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Scikit-learn으로 머신 러닝 마스터

개빈 해클링 저자(글) · 이병욱 번역
에이콘출판 · 2018년 05월 30일
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머신 러닝의 관계에 관해 기초적인 개념을 정립할 수 있도록 돕는 책이다. 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습에 이르기까지 머신 러닝에서 주로 사용되는 기법 대부분을 비교해 설명하며, 이에 관해 파이썬의 scikit-learn 패키지를 사용한 예제를 직접 수행해 볼 수 있다.
특히 잘 정립되고 간결한 설명은 모든 머신 러닝 기법의 기본 개념을 다시 한 번 확고히 이해하는 데 많은 도움을 줄 것이다. 또한 모든 예제를 파이썬 scikit-learn을 사용해 제공하기 때문에 코드를 직접 수행해 가면서 책을 읽을 수 있다.

★ 이 책에서 다루는 내용 ★
■ 편향과 분산 등의 기본 개념
■ 범주형 변수, 텍스트, 이미지 등에서 특징 추출
■ 선형 회귀와 k-최근접 이웃을 사용한 연속 변수 예측
■ 로지스틱 회귀와 서포트 벡터 머신을 이용한 문서와 이미지 분류
■ 배깅과 부스팅 기법을 활용한 예측기의 앙상블 구축
■ K-평균 군집화를 사용한 데이터 내 숨겨진 구조의 발견
■ 보편적으로 사용되는 머신 러닝 시스템의 성능 평가

★ 이 책의 대상 독자 ★
보편적인 머신 러닝 알고리즘의 작동법을 이해하고 어떻게 활용할 것인지에 대한 직관을 얻는 데 도움을 주기 위한 책이다. 또한 이 책은 scikit-learn API를 배우고자 하는 데이터 과학자에게도 유용하다. 책을 읽을 때 머신 러닝의 기초 지식이나 파이썬 지식이 있으면 도움이 되겠지만 반드시 있어야만 하는 것은 아니다.

작가정보

저자(글) 개빈 해클링

저자 개빈 해클링 (Gavin Hackeling)
데이터 과학자다. 자동 음성 인식, 문서 분류, 물체 인식, 의미 세분화 등의 다양한 머신 러닝 분야에서 일한다. 노스캐롤라이나 대학과 뉴욕 대학을 졸업했고 부인, 고양이와 함께 브루클린에서 살고 있다.

㈜크라스랩 대표이사이자 서울과학종합대학원 디지털금융 MBA 주임교수를 맡고 있다. 한국과학기술원 KAIST 전산학과 계산 이론 연구실에서 학위를 취득했으며 공학을 전공한 금융 전문가로, 세계 최초의 핸드헬드-PC(Handheld-PC) 개발에 참여해 한글 윈도우 CE 1.0과 2.0을 미국 마이크로소프트 본사에서 공동 개발했다. 1999년에는 국내 최초 전 보험사 보험료 실시간 비교 서비스를 제공하는 ㈜보험넷을 창업해 업계에 큰 반향을 불러일으켰다. 이후 삼성생명을 비롯한 생명 보험사 및 손해 보험사에서 CMO(마케팅 총괄 상무), CSMO(영업 및 마케팅 총괄 전무) 등을 역임하면서 혁신적인 상품과 서비스를 개발, 총괄했다. 세계 최초로 파생상품인 ELS를 기초 자산으로 한 변액 보험을 개발해 단일 보험 상품으로 5천억 원 이상 판매되는 돌풍을 일으켰고, 매일 분산 투자하는 일 분산 투자(daily Averaging) 변액 보험을 세계 최초로 개발해 상품 판매 독점권을 획득했다. 최근에는 머신러닝 기반의 금융 분석과 블록체인에 관련된 다양한 활동을 하고 있으며, 과학기술정보통신부 우정사업본부 정보센터의 네트워크 & 블록체인 자문위원을 맡고 있다.
저서로는 『비트코인과 블록체인, 가상자산의 실체 2/e』(에이콘, 2020)과 대한민국학술원이 2019 교육부 우수학술도서로 선정한 『블록체인 해설서』(에이콘, 2019)가 있다.

작가의 말

최근 몇 년 사이에 상상만 하던 것들이 머신 러닝으로 하나씩 실현되고 있다. 이 기법은 실로 다양한 응용 분야를 만들어냈다. 스팸 차단 같은 응용은 너무나 성공적이어서 이제는 어디서나 볼 수 있는 일상처럼 돼 버렸다. 다른 많은 분야도 최근 들어 연구가 활발하며, 머신 러닝의 미래를 보여준다.
이 책에서는 몇 가지 머신 러닝 모델과 학습 알고리즘을 자세히 알아본다. 머신 러닝이 보편적으로 응용되고 있는 분야에 대해 살펴보고 머신 러닝 시스템의 성능을 평가하는 척도를 설명한다. 이를 위해 scikit-learn이라 불리는 유명한 파이썬 언어의 라이브러리를 사용해 과제를 해결한다. scikit-learn은 직관적이고 다양한 API로, 여러 최신 머신 러닝 알고리즘을 구현해 놓은 집합체이다.

