품목정보
발행일	2017년 03월 22일
쪽수, 무게, 크기	328쪽 \| 781g \| 18823520mm
ISBN13	9788960779877
ISBN10	8960779873

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1장. 파이썬 기반의 실용적 머신 러닝 소개 __머신 러닝 기본 개념 ____머신 러닝 예제 ________모듈(라이브러리) 설치와 가져오기 __데이터의 준비, 조작, 시각화: NumPy, pandas, matplotlib 튜토리얼 ____NumPy 사용 ________배열 생성 ________배열 조작 ________배열 연산 ________선행 대수 연산 ________통계 및 수학 함수 ____pandas 모듈 이해 ________데이터 탐색 ________데이터 조작 ____Matplotlib 튜토리얼 __이 책에서 사용된 과학 라이브러리 __머신 러닝을 사용할 때 __요약 2장. 머신 러닝 기법: 자율 학습 __군집화 알고리즘 ____확률 분포 방식 ________EM 알고리즘 ________가우시안 혼합 ____중심 방식 ________k 평균 ____밀도 방식 ________평균 이동 ____계층 방식 ________군집화 방법의 훈련과 비교 __차원 축소 ____주성분 분석 ________PCA 예제 __특이값 분해 __요약 3장. 머신 러닝 기법: 지도 학습 __모델 오류 평가 __일반화 선형 모델 ____선형 회귀 ____리지 회귀 ____라소 회귀 ____로지스틱 회귀 ____일반화 선형 모델에 대한 확률적 해석 ____k 근접 이웃법(KNN) __나이브 베이즈 ____다항 분포 나이브 베이즈 ____가우시안 나이브 베이즈 __의사 결정 트리 __서포트 벡터 머신 ____커널 트릭 __방법 간의 비교 ____회귀 분석 문제 ____분류 문제 __히든 마르코프 모델 ____파이썬 예제 __요약 4장. 웹 마이닝 기법 __웹 구조 마이닝 ____웹 크롤러(스파이더) ____인덱서 ____랭킹: 페이지 랭크 알고리즘 __웹 콘텐츠 마이닝 ____파싱 __자연어 처리 ____정보 검색 모델 ________TF-IDF ________잠재 의미 분석(LSA) ________Doc2Vec(word2vec) ________Word2vec: CBOW와 스킵그램 아키텍처 ________CBOW 모델의 수학적 설명 ________Doc2Vec 확장 ________영화 리뷰 쿼리 예제 __사후 처리 정보 ____잠재 디리클레 할당 ________모델 ________예제 ____오피니언 마이닝(감성 분석) __요약 5장. 추천 시스템 __유틸리티 행렬 __유사도 척도 __협업 필터링 방법 ____메모리 기반 협업 필터링 ________사용자 기반 협업 필터링 ________아이템 기반 협업 필터링 ________가장 단순한 아이템 기반 협업 필터링: 슬롭원 ____모델 기반 협업 필터링 ________교대 최소 제곱법 ________확률 내리막 경사법 ________비음수 행렬 분해 ________특이값 분해 __CBF 방법 ____아이템 특징 평균 방법 ____정규화된 선형 회귀 분석 방법 __추천 시스템 학습을 위한 연관 규칙 __로그 우도비 추천 시스템 방법 __하이브리드 추천 시스템 __추천 시스템 평가 ____평균 제곱근 오차 평가 ____분류 척도 __요약 6장. 장고 시작 __HTTP: GET, POST 메소드 기초 ____설치와 서버 생성 ____설정 __앱 작성: 주요 기능 ____모델 ____HTML 웹 페이지 URL과 뷰 ________HTML 페이지 ____URL 선언과 뷰 __어드민 ____셸 인터페이스 ____명령 ____RESTful 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API) __요약 7장. 영화 추천 시스템 웹 애플리케이션 __애플리케이션 설정 __모델 __명령 __사용자 등록 및 로그인/로그아웃 구현 __정보 검색 시스템(영화 쿼리) __평점 시스템 __추천 시스템 __어드민 인터페이스와 API __요약 8장. 영화 리뷰에 대한 감성 분석 애플리케이션 __애플리케이션 사용법 개요 __검색 엔진 선택과 애플리케이션 코드 __Scrapy 설정과 애플리케이션 코드 ____Scrapy 설정 ____스크랩퍼 ____파이프라인 ____크롤러 __장고 모델 __장고와 Scrapy 통합 ____명령(감성 분석 모델과 쿼리 삭제) ____감성 분석 모델 로더 ____실행 완료 쿼리 삭제 ____감성 리뷰 분석기: 장고 뷰와 HTML __페이지 랭크: 장고 뷰와 알고리즘 코드 __어드민과 API __요약

