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데이터 마이닝 Data mining : 데이터 속 숨은 의미를 찾는 기계 학습의 이론과 응용
에이콘 데이터 과학 시리즈1 ㅣ 이안 위튼(Ian H. Witten), 이승현 ㅣ 에이콘출판 ㅣ Data Mining
  • 정가
48,000원
  • 판매가
43,200원 (10% ↓, 4,800원 ↓)
  • 발행일
2013년 06월 28일
  • 페이지수/크기/무게
820page/188*250*40/1595g
  • ISBN
9788960774476/8960774472
  • 주문수량
  • 절판
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  • 시리즈 도서
에이콘 데이터 과학 시리즈(총77건)
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  • 상세정보
  • 『데이터 마이닝 Data mining』은 기계 학습에 관한 설명과 기계 학습 도구를 실질적인 데이터 마이닝 사례에 적용할 수 있는 노하우를 배울 수 있는 책이다. 입력 데이터를 준비하는 방법, 처리 결과를 분석하고 평가하는 방법, 성공적인 데이터 마이닝을 위해 필요한 알고리즘적인 기법 등을 설명한다.
  • ★ 요약 ★ 기계 학습에 관한 완벽한 설명과 기계 학습 도구를 실질적인 데이터 마이닝 사례에 적용할 수 있는 노하우를 배울 수 있는 책이다. 또한 데이터 마이닝과 기계 학습 분야에서 가장 찬사를 받는 대망의 개정판으로서, 입력 데이터를 준비하는 방법과 처리 결과를 분석하고 평가하는 방법, 성공적인 데이터 마이닝을 위해 필요한 알고리즘적인 기법 등 독자가 알고 싶은 모든 것을 알려준다. 기계 학습에 관한 매우 광범위한 내용들을 난이도와 개념별로 명확하게 구분하여 설명하며, 데이터 마이닝의 기본 개념, 기본적인 알고리즘, 그리고 기계 학습에 관련된 고급 개념을 다룬다. 또한 저자가 공동 개발한 기계 학습 툴로 수많은 데이터 마이닝 툴 중에서도 단연 으뜸으로 널리 사용되는 오픈소스 툴인 웨카(WEKA)에 대한 상세한 기능 설명과 실질적인 사용법을 알려준다. ★ 이 책의 특징 ★ ■ 기계 학습 기법에 사용되는 입력 데이터와 출력 결과를 변환해 성능 개선을 이끄는 구체적인 팁과 기법들을 제공한다. ■ 웨카 소프트웨어 툴킷을 다운로드해 실습할 수 있다. 이 툴킷은 데이터 마이닝 작업을 위한 기계 학습 알고리즘을 모아놓은 집합체로, 인터페이스가 더욱 인터랙티브하게 개선됐다. ■ 이 툴킷은 데이터 전처리, 분류, 회귀, 군집화, 연관 규칙, 시각화 등의 알고리즘을 다룬다. ★ 이 책의 대상 독자 ★ 이 책은 데이터 마이닝을 현실적으로 다루는 데 필요한 개념과 원리에 관심 있는 일반 기술자를 대상으로 한다. 또한 데이터 마이닝이라는 새로운 기술을 알아야 하는 정보 과학 전공 관련 전문가들과 기계 학습이 포괄하는 기술적인 내용을 상세하게 얻고자 하는 이들도 대상 독자다. 정보 시스템 관련 종사자, 프로그래머, 컨설턴트, 개발자, 정보 과학 매니저, 전문 분야 기고가, 특허 심사원, 그리고 호기심 많은 사람들뿐만 아니라 학생, 교수 등 데이터 마이닝의 어떻게 동작하며, 어떻게 사용하는지, 무엇을 수행하는지, 기계 학습의 주요 기법은 무엇인지에 대해 다양한 그림으로 설명하는 읽기 간편한 책을 찾는 독자들에게도 흥미로운 책이 될 것이다. 실질적으로 이 책은 ‘어떻게?’라는 의문을 갖기를 좋아하는 사람들의 성향에 맞춰져 있으며, 알고리즘과 코드, 구현 내용들을 담고 있다. 