품목정보
발행일 | 2019년 03월 27일 |
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쪽수, 무게, 크기 | 640쪽 | 1194g | 188*235*30mm |
ISBN13 | 9791161752853 |
ISBN10 | 1161752854 |
발행일 | 2019년 03월 27일 |
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쪽수, 무게, 크기 | 640쪽 | 1194g | 188*235*30mm |
ISBN13 | 9791161752853 |
ISBN10 | 1161752854 |
1장. 머신 러닝의 개요 머신 러닝의 역사와 정의 머신 러닝에 대한 오해: 머신 러닝이 아닌 것은? 머신 러닝의 핵심 개념과 주요 용어 머신 러닝에 활용되는 다양한 데이터 타입과 서브타입 머신 러닝에 활용되는 데이터세트 산업 부문별 머신 러닝 응용 분야와 알고리즘 머신 러닝의 실무적인 과제 머신 러닝 전문가와 구현 프로세스 머신 러닝 전문가 머신 러닝 프로세스 머신 러닝 도구와 데이터세트 머신 러닝 데이터세트 정리 2장. 지도학습에 대한 실무적인 접근 지도학습에 사용되는 용어와 표기법 데이터 품질 분석 기술적(설명적) 데이터 분석 시각화 분석 데이터 변환 및 전처리 추가적인 특성 누락값 처리 이상점 이산화 데이터 표본추출 모델 훈련, 검증, 그리고 테스트 데이터세트 특성 관계 분석과 차원 감소 특성 검색 기술 특성 평가 기법 랩퍼 기법 임베드 접근법 모델 만들기 선형 모델 비선형 모델 앙상블 학습과 메타학습 모델 모델 평가, 검증, 비교 모델 평가 모델 검증 매트릭스 머신 러닝 모델 간의 비교 사례 연구 - 말의 복통 분류 비즈니스 문제 정의 머신 러닝 맵핑 데이터 분석 지도학습 실험 결과, 관찰, 그리고 분석 정리 3장. 비지도식 머신 러닝 기법 지도식 머신 러닝 기법의 주요 이슈 비지도식 머신 러닝 기법의 주요 이슈 특성 분석과 차원 감소 표기법 선형 차원 감소 기법 비선형 차원 감소 기법 클러스터링 클러스터링 알고리즘 스펙트럴 클러스터링 어피니티 전파 클러스터링 검증 및 평가 이상점 또는 특이점 감지 기법 이상점 감지 알고리즘 이상점 평가 기법 실무 사례 분석 도구와 소프트웨어 비즈니스 문제 정의 머신 러닝 맵핑 데이터 수집 데이터 품질 분석 데이터 샘플링 및 변환 특성 분석 및 차원 감소 클러스터링 모델, 결과, 그리고 평가 이상점 모델 구현 결과 및 평가 정리 4장. 반지도 학습 및 능동 학습 반지도 학습 기본적인 수식 및 표현, 가정 반지도 학습 기법 반지도 학습 실무 사례 분석 능동 학습 기본 표현과 수식 능동 학습 시나리오 능동 학습 절차 버전 공간 표본추출 데이터 분포 표본추출 능동 학습 실무 사례 분석 도구와 소프트웨어 비즈니스 문제 정의 머신 러닝 맵핑 데이터 수집 데이터 샘플링 및 변환 특성 분석 및 차원 감소 모델, 결과, 평가 능동 학습 결과 분석 정리 5장 .실시간 스트림 머신 러닝 스트림 기반 학습의 기본 가정 및 수학적 표현 기본 스트림 처리 및 연산 기법 스트림 연산 슬라이딩 윈도우 표본추출 컨셉 드리프트와 드리프트 감지 데이터 관리 기법 감지 기법 증가형 지도 학습 모델 구현 방법 온라인 설정에서의 모델 검증, 평가, 비교 클러스터링을 활용한 증가형 비지도 학습 모델 구현 기법 이상점 감지를 위한 비지도 학습 이상점 감지를 위한 파티션 기반 클러스터링 이상점 감지를 위한 거리 기반 클러스터링 스트림 기반 학습의 실무 사례 도구 및 소프트웨어 비즈니스 문제 정의 머신 러닝 맵핑 데이터 수집 표본추출 및 변환 모델, 결과, 평가 스트림 기반 학습 결과 분석 정리 6장. 