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저자 소개 관련자료 보이기/감추기

저자 : 안드레아 아이소니

데이터 과학자며 물리학 박사이자 물리 전문가다. 소프트웨어 개발자로서도 폭넓은 경험이 있다. 머신 러닝 알고리즘과 기법에 대해 넓은 지식이 있으며, 파이썬(python), C/C++, 자바(java), 자바스크립트(javascript), C#, SQL, HTML, 하둡(hadoop) 등의 멀티프로그래밍 언어에 대한 경험이 있다.

역자 : 윤성진

KAIST 전산학과에서 석사 학위를 취득하고, 약 22년 동안 LG전자, 보험넷, 엑센츄어, 티맥스소프트, LUXROBO에서 연구 개발, 컨설팅, 제품 기획, 전략 기획 분야에서 일해왔다. 최근 5년 동안 티맥스소프트에서 연구 기획 실장 및 수석 제품 기획자로 다양한 데이터 및 미들웨어 관련 소프트웨어 제품을 기획했으며, LUXROBO에서 모듈형 로봇 플랫폼 제품 기획과 CSO로서 사업 전략을 수립했다.

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출판사 리뷰 출판사 리뷰 보이기/감추기

이 책은 지도 학습과 자율 학습을 비롯한 머신 러닝 기술과 웹 마이닝, 자연어 처리 기법을 적용해서 개인의 선호도에 따라 영화를 추천하고 영화 리뷰에 대한 긍정과 부정의 감성을 분석하는 실용적인 웹 애플리케이션의 예를 제시하고 있다. 컴퓨터 비전이나 음성 인식 등의 다양한 센서 정보를 이용한 머신 러닝을 구현해보기 전에 텍스트 데이터만으로 머신 러닝을 실습해볼 수 있는 가장 기본적인 예시가 아닌가 생각한다. 특히 웹 애플리케이션에 머신 러닝을 적용해보려는 사람들에게 이 책이 많은 도움이 될 것이다. 어느 정도 이론적 배경이 있는 사람들에게 이 책은 어렵지 않게 느껴질 것이다. 하지만 다양한 이론과 지식들이 소개되고 있기 때문에 새로운 내용이 나올 때마다 관련 자료나 논문을 확인하면서 따라갈 가능성이 높다. 개인적으로 권장하는 이 책의 활용하는 방법은, 머신 러닝 알고리즘을 어느 정도 아는 입문자의 경우 책을 따라가며 빠르게 실습해보고, 관심이 있는 부분을 별도의 전문 서적이나 논문을 통해 심도 있게 학습해보는 것이다. 하지만 이론과 알고리즘을 좀 더 체계적으로 이해한 후에 실습을 해보고 싶다면 해당 전문 서적을 선행 학습한 후에 이 책을 따라가면서 지식을 점검하고 실습을 통해 내재화하는 것도 좋다. 이 책을 번역하면서 정확한 내용을 전달하기 위해 저자와 이메일을 주고받으며 애매한 부분에 대한 내용을 재확인하고, 오류 부분은 수정 방향을 논의한 후 번역본에 반영했다. 그리고 내용에 의문이 생길 만한 부분은 설명을 보충하기 위해 옮긴이 주석을 추가했다. 요즘 국내 기업들이 인공지능 부서를 신설하거나 재정비하면서 인재를 영입하기 위해 전쟁을 벌이고 있다고 한다. 또한 수많은 인공지능 커뮤니티에는 학생, 교수, 연구원, 개발자, 전문가들이 새로운 알고리즘과 논문, 제품, 자신들이 연구하고 실험해본 코드를 공유하고 토론하며, 머신 러닝에 대한 뜨거운 관심을 보여주고 있다. 이렇게 머신 러닝에 대해 관심을 갖고 미래를 준비하고 있는 많은 분들께 이 책이 조금이나마 도움이 되기를 바란다.

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