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예제로 배우는 파이썬 머신러닝

예제로 배우는 파이썬 머신러닝

: 텐서플로 2, 파이토치, 사이킷런으로 만들면서 배우는 다양한 인공지능 시스템

[ 제3판 ] 제이펍-I♥A.I 시리즈-40이동
리뷰 총점10.0 리뷰 5건 | 판매지수 186
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품목정보

품목정보
발행일 2022년 08월 26일
쪽수, 무게, 크기 480쪽 | 188*245*30mm
ISBN13 9791192469249
ISBN10 1192469240

카드 뉴스로 보는 책

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정밀도, 재현율, F1 점수는 다중 클래스 분류에도 적용할 수 있는데, 이 경우에는 관심 있는 클래스를 양성으로 처리하고 그 밖의 다른 클래스는 음성으로 처리한다. / 클래스 평균 F1 점수와 클래스별 F1 점수 모두 가장 높은 값을 얻도록 이진 분류기를 조정(예를 들어 나이브 베이즈 분류기의 평활화 계수와 같은 초매개변수(hyperparameter)의 다양한 조합을 시도하는 경우)할 수 있으면 좋겠지만, 일반적으로는 어렵다. 어떤 경우에는 한 모델의 평균 F1 점수가 다른 모델보다 높지만, 특정 클래스에 대해서는 F1 점수가 상당히 낮다. 또 어떤 경우에는 두 모델의 평균 F1 점수가 동일하지만,한 모델의 어떤 클래스에 대한 F1 점수는 높고 다른 클래스에 대해서는 F1 점수가 낮다. 이와 같은 상황에서 어떤 모델이 더 잘 작동하는지는 어떻게 판단할 수 있을까?
--- p.64

온라인 디스플레이 광고는 머신러닝을 활용하기에 매우 좋은 예 중 하나다. 광고주와 소비자는 타깃이 명확한 광고에 큰 관심을 가진다. 지난 20년 동안 업계는 광고 타기팅의 효과를 예측하기 위해 머신러닝 모델에 크게 의존해왔는데, 특정 연령대의 소비자가 이 제품에 관심을 가질 가능성, 특정 가계소득 수준의 고객이 광고를 본 뒤에 이 제품을 구매할 가능성, 스포츠 사이트를 자주 방문하는 방문자가 해당 광고를 읽는 데 더 많은 시간을 할애할 가능성 등이 이에 해당한다. 광고의 효과를 측정하는 가장 일반적인 방법은 클릭률(click-through rate, CTR)로, 전체 조회수 대비 특정 광고를 클릭하는 비율이다.
--- p.102

예측력을 높이려면 더 많은 특징을 생성해야 한다. 요약하자면, 머신러닝에서의 특징 공학은 머신러닝 알고리즘의 성능을 향상하기 위해 기존 특징을 기반으로 도메인별(domain-specific) 특징을 생성하는 과정이다. / 일반적으로 특징 공학에는 충분한 도메인 지식이 필요한데, 매우 어려울뿐더러 시간이 많이 소요될 수 있다. 실제로 머신러닝 문제를 해결하는 데 사용되는 특징은 바로 눈에 보이지 않는 만큼, 스팸 이메일 탐지와 뉴스그룹 분류에서의 용어 빈도나 tf-idf 특징과 같이 구체적으로 설계하고 구성해야 한다. 따라서 머신러닝에서 특징 공학은 필수 요소이면서 실제 문제를 해결하기 위해 가장 큰 노력을 쏟는 부분이다.
--- p.202

앞서 언급했듯이, 같은 어근에서 나온 단어를 처리하는 두 가지 기본 전략으로 어간 추출과 표제어 추출이 있다. 어간 추출이 좀 더 빠른 접근 방식으로 필요할 때는 글자를 잘라내기도 한다. 예를 들어 words는 어간 추출 후에 word가 된다. 또한 어간 추출의 결과가 꼭 유효한 단어일 필요는 없는데, 예를 들어 trying과 try를 어간 추출하면 tri가 된다. 반면 표제어 추출은 느리지만 더 정확하다. 사전 조회(dictionary lookup)를 통해 유효한 단어의 반환을 보장한다. 앞 절에서 NLTK를 이용해서 어간 추출과 표제어 추출을 구현해보았으니, 필요하면 이를 참조한다. / 지금까지 다룬 모든 내용(전처리, 불용어 삭제, 표제어 추출, 카운트 벡터화)을 통합하면 다음과 같다.
--- p.284

데이터 증강(data augmentation)은 일반화 성능을 개선하기 위해서 기존 훈련 데이터셋을 확장하는 것이다. 이를 통해 더 많은 데이터를 수집하고 레이블링하는 데 드는 비용을 줄일 수 있다. 텐서플로에서는 케라스 API의 ImageDataGenerator 모듈을 이용해서 실시간으로 이미지 증강을 구현한다. / 이미지 데이터를 증강하는 여러 가지 방법이 있는데, 가장 간단한 방법은 이미지를 수평 방향이나 수직 방향으로 뒤집는(flipping) 것이다. 예를 들어 기존 이미지를 수평으로 뒤집으면 새로운 이미지가 생긴다. 수평으로 뒤집은 이미지를 생성하려면 다음과 같이 이미지 데이터 생성기를 만들어야 한다.
--- p.369~370

출판사 리뷰 출판사 리뷰 보이기/감추기

추천평 추천평 보이기/감추기

『Python Machine Learning, 3rd Edition』(Packt, 2019)을 보완하는 좋은 참고서다. 해당 교과서는 ML 프로그래밍 이론 및 범용 애플리케이션을 다루지만, 이 책은 구체적인 애플리케이션 예제들에 초점을 둔다. (…) 예를 들어 나이브 베이즈 분류 하나에 대해서만 한 챕터 전체를 할애하여, 여러 분류 기법을 논하고 작동 원리를 살펴보며 실제로 애플리케이션을 구현해본다. (…) 마치 해당 교과서를 보완하는 실습용 워크북 같은 역할을 한다. 둘을 각각 봐도 좋겠지만 둘을 같이 읽는다면 ML 학습을 극대화할 수 있다. (…) 모든 ML 분야 종사자, 특히 다양한 알고리즘 경험이 없는 독자에게 매우 귀중한 자료다. 교과서와 함께 읽는다면 거의 완전한 ML 커리큘럼을 익힐 수 있다.
- 코디 잭슨(Cody Jackson) (소프트웨어 디자인 엔지니어)

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