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IT 엔지니어를 위한 머신러닝 이론 입문

위키북스 데이터 사이언스 시리즈 1
나카이 에츠지 저자(글) · 김범준 번역 · 곽동민 감수
위키북스 · 2016년 06월 17일
10.0 (2개의 리뷰)
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머신러닝의 바탕이 되는 데이터 사이언스의 본질을 이해하자!
현재 화제가 되고 있는 머신러닝(기계학습)의 툴과 라이브러리는 내부에서 어떻게 계산을 하는 걸까? 계산해서 얻은 결과는 어떤 의미를 담고 있을까? 그 결과를 어떻게 비즈니스적으로 활용하면 좋을까? 이런 의문을 가진 엔지니어가 늘고 있습니다.

이 책은 IT 개발자 중에서 머신러닝 알고리즘을 공부하고 싶어하며 그 알고리즘 속에 포함된 이론을 이해하여 업무에 활용하고 싶어하는 독자를 대상으로 쓰여졌습니다. 머신러닝 기술은 여러모로 활용되겠지만 이 책은 '데이터 분석 결과를 업무 판단에 이용한다'라는 개념을 가지고 각종 알고리즘을 설명합니다.

알고리즘의 이해를 위해 이 책에서는 머신러닝 이론을 수학적인 배경부터 하나씩 차근차근 설명합니다. 또 파이썬으로 샘플 프로그램을 실행해 볼 수 있도록 하였으며, 그 결과를 보는 것으로 머신러닝을 지탱하는 이론을 실감할 수 있도록 구성돼 있습니다.

작가정보

저자(글) 나카이 에츠지

저자 나카이 에츠지 (中井 ?司)는 1971년 4월 일본 오오사카 출생. 노벨 물리학상을 진지하게 꿈꾸고 이론물리학 연구에 몰두했던 학생 시절, 대학 입시에 열정을 쏟았던 입시 학원 강사 시절, 그리고 화려하게(?) 변신하여 외국계 기업에서 리눅스 엔지니어로 활약하게 될 때까지 항상 유닉스/리눅스 서버와 묘한 인연으로 인생을 함께 보냈다.
휴일에는 러시아 문학과 철학책을 읽으며 피아노 재즈를 즐기는 인생을 보내고 싶었지만 지금은 사랑하는 초등학교 1학년 딸과 스포츠 센터에 수영하러 다니고 있는 동네에서 유명한 '좋은 아빠'로 살고 있다. '세계 평화'를 위해 일찍 집에 들어가려고는 하지만 사랑하는 또 한 가지인 선술집에 들리기를 좋아하는 사람이다.
요즘에는 머신러닝 이론 등의 데이터 과학의 기초 지식을 계몽하는 일도 열심히 하며 활동 범위를 넓혀가고 있다.

번역 김범준

역자 김범준은 일본 호세이대학 경영학부를 졸업했다. 대학 시절 취미로 프로그래밍을 시작한 것을 계기로 이 업계에 발을 들여놓게 됐으며, 한국과 일본에서 임베디드 시스템과 게임 관련 회사에서 개발 프로젝트를 진행했다. 《번역서로는 모던 C 언어 프로그래밍》《따라 하면서 배우는 유니티 3D 입문》이 있으며, 저서로는 《만들면서 배우는 OS커널의 구조와 원리》《뇌를 자극하는 하드웨어 입문》이 있다.

감수자 곽동민은 소프트웨어 개발 12년차로서 컴퓨터과학 학사를 시작으로 대학원에서 머신러닝 및 검색엔진을 전공하였으며, 현재는 통계학 학사를 취득 중에 있다. 여러 회사에서 대용량의 자연어처리, 영상처리, 검색엔진, 머신러닝 프로젝트를 진행하면서 관련 경험과 지식을 축적하였고, 지금도 관련 기업에서 딥러닝 프로젝트를 진행하고 있다.
한 번의 인공지능 서비스 관련 스타트업 창업 경험과 Talent Acquisition 경험을 통해 인공지능과 비지니스의 융합, 스타트업에 큰 관심을 갖게 되었으며, 늘 관련 분야에 대한 고민을 즐기고 있다.
축적한 지식을 같이 공유하고자 『머신러닝에서 딥러닝까지』라는 저서를 집필하였다.