목차

  • 1장. 머신 러닝 기초
    __머신 러닝의 정의
    __경험으로부터 학습
    __머신 러닝 과제
    __훈련 데이터, 테스트 데이터, 검증 데이터
    __편향과 분산
    __scikit-learn 소개
    __scikit-learn 설치
    ____pip를 사용한 설치
    ____윈도우에 설치
    ____우분투 16.04에 설치
    ____맥 OS에 설치
    ____아나콘다 설치
    ____설치 검증
    __pandas, Pillow, NLTK, matplotlib 설치
    __요약

    2장 단순 선형 회귀
    __단순 선형 회귀
    ____비용 함수를 사용한 모델의 적합도 평가
    ____단순 선형 회귀를 위한 OLS 계산
    __모델 평가
    __요약

    3장. K-최근접 이웃을 이용한 분류와 회귀
    __k-최근접 이웃
    __게으른 학습과 비매개변수 모델
    __KNN을 사용한 분류
    __KNN을 사용한 회귀
    ____특징의 크기 조절
    __요약

    4장. 특징 추출
    __범주형 변수에서 특징 추출
    __특징의 표준화
    __텍스트에서 특징 추출
    ____단어 주머니 모델
    ____불용어 필터링
    ____형태소 추출과 어휘소 추출
    ____tf-idf 가중치를 활용한 단어 주머니의 확장
    ____해싱 기법을 사용한 공간효율적 특징 벡터
    ____워드 임베딩
    __이미지에서 특징 추출
    ____픽셀 강도에서 특징 추출
    ____컨벌루션 신경망 활성화를 사용한 특징
    __요약

    5장. 단순 선형 회귀에서 다중 선형 회귀까지
    __다중 선형 회귀
    __다항 회귀
    __정규화
    __선형 회귀의 적용
    ____데이터 탐색
    ____적합화와 모델 평가
    __기울기 하강법
    __요약

    6장. 선형 회귀에서 로지스틱 회귀까지
    __로지스틱 회귀를 이용한 이진 분류
    __스팸 필터링
    ____이진 분류기 평가 척도
    ____정확도
    ____정밀도와 재현율
    ____F1 척도 계산
    ____ROC AUC
    __그리드 탐색을 활용한 모델 튜닝
    __다중 부류 분류
    __다중 부류 분류 성능 척도
    __다중 부류 분류와 문제 변환
    __다중 부류 분류 성능 척도
    __요약

    7장. 나이브 베이즈
    __베이즈 정리
    __생성 모델과 판별 모델
    __나이브 베이즈
    __나이브 베이즈에서의 가정
    __scikit-learn으로 구현한 나이브 베이즈
    __요약

    8장. 의사결정 트리를 이용한 비선형 분류와 회귀
    __의사결정 트리
    __의사결정 트리 훈련
    ____문제 선택
    ______정보 이득
    ____지니 불순도
    __scikit-learn을 사용한 의사결정 트리
    ____의사결정 트리의 장단점
    __요약

    9장. 의사결정 트리에서 랜덤 포레스트와 앙상블 기법까지
    __배깅
    __부스팅
    __스태킹
    __요약

    10장. 퍼셉트론
    __퍼셉트론
    ____활성화 함수
    ____퍼셉트론 학습 알고리즘
    ____퍼셉트론을 이용한 이진 분류
    ____퍼셉트론을 이용한 문서 분류
    __퍼셉트론의 한계
    __요약

    11장. 퍼셉트론에서 서포트 벡터 머신까지
    __커널과 커널 트릭
    __최대 마진 분류기와 서포트 벡터
    __scikit-learn에서 문자 분류
    ____필기체 숫자 분류
    ____컬러 이미지에서 문자 분류
    __요약

    12장. 퍼셉트론에서 인공지능까지
    __비선형 결정 경계
    __피드포워드와 피드백 ANN
    __다층 퍼셉트론
    __다층 퍼셉트론 훈련
    ____역전파
    ____XOR 근사를 위한 계층 퍼셉트론의 훈련
    ____필기체 숫자를 분류하기 위한 다층 퍼셉트론 훈련
    __요약

