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머신러닝을 활용한 인공지능 개발

빅데이터를 활용한 인공지능 개발 2
송주영 , 송태민 지음 | 황소걸음 아카데미 | 2019년 07월 20일 출간
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상품상세정보
ISBN 9791186821398(1186821396)
쪽수 221쪽
크기 188 * 258 * 14 mm /486g 판형알림

책소개

이 책이 속한 분야

[주요 내용]

제1권에서는 빅데이터 분석 프로그램인 R과 SPSS의 설치 및 활용 방법을 소개하고 빅데이터 분석을 위해 데이터 사이언티스트가 습득해야 할 과학적 연구설계와 통계분석에 관해 기술하였다.
제2권에서는 인공지능 개발을 위해 머신러닝 학습데이터를 생성하는 과정을 소개하고 머신러닝 개념과 모델링 그리고 인공지능의 개발과 활용에 대한 전 과정을 기술하였다.

목차

머리말

1장 빅데이터를 활용한 머신러닝 학습데이터 생성

01 서론
02 공공 빅데이터 수집
03 머신러닝 학습데이터 생성
연습문제
참고문헌

2장 머신러닝 개념과 모델링

01 서론
02 머신러닝 학습데이터
03 머신러닝 기반 비만 예측모형 개발
3.1 나이브 베이즈 분류모형
1) 비만(정상, 비만) 예측모형
2) 비만(저체중, 정상, 비만) 예측모형
3.2 로지스틱 회귀모형
1) 비만(정상, 비만) 예측모형
2) 비만(저체중, 정상, 비만) 예측모형
3.3 랜덤포레스트 모형
1) 비만(정상, 비만) 예측모형
2) 비만(저체중, 정상, 비만) 예측모형
3.4 의사결정나무 모형
가. R 프로그램 활용
1) 비만(정상, 비만) 예측모형
2) 비만(저체중, 정상, 비만) 예측모형
나. SPSS 프로그램 활용
1) 범주형 독립변수를 활용한 비만(정상, 비만) 예측모형
2) 범주형 독립변수를 활용한 비만(저체중, 정상, 비만) 예측모형
3) 연속형 독립변수를 활용한 비만(정상, 비만) 예측모형
4) 범주형과 연속형 독립변수를 활용한 비만(저체중, 정상, 비만)
예측모형
3.5 신경망 모형
1) 비만(정상, 비만) 예측모형
2) 비만(저체중, 정상, 비만) 예측모형
3.6 서포트벡터머신 모형
1) 비만(정상, 비만) 예측모형
2) 비만(저체중, 정상, 비만) 예측모형
3.7 연관분석
1) 독립변수 간 연관 분석
2) 독립변수와 종속변수 간 연관 분석
3.8 군집분석
1) 군집분석
2) 세분화
04 머신러닝 모형평가
4.1 오분류표를 이용한 머신러닝 모형의 평가
1) na?veBayes 분류모형 평가
2) 신경망 모형 평가
3) 로지스틱 회귀모형 평가
4) 서포트벡터머신 모형 평가
5) 랜덤포레스트 모형 평가
6) 의사결정나무 모형 평가
4.2 ROC 곡선을 이용한 머신러닝 모형의 평가
1) 범주형 독립변수를 활용한 비만(정상, 비만) 예측모형 ROC 평가
2) 범주형과 연속형 독립변수를 활용한 비만(정상, 비만) 예측모형 ROC 평가
4.3 머신러닝 모형의 성능향상 방안

3장 인공지능 개발 및 활용

1. 입력변수가 출력변수에 미치는 영향력(예측확률) 산출하기
2. 입력변수만 있고 종속변수가 없는 학습데이터에 랜덤포레스트 예측모형에서 예측한 종속변수를 생성하여 학습데이터에 추가하기
3. 학습데이터의 분류와 예측데이터의 분류가 동일한 데이터 만들기
4. 기존의 학습데이터와 양질의 학습데이터의 평가
5. 머신러닝으로 인공지능 만들기
연습문제

참고문헌
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출판사 서평

빅데이터를 활용한 인공지능 개발
Artificial Intelligence Development Using Big Data

빅데이터는 데이터 형식이 복잡하고 방대할 뿐만 아니라 그 생성속도가 매우 빨라 기존의 데이터 처리방식이 아닌 새로운 관리 및 분석 방법을 필요로 한다. 이에 따라 방대한 데이터를 수집·관리하면서 복잡하고 다양한 사회현상을 분석할 수 있는 능력을 지닌 데이터 사이언티스트의 역할은 그 중요성이 더해가고 있다.

그동안 우리 주변의 사회현상을 예측하기 위해 모집단을 대표할 수 있는 표본을 추출하여 표본에서... 더보기

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