목차

  • ▣ 01장: 데이터 과학과 머신러닝
    1.1 업무상에서 데이터 과학이 하는 역할
    1.2 머신러닝 알고리즘 분류
    ___1.2.1 분류: 클래스 판정을 산출하는 알고리즘
    ___1.2.2 회귀분석: 수치를 예측하는 알고리즘
    ___1.2.3 클러스터링: 지도자 없이 그룹화하는 알고리즘
    ___1.2.4 그 밖의 알고리즘
    1.3 이 책에서 사용하는 예제
    ___1.3.1 회귀분석에 의한 관측값 추측
    ___1.3.2 선형판별에 의한 신규 데이터 분류
    ___1.3.3 이미지 파일 감색 처리(대표색 추출)
    ___1.3.4 손글씨 문자 인식
    1.4 분석 도구 준비
    ___1.4.1 이 책에서 사용할 데이터 분석 도구
    ___1.4.2 실행 환경 설치 순서(CentOS 6)
    ___1.4.3 실행 환경 설치 순서(Mac OS X)
    ___1.4.4 실행 환경 설정 순서(Windows 7/8.1)
    ___1.4.5 IPython 사용법

    ▣ 02장: 최소제곱법 - 머신러닝 이론의 첫 걸음
    2.1 다항식 근사와 최소제곱법에 의한 추정
    ___2.1.1 트레이닝 세트의 특징 변수와 목적 변수
    ___2.1.2 다항식 근사와 오차함수 설정
    ___2.1.3 오차함수를 최소화할 수 있는 조건
    ___2.1.4 예제 코드로 확인한다
    ___2.1.5 통계모델이라는 관점에서 최소제곱법이란
    2.2 오버 피팅 검출
    ___2.2.1 트레이닝 셋과 테스트 셋
    ___2.2.2 테스트 셋으로 검증한 결과
    ___2.2.3 교차 검증을 통해 일반화 능력을 검증한다
    ___2.2.4 데이터 개수에 따른 오버 피팅 변화
    2.3 부록 - 헤세행렬의 성질

    ▣ 03장: 최우추정법 - 확률을 사용한 추정 이론
    3.1 확률 모델을 이용한다
    ___3.1.1 데이터 발생 확률 설정
    ___3.1.2 우도함수로 파라미터를 평가한다
    ___3.1.3 예제 코드로 확인한다
    3.2 단순한 예로 설명한다
    ___3.2.1 정규분포의 파라메트릭 모델
    ___3.2.2 예제 코드로 확인한다
    ___3.2.3 추정량을 평가하는 방법(일치성과 불편성)
    3.3 부록-표본평균ㆍ표본분산의 일치성과 불편성
    ___3.3.1 표본평균ㆍ표본분산의 일치성과 불편성 증명
    ___3.3.2 예제 코드로 확인한다

    ▣ 04장: 퍼셉트론 - 분류 알고리즘 기초
    4.1 확률적 기울기 하강법 알고리즘
    ___4.1.1 평면을 분할하는 직선의 방정식
    ___4.1.2 오차함수를 사용하여 분류 결과를 평가한다
    ___4.1.3 기울기 벡터로 파라미터를 수정한다
    ___4.1.4 예제 코드로 확인한다
    4.2 퍼셉트론을 기하학적으로 해석한다
    ___4.2.1 바이어스 항의 임의성과 알고리즘 수렴 속도
    ___4.2.2 퍼셉트론의 기하학적 해석
    ___4.2.3 바이어스 항의 기하학적인 의미

    ▣ 05장: 로지스틱 회귀와 ROC 곡선 - 학습 모델을 평가하는 방법
    5.1 분류 문제에 최우추정법을 적용한다
    ___5.1.1 데이터 발생 확률 설정
    ___5.1.2 최우추정법으로 파라미터를 결정한다
    ___5.1.3 예제 코드로 확인한다
    5.2 ROC 곡선으로 학습 모델을 평가한다
    ___5.2.1 로지스틱 회귀를 현실 문제에 적용한다
    ___5.2.2 ROC 곡선으로 성능 평가
    ___5.2.3 예제 코드로 확인한다
    5.3 부록 - IRLS법 도출

    ▣ 06장: k-평균법 - 비지도 학습모델 기초
    6.1 k-평균법을 통한 클러스터링과 그 응용
    ___6.1.1 비지도 학습모델 클러스터링
    ___6.1.2 k-평균법을 사용한 클러스터링
    ___6.1.3 이미지 데이터에 응용
    ___6.1.4 예제 코드로 확인한다
    ___6.1.5 k-평균법의 수학적 근거
    6.2 게으른 학습모델로서의 k-최근접이웃
    ___6.2.1 k-최근접이웃으로 분류
    ___6.2.2 k-최근접이웃의 문제점

