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Scikit-learn으로 머신 러닝 마스터 : 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습 - 핵심 기법 이해와 활용

Hackeling, Gavin

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자료유형단행본
서명/저자사항Scikit-learn으로 머신 러닝 마스터 : 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습 - 핵심 기법 이해와 활용 / 개빈 해클링 지음 ; 이병욱 옮김
개인저자Hackeling, Gavin
이병욱, 역
Okun, Oleg, 감수
발행사항서울 : 에이콘, 2018
형태사항306 p. : 삽화 ; 24 cm
총서명에이콘 데이터 과학 시리즈
원서명Mastering machine learning with scikit-learn :learn to implement and evaluate machine learning solutions with scikit-learn(2nd ed.)
ISBN9791161751603
9788960772106 (세트)
일반주기 색인수록
기술 감수자: 오렉 오쿤(Oleg Okun)
본서는 "Mastering machine learning with scikit-learn. 2nd ed. c2017."의 번역서임
일반주제명Machine learning
언어한국어

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No. 등록번호 청구기호 소장처/자료실 도서상태 반납예정일 예약 서비스
1 1338041 006.31 H118m 2017/K 1관4층 일반도서 대출가능
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2 1338040 006.31 H118m 2017/K 1관4층 일반도서 대출가능
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출판사 제공 책소개

출판사 제공 책소개 일부

머신 러닝의 관계에 관해 기초적인 개념을 정립할 수 있도록 돕는 책이다. 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습에 이르기까지 머신 러닝에서 주로 사용되는 기법 대부분을 비교해 설명하며, 이에 관해 파이썬의 scikit-learn 패키지를 사용한 예제를 직접 수행해 볼 수 있다.
특히 잘 정립되고 간결한 설명은 모든 머신 러닝 기법의 기본 개념을 다시 한 번 확고히 이해하는 데 많은 도움을 줄 것이다. 또한 모든 예제를 파이썬 scikit-learn을 사용해 제공하기 때문에 코드를 직접 수행해 가면서 책을 읽을 수 있다.

★ 이 책에서 다루는 내용 ★

■ 편향과 분산 등의 기본 개념
■ 범주형 변수, 텍스트, 이미지 등에서 특징 추출
■ 선형 회귀와 k-최근접 이웃을 사용한 연속 변수 예측
■ 로지스틱 회귀와 서포트 벡터 머신을 이용한 문서와 이미지 분류
■ 배깅과 부스팅 기법을 활용한 예측기의 앙상블 구축
■ K-평균 군집화를 사용한 데이터 내 숨겨진 구조의 발견
■ 보편적으로 사용되는 머신 러닝 시스템의 성능 평가

★ 이 책의 대상 독자 ★

보...

출판사 제공 책소개 전체

머신 러닝의 관계에 관해 기초적인 개념을 정립할 수 있도록 돕는 책이다. 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습에 이르기까지 머신 러닝에서 주로 사용되는 기법 대부분을 비교해 설명하며, 이에 관해 파이썬의 scikit-learn 패키지를 사용한 예제를 직접 수행해 볼 수 있다.
특히 잘 정립되고 간결한 설명은 모든 머신 러닝 기법의 기본 개념을 다시 한 번 확고히 이해하는 데 많은 도움을 줄 것이다. 또한 모든 예제를 파이썬 scikit-learn을 사용해 제공하기 때문에 코드를 직접 수행해 가면서 책을 읽을 수 있다.

★ 이 책에서 다루는 내용 ★

■ 편향과 분산 등의 기본 개념
■ 범주형 변수, 텍스트, 이미지 등에서 특징 추출
■ 선형 회귀와 k-최근접 이웃을 사용한 연속 변수 예측
■ 로지스틱 회귀와 서포트 벡터 머신을 이용한 문서와 이미지 분류
■ 배깅과 부스팅 기법을 활용한 예측기의 앙상블 구축
■ K-평균 군집화를 사용한 데이터 내 숨겨진 구조의 발견
■ 보편적으로 사용되는 머신 러닝 시스템의 성능 평가

★ 이 책의 대상 독자 ★

보편적인 머신 러닝 알고리즘의 작동법을 이해하고 어떻게 활용할 것인지에 대한 직관을 얻는 데 도움을 주기 위한 책이다. 또한 이 책은 scikit-learn API를 배우고자 하는 데이터 과학자에게도 유용하다. 책을 읽을 때 머신 러닝의 기초 지식이나 파이썬 지식이 있으면 도움이 되겠지만 반드시 있어야만 하는 것은 아니다.

★ 이 책의 구성 ★

1장, '머신 러닝 기초'에서는 머신 러닝을 경험으로부터 학습해 성능을 개선하는 프로그램을 연구하고 디자인하는 것이라 정의한다. 이는 책 전반에 걸쳐 가이드 역할을 한다. 각 장에서 머신 러닝 모델을 살펴보고 과제에 직접 응용하며, 그 성능을 평가해본다.
2장, '단순 선형 회귀'에서는 단일 특징과 연속 반응 변수 사이의 관계를 설정하는 모델을 알아본다. 비용 함수에 대해 배우며 모델을 최적화하기 위해 정규 방정식을 사용한다.
3장, 'K-최근접 이웃을 이용한 분류와 회귀'에서는 분류와 회귀 과제를 위한 간단한 비선형 모델을 소개한다.
4장, '특징 추출'에서는 텍스트, 이미지, 범주형 변수를 머신 러닝에서 사용할 수 있는 특징으로 표현하는 방법을 알아본다.
5장, '단순 선형 회귀'에서 다중 선형 회귀까지'에서는 연속 반응 변수에 회귀하는 단순 선형 회귀를 확장해 여러 개의 특징을 처리할 수 있게 일반화하는 방법을 알려준다.
6장, '선형 회귀부터 로지스틱 회귀까지'에서는 다중 선형 회귀를 더 일반화하고 이진 분류 과제를 위한 모델을 소개한다.
7장. '나이브 베이즈'에서는 베이즈 정리와 나이브 베이즈 계열의 분류기를 소개하고 생성 모델과 판별 모델을 서로 비교해본다.
8장, '의사결정 트리를 이용한 비선형 분류와 회귀'에서는 분류와 회귀 과제에 사용할 수 있는 간단한 비선형 모델인 의사결정 트리를 소개한다.
9장, '의사결정 트리에서 랜덤 포레스트와 앙상블 기법까지'에서는 모델을 병합하는 세 가지 방법인 배깅, 부스팅, 스태킹에 대해 알아본다.
10장, '퍼셉트론'에서는 이진 분류를 위한 간단한 온라인 모델을 소개한다.
11장, '퍼셉트론에서 서포트 벡터 머신까지'에서는 분류와 회귀를 위한 강력한 판별 모델인 서포트 벡터 머신을 소개하고, 특징을 고차원 공간으로 효과적으로 사상할 수 있는 기법을 설명한다.
12장, '퍼셉트론에서 인공 신경망까지'에서는 인공 신경망으로 구축된 분류와 회귀를 위한 강력한 비선형 모델을 소개한다.
13장, 'K-평균'에서는 레이블이 붙어있지 않은 데이터 내의 구조를 발견하는 데 사용되는 알고리즘을 알아본다.
14장, '주성분 분석을 이용한 차원 축소'에서는 차원의 저주(curse of dimensionality)를 완화할 수 있는 차원 축소 기법을 설명한다.
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