 초기 개체군 만들기
11.4 해답 검증하기
11.5 프로그램 돌연변이 시키기
11.6 교배하기
11.7 환경 구축하기
11.8 간단한 게임
11.9 다른 가능성들
11.10 함께 풀어보기

12장. 알고리즘 요약
12.1 베이지안 분류기
12.3 신경망
12.4 지지벡터머신
12.5 KNN
12.6 군집화
12.7 다차원 비례 축소법
12.8 비음수 행렬 인수분해
12.9 최적화

부록 A. 외부 라이브러리
부록 B. 수학 공식

책 속으로

세련된 웹 2.0 서비스 구축을 위한 집단지성 프로그래밍!

이 책은 참여 중심의 인터넷 서비스에서 생성한 방대한 데이터를 이용하는 웹 2.0 서비스 구축 방법을 알려준다. 기계학습과 통계의 세계로 독자를 인도하여 매일 수집되는 사용자 데이터로부터 사용성, 마케팅, 개인성향, 행태분석에 대한 결론을 끌어내는 방법을 보여준다. 또한 웹 사이트, 블로그, 위키, 기타 특수 애플리케이션에서 바로 사용할 수 있는 깔끔하게 정리한 알고리즘을 코드와 함께 제공한다.

이 책의 주요 내용
* 온라인 소매상이 제품 또는 미... 더보기

출판사 서평

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 대규... 더보기

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