확률적 그래프 모델 구현 확률 복습 확률의 개념 그래프의 개념 그래프 구조 및 기본 속성 서브그래프와 클리닉 패스, 트레일, 사이클 베이지안 네트워크 수학적 표현 추론 베이지안 네트워크에서의 학습 학습 파라미터 마코프 네트워크와 조건부 랜덤 필드 수학적 표현 마코프 네트워크에서의 추론 마코프 네트워크에서의 학습 조건부 랜덤 필드 특화된 네트워크 트리 강화 네트워크 마코프 체인 HMM의 최고 확률 경로 HMM의 사후 복호화 도구와 활용 방법 오픈마코프 Weka 베이지안 네트워크 GUI 실무 사례 분석 비즈니스 문제 정의 머신 러닝 맵핑 표본추출 및 데이터 변환 특성 분석 모델, 결과, 평가 결과 분석 정리 7장. 딥러닝 다층 피드포워드 신경망 기법 입력값, 뉴론, 활성화 함수, 수학적 표현 다층 신경망 신경망 기법의 한계 기울기 사라짐, 지역 최적화, 훈련 지연 문제 딥러닝 딥러닝의 주요 개념 사례 분석 도구와 소프트웨어 비즈니스 문제 머신 러닝 맵핑 표본추출 및 데이터 특성 분석 모델, 결과, 평가 정리 8장. 텍스트 마이닝과 자연어 처리 NLP, 하위 분야 및 주요 임무 텍스트 범주화(카테고리화) 음성 태깅 텍스트 클러스터링 정보 추출 및 개체명 인식 감정 분석 및 오피니언 마이닝 대용어 또는 동일지시어 해소 어휘 중의성 해소 기계 번역 시멘틱(의미론적) 논증 및 추론 텍스트 자동 요약 자동화된 질문과 답변 비정형 데이터 마이닝의 당면 과제 텍스트 처리 요소와 변환 문서 수집 및 표준화 토큰화 중지 단어 제거 어간 단어 표기 지역 및 전역 사전 생성 특성 추출 및 생성 특성의 대표성 및 유사성 특성 선택 및 차원 감소 기법 텍스트 마이닝에서의 토픽 선정 텍스트 카테고리화 및 텍스트 분류 토픽 모델링 텍스트 클러스터링 클러스터링 기법 개체명 인식 NER을 위한 은닉 마코프 모델 딥러닝과 NLP NLP 분석 도구와 활용 방법 맬릿을 이용한 토픽 모델링 비즈니스 문제 정의 머신 러닝 맵핑 데이터 수집 표본추출 및 변환 특성 분석 및 차원 감소 모델, 결과, 평가 텍스트 처리 결과 분석 정리 9장. 빅데이터 분석을 위한 머신 러닝의 첨단 도구 빅데이터의 특징 빅데이터 분석을 위한 머신 러닝 범용 빅데이터 프레임워크 배치형 빅데이터 머신 러닝 빅데이터 머신 러닝 플랫폼 - H2O 사례 분석 비즈니스 문제 정의 머신 러닝 맵핑 데이터 수집 데이터 추출 및 변환 빅데이터 머신 러닝 플랫폼 - Spark MLlib 실시간형 빅데이터 머신 러닝 실시간 빅데이터 머신 러닝 프레임워크 - SAMOA 머신 러닝 알고리즘 도구와 활용 실험, 결과, 그리고 분석 머신 러닝의 미래 정리 부록 A. 선형 대수학 벡터 벡터의 스칼라 곱 행렬 행렬 변환 행렬의 특이값 분해 부록 B. 확률 확률의 공리 베이즈 이론 확률 밀도 측정 평균 분산 표준편차 가우시안 표준편차 공분산 상관관계 상관계수 이항 분포 푸와송 분포 가우시안 분포 중심극한정리 오류 전파 |
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