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R을 활용한 머신 러닝 3/e : R로 머신 러닝 알고리즘 작성, 데이터 준비, 데이터 예측 기법 깊이 파기 / [3판]

Lantz, Brett

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자료유형단행본
서명/저자사항R을 활용한 머신 러닝 3/e : R로 머신 러닝 알고리즘 작성, 데이터 준비, 데이터 예측 기법 깊이 파기 / 브레트 란츠 지음 ; 윤성진, 크라스랩 옮김
개인저자Lantz, Brett
윤성진, 역
단체저자명크라스랩
판사항[3판]
발행사항서울 : 에이콘, 2020
형태사항595 p. : 삽화, 표 ; 24 cm
원서명Machine learning with R :expert techniques for predictive modeling
ISBN9791161753928
일반주기 색인수록
본서는 "Machine learning with R : expert techniques for predictive modeling. 3rd ed. c2019."의 번역서임
일반주제명Machine learning --Statistical methods
R (Computer program language)
언어한국어

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No. 등록번호 청구기호 소장처/자료실 도서상태 반납예정일 예약 서비스
1 1365522 005.133 R3L 2019/K 1관4층 일반도서 대출가능
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출판사 제공 책소개

출판사 제공 책소개 일부

이 책을 읽다 보면 '머신러닝이 이렇게 쉬운 것이라니?'라는 생각이 들기도 하고, 수학이나 프로그래밍 언어를 잘 몰랐어도 직관적으로 머릿속에 쏙쏙 들어오는 머신러닝 개념에 흥미를 느끼고 있는 자신을 발견하게 될 것이다. 몇 줄의 R 코드로 머신러닝이 어떻게 작동되는지 눈으로 직접 확인할 수 있고 최신 기법까지 내 손으로 직접 짜 볼 수 있는 짜릿한 경험과 자신감을 제공하는 것이 이 책의 매력이다. 머신러닝을 즐겁게 시작하고 싶은 독자 여러분에게 이 책을 추천한다.
3판에서는 정돈된 데이터를 만드는 방법을 새롭게 설명하고 최신 버전의 예제를 제공한다.

★ 이 책에서 다루는 내용 ★

■ 머신러닝의 근원과 컴퓨터가 예시를 학습하는 원리
■ R 프로그래밍 언어를 사용해 머신러닝 작업에 맞도록 데이터 준비
■ 최근접 이웃과 베이즈 기법을 사용해 중요한 결과 분류
■ 결정트리, 규칙, 서포트 벡터 머신을 사용한 미래의 사건 예측
■ 회귀 기법을 사용한 수치 데이터 예측 및 금융 수치 추정
■ 신경망을 사용해 복잡한 프로세스 모델링
■ 모델 평가 및 성능 개선
■ R을 Spark...

출판사 제공 책소개 전체

이 책을 읽다 보면 '머신러닝이 이렇게 쉬운 것이라니?'라는 생각이 들기도 하고, 수학이나 프로그래밍 언어를 잘 몰랐어도 직관적으로 머릿속에 쏙쏙 들어오는 머신러닝 개념에 흥미를 느끼고 있는 자신을 발견하게 될 것이다. 몇 줄의 R 코드로 머신러닝이 어떻게 작동되는지 눈으로 직접 확인할 수 있고 최신 기법까지 내 손으로 직접 짜 볼 수 있는 짜릿한 경험과 자신감을 제공하는 것이 이 책의 매력이다. 머신러닝을 즐겁게 시작하고 싶은 독자 여러분에게 이 책을 추천한다.
3판에서는 정돈된 데이터를 만드는 방법을 새롭게 설명하고 최신 버전의 예제를 제공한다.