    13장. K-평균
    __군집화
    __K-평균
    ____지역 최적 값
    ____엘보 기법을 사용한 k 값의 선택
    __클러스터의 평가
    __이미지 퀀터제이션
    __특징 학습을 위한 군집화
    __요약

    14장. 주성분 분석을 이용한 차원 축소
    __주성분 분석
    ____분산, 공분산, 공분산 행렬
    ____고유 벡터와 고윳값
    __PCA 실행
    __PCA를 사용한 고차원 데이터의 시각화
    __PCA를 사용한 얼굴 인식
    __요약

책 속으로

1장, '머신 러닝 기초'에서는 머신 러닝을 경험으로부터 학습해 성능을 개선하는 프로그램을 연구하고 디자인하는 것이라 정의한다. 이는 책 전반에 걸쳐 가이드 역할을 한다. 각 장에서 머신 러닝 모델을 살펴보고 과제에 직접 응용하며, 그 성능을 평가해본다.
2장, '단순 선형 회귀'에서는 단일 특징과 연속 반응 변수 사이의 관계를 설정하는 모델을 알아본다. 비용 함수에 대해 배우며 모델을 최적화하기 위해 정규 방정식을 사용한다.
3장, 'K-최근접 이웃을 이용한 분류와 회귀'에서는 분류와 회귀 과제를 위한 간단한 비선형 모델을 소개한다.
4장, '특징 추출'에서는 텍스트, 이미지, 범주형 변수를 머신 러닝에서 사용할 수 있는 특징으로 표현하는 방법을 알아본다.
5장, '단순 선형 회귀'에서 다중 선형 회귀까지'에서는 연속 반응 변수에 회귀하는 단순 선형 회귀를 확장해 여러 개의 특징을 처리할 수 있게 일반화하는 방법을 알려준다.
6장, '선형 회귀부터 로지스틱 회귀까지'에서는 다중 선형 회귀를 더 일반화하고 이진 분류 과제를 위한 모델을 소개한다.
7장. '나이브 베이즈'에서는 베이즈 정리와 나이브 베이즈 계열의 분류기를 소개하고 생성 모델과 판별 모델을 서로 비교해본다.
8장, '의사결정 트리를 이용한 비선형 분류와 회귀'에서는 분류와 회귀 과제에 사용할 수 있는 간단한 비선형 모델인 의사결정 트리를 소개한다.
9장, '의사결정 트리에서 랜덤 포레스트와 앙상블 기법까지'에서는 모델을 병합하는 세 가지 방법인 배깅, 부스팅, 스태킹에 대해 알아본다.
10장, '퍼셉트론'에서는 이진 분류를 위한 간단한 온라인 모델을 소개한다.
11장, '퍼셉트론에서 서포트 벡터 머신까지'에서는 분류와 회귀를 위한 강력한 판별 모델인 서포트 벡터 머신을 소개하고, 특징을 고차원 공간으로 효과적으로 사상할 수 있는 기법을 설명한다.
12장, '퍼셉트론에서 인공 신경망까지'에서는 인공 신경망으로 구축된 분류와 회귀를 위한 강력한 비선형 모델을 소개한다.
13장, 'K-평균'에서는 레이블이 붙어있지 않은 데이터 내의 구조를 발견하는 데 사용되는 알고리즘을 알아본다.
14장, '주성분 분석을 이용한 차원 축소'에서는 차원의 저주(curse of dimensionality)를 완화할 수 있는 차원 축소 기법을 설명한다.

출판사 서평

★ 옮긴이의 말 ★
이 책은 머신 러닝의 광범위한 기법을 대부분 소개하면서도 세련되고 효과적인 설명을 통해 손쉽게 개념을 정립할 수 있도록 해준다. 여러 기법을 나열 위주로 열거만 하고 상호 간의 연관성이나 기법 자체의 핵심 개념을 제대로 설명하지 못하고 있는 시중의 여러 서적과 달리, 이 책에서는 아주 잘 짜인 구성과 잘 정리된 개념 설명을 볼 수 있다.
특히 개념 설명을 위해 파이썬의 Scikit-learn을 사용하고 있어, 개념을 이해하기에도 용이할 뿐더러 활용 측면에서도 유연한 측면이 있다. 머신 러닝을 이제 막 공부하는 사람들은 물론, 여러 개념을 간단명료하게 정리하고 싶은 중급 이상의 개발자들에게도 좋은 가이드라인을 줄 수 있다.

기본정보

상품정보
ISBN 9791161751603
발행(출시)일자 2018년 05월 30일
쪽수 308쪽
크기
190 * 236 * 22 mm / 723 g
총권수 1권
원서명/저자명 Mastering Machine Learning with Scikit-Learn/Hackeling, Gavin

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    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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