이와 같은 모든 실질적인 데이터 마이닝 자료들을 이 책에서 설명한 기술들과 직접적으로 이용할 수 있다. 학술적이거나 뭔가 있어 보이는 것보다는, 부차적인 설명 없이 곧바로 기계 학습의 실질적인 내용을 알고 싶은 독자도 대상에 포함된다. 박스로 둘러 따로 설명한 몇 개 절을 제외하면 이 책에서는 특별한 이론적 내용이나 수학적 내용을 최대한 배제했다. 박스로 감싼 내용들은 수학적이나 이론적으로 좀 더 상세히 알고 싶은 독자를 위해 수록한 것이며, 그냥 넘어가도 무관하다. ★ 이 책의 구성 ★ 1부는 데이터 마이닝에 대한 소개 부분에 해당한다. 독자는 세 개의 장에 걸쳐 데이터 마이닝의 기본적인 개념과 가장 중요한 내용을 공부한다. 1장은 예제들을 통해 기계 학습이 무엇인지, 어디에 사용되는지 설명하며, 실질적인 적용 사례를 다룬다. 2, 3장은 서로 다른 종류의 입출력이나 ‘지식 정보 표현(knowledge representation)’을 다룬다. 4장은 이해를 돕기 위해 난이도를 낮춰 간단한 예제를 만들어 기본적인 기계 학습 이론을 설명한다. 다양한 알고리즘에 관련된 원리들을 복잡할 정도로 상세히 소개하거나 어지럽게 구현하는 일은 하지 않았다. 특정 데이터 마이닝 문제에 기계 학습 기술을 적용하는 과정을 진행하기 위해 반드시 독자가 얼마나 내용...
  • I부 데이터 마이닝의 소개 1장 데이터 마이닝의 개요 2장 입력 데이터: 개념, 인스턴스 속성 3장 출력 데이터: 지식 표현 4장 알고리즘: 기본 마이닝 알고리즘 5장 신뢰성: 학습 내용 평가 II부 고급 데이터 마이닝 알고리즘 6장 구현: 실질적인 기계 학습 스킴 7장 데이터 변환 8장 앙상블 학습 알로리즘 9장 계속되는 발전: 현재와 미래 적용 범위 III부 웨카 데이터 마이닝 워크벤치 10장 웨카 입문 11장 익스플로러 인터페이스 12장 지식 플로우 인터페이스 13장 Experimenter 14장 커맨드라인 인터페이스 15장 내장된 기계 학습 기능 16장 새로운 학습 스킴 개발 17장 웨카 익스플로러를 위한 튜토리얼 예제 참고 문헌
  • 이안 위튼(Ian H. Witten) [저]
  • 뉴질랜드에 있는 와이카토 대학의 컴퓨터 과학부 교수다. 그의 연구 주제는 언어 학습, 정보 검색, 기계 학습 등이다. 이안은 [Managing Gigabytes](1999), [Data Mining](2005), [Web Dragons](2007), [How to Build a Digital Library](2003) 등의 저서로 유명하며, ACM과 뉴질랜드 로열 소사이어티(Royal Society of New Zealand)의 회원이기도 하다. 2004년 '정보 통신기술의 사회적 함의를 일깨우는 데 전 세계적으로 뛰어난 기여를 함'이란 수상 문구와 함께 2년에 한 번씩 주어지는 IFIP 나무르 상(Namur Award)을 수상했으며(웨카 개발 팀원들을 포함), 2005년 '데이터 마이닝 분야에 지대한 업적을 남김'이라는 수상 문구와 함께 SIGKDD 서비스 상(Service Award)을 수상했다. 2006년에는 '정보 과학과 수학 진보에 뛰어난 업적을 남김'이라는 수상 문구와 함께 뉴질랜드 로열 소사이어티 헥토 메달(Hector Medal)을 수상했다. 2010년에는 연구, 과학, 기술 분야에서 '세계 최고 뉴질랜드인(World Class New Zealander)'이라는 공식 칭호를 받았다.
  • 이승현 [저]
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