★ 이 책에서 다루는 내용 ★

■ 머신러닝의 근원과 컴퓨터가 예시를 학습하는 원리
■ R 프로그래밍 언어를 사용해 머신러닝 작업에 맞도록 데이터 준비
■ 최근접 이웃과 베이즈 기법을 사용해 중요한 결과 분류
■ 결정트리, 규칙, 서포트 벡터 머신을 사용한 미래의 사건 예측
■ 회귀 기법을 사용한 수치 데이터 예측 및 금융 수치 추정
■ 신경망을 사용해 복잡한 프로세스 모델링
■ 모델 평가 및 성능 개선
■ R을 Spark, H2O, TensorFlow 등 SQL 데이터베이스나 떠오르는 빅데이터 기술과 연결

★ 이 책의 대상 독자 ★

데이터를 활용하고자 하는 모든 이를 위해 썼다. 머신러닝을 어느 정도 알고 있지만 R은 전혀 사용해보지 않았거나 조금만 아는 독자를 염두하고 썼으며 어떤 경우든 이 책은 빠른 학습을 지원한다. 기초 수학과 프로그램에 익숙하다면 다소 도움이 되겠지만 어떠한 경험도 필수요건은 아니다. 필요한 것은 호기심뿐이다.

★ 이 책의 구성 ★

1장, '머신러닝 소개'에서는 기계 학습자(machine learner)를 정의하고 구분해주는 용어와 개념을 살펴보고, 학습 작업을 적절한 알고리즘에 매칭하는 방법을 제시한다.
2장, '데이터의 관리와 이해'에서는 R을 이용해서 데이터를 직접 다룰 수 있는 기회를 제공한다. 데이터를 로딩하고, 탐색하고, 이해하는 데 사용되는 필수 데이터 구조와 절차를 설명한다.
3장, '게으른 학습: 최근접 이웃을 사용한 분류'에서는 단순하지만 강력한 머신러닝 알고리즘을 이해하고, 첫 번째 실제 작업인 암의 악성 샘플 식별에 적용하는 방법을 알려준다.
4장, '확률적 학습: 나이브 베이즈 분류'에서는 최첨단 스팸 필터링 시스템에서 사용하고 있는 확률의 핵심 개념을 소개한다. 독자는 자신만의 스팸 필터를 개발하는 과정에서 텍스트 마이닝의 기초를 배울 수 있다.
5장, '분할 정복: 의사 결정 트리와 규칙 기반의 분류'에서는 예측을 정확하고 쉽게 설명하는 두 가지 학습 알고리즘을 탐색한다. 이 방법은 투명성이 중요한 작업에 적용된다.
6장, '수치 데이터 예측: 회귀 방법'에서는 수치 예측에 사용되는 머신러닝 알고리즘을 소개한다. 이 기법은 통계 분야에 아주 많이 포함돼 있으므로, 수치 관계를 이해하는 데 필요한 필수 척도도 함께 알아본다.
7장, '블랙박스 방법: 신경망과 서포트 벡터 머신'에서는 복잡하고 강력한 두 종류의 머신러닝 알고리즘을 다룬다. 수학이 위협적으로 보일 수 있겠지만, 내부 작동을 보여주는 예제와 함께 간단한 용어로 진행한다.
8장, '패턴 찾기: 연관 규칙을 이용한 장바구니 분석'에서는 많은 소매업체가 채택한 추천 시스템의 알고리즘을 접할 수 있다. 소매업체가 나의 구매 습관을 나보다 더 잘 아는 이유가 궁금한 적이 있었다면 8장에서 그 비밀을 밝혀준다.
9장, '데이터 그룹 찾기: k-평균 군집화'에서는 관련 아이템을 군집화하는 절차를 알아본다. 이 알고리즘을 활용해 온라인 커뮤니티에서 프로파일을 식별한다.
10장, '모델 성능 평가'에서는 머신러닝 프로젝트의 성공 여부를 측정하고 미래 데이터에 대해 학습자가 신뢰할 만한 성능 추정치를 얻는 방법의 정보를 제공한다.
11장, '모델 성능 개선'에서는 머신러닝 대회의 최상위 팀이 사용하는 방법을 소개한다. 경쟁이 심하거나 데이터를 최대한 활용하고 싶다면 이런 기술을 레퍼토리에 추가해야 한다.
12장, '특화된 머신러닝 주제'에서는 머신러닝의 최첨단 분야를 탐구한다. 빅데이터로 작업하는 것에서 더 빠르게 R 작업하는 것까지 12장에서 다루는 주제는 R로 할 수 있는 범위를 넓히는 데 도움이 된다.
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