    ▣ 07장: EM 알고리즘 - 최우추정법에 의한 비지도 학습
    7.1 베르누이 분포를 사용한 최우추정법
    ___7.1.1 손글씨 문자 합성 방법
    ___7.1.2 이미지 생성기와 최우추정법
    7.2 혼합분포를 사용한 최우추정법
    ___7.2.1 혼합분포로 확률계산
    ___7.2.2 EM 알고리즘 절차
    ___7.2.3 예제 코드로 확인한다
    ___7.2.4 클러스터링으로 데이터를 해석한다
    7.3 부록 - 손글씨 문자 데이터를 다운로드한다

    ▣ 08장: 베이즈 추정 - 데이터를 기반으로 확신을 더하는 방법
    8.1 베이즈 추정 모델과 베이즈 정리
    ___8.1.1 베이즈 추정의 개념
    ___8.1.2 베이즈 정리 입문
    ___8.1.3 베이즈 추정으로 정규분포를 정한다: 파라미터 추정
    ___8.1.4 베이즈 추정으로 정규분포를 결정한다: 관측값의 분포를 추정
    ___8.1.5 예제 코드로 확인한다
    8.2 베이즈 추정을 회귀분석에 응용
    ___8.2.1 파라미터의 사후분포 계산
    ___8.2.2 관측값의 분포를 추정
    ___8.2.3 예제 코드로 확인한다
    8.3 부록-최우추정법과 베이즈 추정의 관계

책 속으로

머신러닝에 관심을 갖는 IT 개발자가 예상 외로 늘고 있는 것 아닌가, 하는 생각을 하게 된 것은 1년 전쯤이었습니다. 데이터 과학이나 딥러닝 급기야 인공지능까지 각 미디어가 선호하는 단어들이 넘쳐나는 상황에서 데이터 분석을 전문으로 하지 않는 일반 IT 개발자도 머신러닝 기술을 활용할 수 있을 것이라고 기대해 볼 수 있는 시대가 다가왔습니다. 이제는 '전문 지식이 없어도 사용할 수 있습니다'라고 광고하는 머신러닝 서비스도 생겨날 정도입니다.

하지만 여기에는 큰 함정이 존재합니다. 다양한 머신러닝 툴이나 라이브러리가 오픈소스로 제공되어 머신러닝 계산 처리를 누구나 실행할 수 있게 됐습니다. 데이터를 입력하고 프로그램을 실행하면 일단 결과는 나올 것입니다. 그렇지만 그 결과가 어떤 '의미'를 갖고 있는지 알 수 있을까요? 머신러닝 툴이 내어주는 결과를 업무에 활용하려면 그 툴이 어떤 알고리즘으로 동작하는지 알아야 툴이 내어준 결과물을 제대로 파악할 수 있겠지요.

이 책에서는 독자들이 머신러닝 기술을 업무에 활용할 것이라는 전제하에 머신러닝 알고리즘을 기본부터 설명합니다. 구체적인 예제를 통해 '어떤 사고 방식으로 무엇을 계산하는가'에 대하여 빠짐없이 설명합니다. 이렇게 차근차근 설명하여 머신러닝에서 데이터 과학에 이르기까지 독자들이 그 밑바탕부터 이해할 수 있게 돕는 것이 이 책의 목표입니다. 머신러닝 분야에는 다양한 알고리즘이 존재하지만 이들 알고리즘의 근본에는 '데이터의 모델화와 파라미터의 최적화'라는 사상이 공통으로 포함돼 있습니다. 이 책에서는 이러한 '사상'에 중점을 두고 각각의 수식이 포함한 의미를 가능한 한 쉽게 설명하려고 합니다. 이 사상을 이해한 후에는 딥러닝이나 신경 네트워크 등 이 책에서 다루지 않은 어려운 알고리즘도 겁낼 필요가 없을 것입니다.

머신러닝을 업무에 사용하기 위한 기획 작업을 지시받아 당황한 사람, 마케팅 분석 프로그램 개발 프로젝트에 갑자기 투입된 독사람 등 IT 업계에 몸담고 있는 필자의 지인들 중 이러한 상황에 처한 분들이 많아진 것을 보고 머신러닝에 관심을 갖는 IT 개발자가 예상 외로 늘고 있는 것 아닌가, 하고 필자가 생각하게 된 것 같습니다. 지금부터 머신러닝 기술을 이해하고 능숙하게 사용한다면 IT 개발자로서 새로운 인생을 개척할 기회를 잡게 될 것이 분명합니다. 그리고 무엇보다 머신러닝 기술은 IT 개발자의 지적 호기심과 탐구심을 채워줄 수 있을 만큼 많은 재미를 포함하고 있습니다. 이 책은 한 명이라도 더 많은 독자분에게 발판이 되어 드릴 것이며, 독자분이 이 책을 발판 삼아 머신러닝의 세계로 한 발 나아갈 수 있기를 기원합니다.

