머신러닝 및 텍스트마이닝 입문자에게 가능하면 쉽게 주요 분석기법을 소개하는 것을 목적으로 하고 있다. 이 책은 가능한 수식의 사용 없이 분석기법을 설명하려고 노력하였다. 책에 소개된 분석기법은 모두 데이터분석 및 통계분석 프로그래밍 언어인 R을 이용하여 실습을 통해 확인해볼 수 있도록 하였다. R을 이용하여 단순히 분석기법을 적용하는 방법을 소개하는 데 그치지 않고 출력결과가 담고 있는 의미를 이론적 개념과 연계하여 설명하였다.
Chapter 01 머신러닝 개요
Chapter 02 나이브베이즈
2.1 분석기법 이해
2.2 사례: 의원 소속정당
Chapter 03 의사결정나무
3.1 분석기법 이해
3.2 사례: 유방암
Chapter 04 랜덤포레스트
4.1 분석기법 이해
4.2 사례: 유방암
Chapter 05 서포트벡터머신
5.1 분석기법 이해
5.2 사례: 꽃 종류
5.3 사례: 배우자 외도
Chapter 06 성능평가
6.1 성능평가 지표
6.2 민감도와 특이도
6.3 ROC곡선
Chapter 07 텍스트마이닝
7.1 텍스트 구조화
코퍼스
타이디-텍스트
문서-용어행렬
7.2 빈도분석
분석기법 이해
사례: 대통령 연설문
7.3 감성분석
분석기법 이해
사례: 트윗
7.4 분류분석
분석기법 이해
사례: 스팸 필터링
7.5 토픽모델링
분석기법 이해
사례: 뉴스 기사
〈부록〉 데이터전처리
A.1 분할-적용-결합
A.2 반복 적용
A.3 형태 변환
저자 서문
머신러닝은 오늘날 생활의 한 부분으로 여겨질 만큼 폭넓게 활용되고 있습니다. 질병 진단부터 자율주행 자동차에 이르기까지 이미 우리 생활 속 깊숙이 자리잡고 있습니다. 기업에서는 머신러닝을 활용하여 과거에는 할 수 없었던 새로운 사업 기회를 포착하고 예기치 않은 위험에 선제적으로 대응할 수 있는 다양한 수단을 개발하고 있습니다. 또한 디지털화된 텍스트 데이터의 급격한 증가로 인해 그로부터 의미 있는 정보를 추출하기 위한 텍스트마이닝의 필요성도 꾸준히 커지고 있습니다. 따라서 머신러닝과 이를 바탕으로 한 텍스트마이닝에 대한 이해는 정도의 차이는 있지만 이제 데이터분석 전문가뿐만 아니라 조직구성원 누구에게나 필요한 일이 되었습니다. 하지만 데이터분석 분야에 막 발을 들여놓은 초보자 입장에서 머신러닝과 텍스트마이닝 기법을 이해하고 활용하는 것은 여전히 쉽사리 접근할 수 없는 어려운 과제임에 틀림없습니다.
이 책은 머신러닝 및 텍스트마이닝 입문자에게 가능하면 쉽게 주요 분석기법을 소개하는 것을 목적으로 하고 있습니다. 이 책은 다음과 같은 특징을 갖습니다. 첫째, 가능한 수식의 사용 없이 분석기법을 설명하려고 노력하였습니다. 머신러닝 및 텍스트마이닝 알고리즘은 수많은 수학과 통계학 이론을 바탕으로 하고 있기 때문에 분석기법의 올바른 활용과 응용을 위해서는 알고리즘의 수학적 표현을 이해하는 것이 필수적일 수 있습니다. 하지만 수학적 배경 지식이 부족한 사람들에게 알고리즘을 수식만으로 설명하는 것은 오히려 분석기법을 이해하는 데 있어서 방해가 될 수 있습니다. 또한 업무나 연구에 분석기법을 단순 적용하려고 하는 사람들에게는 복잡한 수식 대신에 일상 언어로 알고리즘을 이해하는 것이 분석기법을 실무적으로 활용하는 데 있어서 더 유용할 수 있습니다. 둘째, 책에 소개된 분석기법은 모두 데이터분석 및 통계분석 프로그래밍 언어인 R을 이용하여 실습을 통해 확인해볼 수 있도록 하였습니다. R을 이용하여 단순히 분석기법을 적용하는 방법을 소개하는 데 그치지 않고 출력결과가 담고 있는 의미를 이론적 개념과 연계하여 설명하였습니다. 출력결과에 대한 깊이 있는 이해는 당면한 문제를 효과적으로 해결하고 나아가 다른 문제에 응용할 때에도 보탬이 될 것입니다. 셋째, R에 대한 기억을 새롭게 하려는 독자를 위해 R을 이용한 데이터전처리 방법을 부록에 포함하였습니다. 본문에서 다루는 다양한 분석기법을 학습하고 활용할 때 도움이 될 것으로 기대합니다.
이 책의 동영상 강의와 R 스크립트 코드는 다음 사이트에서 볼 수 있습니다.
- 동영상 강의: https://www.youtube.com/곽기영
- R 스크립트 코드: https://www.github.com/kykwahk
곽기영 [저]
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