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Building Machine Learning Systems with Python(한국어판) : Scikit-learn 라이브러리로 구현하는 기계 학습 시스템
데이터 과학 시리즈(에이콘)1 ㅣ 루이스 페드로 코엘류, 전철욱 ㅣ 에이콘출판 ㅣ Building Machine Learning Systems with Python(2nd ed.)
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  • 발행일/판수
2015년 09월 18일/ 개정판
  • 페이지수/크기/무게
348page/188*235*22/819g
  • ISBN
9788960777613/8960777617
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  • 시리즈 도서
데이터 과학 시리즈(에이콘)(총79건)
컴퓨터 비전을 위한 다중 시점 기하학 2/e : 카메라를 위한 수학     58,500원 (10%↓)
컴퓨터 비전 5/e : 원리, 알고리듬, 응용     76,500원 (10%↓)
고객 리텐션의 전략 : 데이터를 통해 고객 이탈을 막아라     36,000원 (10%↓)
데이터의 미학 : 빅데이터 기술에서 데이터 과학자까지 데이터에 관한 모든 것     31,500원 (10%↓)
The R Book(한국어판) : R로 배우는 데이터 분석 기술     49,500원 (10%↓)
  • 상세정보
  • 일반 CSV 데이터가 아닌 독자들이 실제로 해보고 싶었던 위키피디아의 주제 분류, 트위터의 감성 분류, 영화 추천, 사진의 범주 분류, MP3의 음악 장르 분류 등을 기계 학습을 활용하여 구현하며 각 기법을 평가한다. 또한, 빅 데이터 시대에 맞춰 대량의 데이터를 빠르게 처리하는 기계 학습 환경을 구축해본다. 파이썬과 파이썬 생태계의 핵심인 NumPy, SciPy, scikit-learn등 다양한 라이브러리를 활용하여 파이썬 언어를 좀 더 깊게 이해할 수 있다. 개정판은 초판과 달리, 간결하게 예제를 재정리했으며, 관련 설명도 보강했다. 초판에서 부족했던 라이브러리도 좀 더 풍부하게 소개한다.
  • ★ 이 책에서 다루는 내용 ★ ■ 텍스트, 이미지, 사운드에 적용하는 분류 시스템 개발 ■ 과학 컴퓨팅과 기계 학습을 위한NumPy, SciPy, scikit-learn과학 파이썬 오픈 소스 라이브러리 ■ 이미지 처리와 컴퓨터 비전을 위한 mahotas 라이브러리 ■ 전체 위키피디아를 모델로 하는 주제 모델링 ■ 클라우드에서 분석하기 위한 아마존 웹 서비스 활용 ■ 기계 학습 문제 분석 ■ 장바구니 분석을 사용한 추천 ■ 과거 구매 기반의 제품 추천 ★ 이 책의 대상 독자 ★ 이 책은 실제 비지니스 문제에 대한 효과적인 해결책을 개발하기 위해 데이터에서 가치 있는 통찰을 얻고자 하는 개발자나 기계 학습을 사용하거나 학습하고자 하는 파이썬 개발자를 대상으로 한다. ★ 이 책의 구성 ★ 1장, '기계 학습 파이썬으로 시작하기'에서는 매우 단순한 예제로 기계 학습의 기본적인 개념을 소개한다. 단순하지만 과적합(overfitting)의 위험을 제기하겠다. 