- 서문 중에서

기본정보

상품정보
ISBN 9791158390334
발행(출시)일자 2016년 06월 17일
쪽수 284쪽
크기
172 * 235 * 16 mm / 593 g
총권수 1권
시리즈명
위키북스 데이터 사이언스 시리즈
원서명/저자명 ITエンジニアのための機械?習理論入門/中井 ?司

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바로드림 서비스 안내

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  • 바로드림은 전국 교보문고 매장 및 교내서점에서 이용 가능합니다.
  • 잡지 및 일부 도서는 바로드림 이용이 불가합니다.
  • 각 매장 운영시간에 따라 바로드림 이용 시간이 달라질 수 있습니다.

수령 안내

  • 안내되는 재고수량은 서비스 운영 목적에 따라 상이할 수 있으므로 해당 매장에 문의해주시기 바랍니다.
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취소/교환/반품 안내

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음반/DVD 바로드림시 유의사항

  • 음반/DVD 상품은 바로드림 주문 후 수령점 변경이 불가합니다. 주문 전 수령점을 꼭 확인해주세요.
  • 사은품(포스터,엽서 등)은 증정되지 않습니다.
  • 커버이미지 랜덤발매 음반은 버전 선택이 불가합니다.
  • 광화문점,강남점,대구점,영등포점,잠실점은 [직접 찾아 바로드림존 가기], [바로드림존에서 받기] 로 주문시 음반코너에서 수령확인이 가능합니다.
  1. STEP 01
    픽업박스에서 찾기 주문
  2. STEP 02
    도서준비완료 후 휴대폰으로 인증번호 전송
  3. STEP 03
    매장 방문하여 픽업박스에서 인증번호 입력 후 도서 픽업
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도서 소득공제 안내

  • 도서 소득공제란?

    • 2018년 7월 1일 부터 근로소득자가 신용카드 등으로 도서구입 및 공연을 관람하기 위해 사용한 금액이 추가 공제됩니다. (추가 공제한도 100만원까지 인정)
      • 총 급여 7,000만 원 이하 근로소득자 중 신용카드, 직불카드 등 사용액이 총급여의 25%가 넘는 사람에게 적용
      • 현재 ‘신용카드 등 사용금액’의 소득 공제한도는 300만 원이고 신용카드사용액의 공제율은 15%이지만, 도서·공연 사용분은 추가로 100만 원의 소득 공제한도가 인정되고 공제율은 30%로 적용
      • 시행시기 이후 도서·공연 사용액에 대해서는 “2018년 귀속 근로소득 연말 정산”시기(19.1.15~)에 국세청 홈택스 연말정산간소화 서비스 제공
  • 도서 소득공제 대상

    • 도서(내서,외서,해외주문도서), eBook(구매)
    • 도서 소득공제 대상 상품에 수반되는 국내 배송비 (해외 배송비 제외)
      • 제외상품 : 잡지 등 정기 간행물, 음반, DVD, 기프트, eBook(대여,학술논문), 사은품, 선물포장, 책 그리고 꽃
      • 상품정보의 “소득공제” 표기를 참고하시기 바랍니다.
  • 도서 소득공제 가능 결제수단

    • 카드결제 : 신용카드(개인카드에 한함)
    • 현금결제 : 예치금, 교보e캐시(충전에한함), 해피머니상품권, 컬쳐캐쉬, 기프트 카드, 실시간계좌이체, 온라인입금
    • 간편결제 : 교보페이, 네이버페이, 삼성페이, 카카오페이, PAYCO, 토스, CHAI
      • 현금결제는 현금영수증을 개인소득공제용으로 신청 시에만 도서 소득공제 됩니다.
      • 교보e캐시 도서 소득공제 금액은 교보eBook > e캐시 > 충전/사용내역에서 확인 가능합니다.
      • SKpay, 휴대폰 결제, 교보캐시는 도서 소득공제 불가
  • 부분 취소 안내

    • 대상상품+제외상품을 주문하여 신용카드 "2회 결제하기"를 선택 한 경우, 부분취소/반품 시 예치금으로 환원됩니다.

      신용카드 결제 후 예치금으로 환원 된 경우 승인취소 되지 않습니다.

  • 도서 소득공제 불가 안내

    • 법인카드로 결제 한 경우
    • 현금영수증을 사업자증빙용으로 신청 한 경우
    • 분철신청시 발생되는 분철비용

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