2장, '실제 예제 분류하기'에서는 분류에 대해 배울 실제 데이터를 설명하고 꽃의 범주를 구별할 수 있도록 컴퓨터를 훈련한다. 3장, '군집화: 관련된 게시물 찾기'에서는 단어 주머니(bag of words) 접근법이 게시물에 대한 실제 이해 없이도 유사한 게시물 찾기에 적용할 때 얼마나 뛰어난지 설명한다. 4장, '주제 모델링'에서는 각 게시물을 하나의 군집에 배정하는 것을 넘어, 실제 문서가 여러 주제에 속하듯이 게시물이 다수의 주제에 어떻게 배정되는지 보여준다. 5장, '분류: 형편없는 답변 감지'에서는 질문에 대한 사용자 답변이 좋은지 나쁜지를 판단하기 위해 로지스틱 회귀(logistic regression) 기법을 설명한다. 이와 더불어, 기계 학습 모델을 분석하기 위해 편향(bias)과 변화량(variance) 균형을 어떻게 사용하는지도 배운다. 6장, '분류 II: 감성 분석'에서는 나이브 베이즈(Naive Bayes)가 어떻게 작동하는지 소개하고, 트윗이 긍정적인지 부정적인지를 분류하는 데 나이브 베이즈를 사용하겠다. 7장, '회귀'에서는 오늘날까지 데이터를 다루는 데 잘 사용하는 고전적인 주제인 회귀를 설명한다. 라소(Lasso)와 일래스틱넷츠(ElasticNets)와 같은 발전된 회귀 기법도 다룬다. 8장, '추천'에서는 소비자 제품 평점을 근거로 추천 시스템을 만든다. 평점 데이터(사용자가 항상 제공하진 않는다)없는 쇼핑 데이터로 추천을 어떻게 하는지도 살펴보겠다. 9장, '분류: 음악 장르 분류'에서는 무작위의 수많은 노래를 기계 학습기가 분류할 수 있는 방법을 알아본다. 우리 스스로 속성을 만들기보다는 누군가의 전문 지식을 믿는 편이 더 괜찮을 때도 있음을 보여준다. 10장, '컴퓨터 비전'에서는 데이터에서 속성을 추출하여 이미지를 다루는 특수한 분야에서 분류를 어떻게 적용하는지 설명한다. 이 기법을 이미지 모음에서 유사한 이미지를 찾도록 어떻게 적용하는지도 다룬다. 11장, '차원 수 줄이기'에서는 기계 학습 알고리즘에 잘 적용할 수 있도록 데이터의 크기를 줄이는 다양한 기법들을 알아본다. 12장, '조금 더 큰 빅데이터'에서는 데이터 멀티코어와 컴퓨팅 클러스터의 장점을 활용해 좀 더 큰 데이터를 다루는 기법들을 살펴본다. 클라우드 컴퓨팅도 소개한다(클라우드 제공자로서 아마존의 웹 서비스를 사용한다). 부록, '기계 학습에 대한 보충 자료'에는 기계 학습에 대한 훌륭한 자료 목록이 실려 있다.
  • 1장 기계 학습 파이썬으로 시작하기 기계 학습과 파이썬: 꿈의 조합 이 책이 알려주는 내용과 알려주지 않는 내용 정체됐을 때 해야 할 작업 시작 __NumPy, SciPy, matplotlib 소개 __파이썬 설치 __NumPy로 효과적으로, SciPy로 지능적으로 적용하기 쉬운 데이터 만들기 __NumPy 배우기__ ____인덱싱__ ____존재하지 않는 값 처리__ ____실행 시간 비교__ __SciPy 배우기__ 첫 번째 기계 학습 애플리케이션__ __데이터 읽기__ __데이터 정리와 전처리__ __적절한 모델과 학습 알고리즘 선택 ____모델을 만들기에 앞서 ____단순한 직선으로 시작하기 ____좀 더 복잡한 모델 ____일보후퇴, 이보전진: 데이터 다시 보기 ____훈련과 테스트 최초 질문에 대답하기 정리 2장 실제 예제 분류하기 아이리스 데이터셋 __첫 번째 단계, 시각화 __첫 번째 분류 모델 만들기 __평가: 홀드아웃 데이터와 교차 검증 좀 더 복잡한 분류기 만들기 좀 더 복잡한 데이터셋과 분류기 __씨앗 데이터셋의 학습 __속성과 속성 엔지니어링 __최근접 이웃 분류 scikit-learn으로 분류 __결정선 살펴보기 이진 분류와 다중 범주 분류 정리 3장 군집화: 관...
  • 루이스 페드로 코엘류 [저]
  • 전철욱 [저]
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