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자바 머신 러닝 마스터 [실무 중심의 자바 기반 머신 러닝 활용법]

  • 원서명Mastering Java Machine Learning: Mastering and implementing advanced techniques in machine learning (ISBN 9781785880513)
  • 지은이우다이 카마스(Dr. Uday Kamath), 크리슈나 쵸펠라(Krishna Choppella)
  • 옮긴이동준상
  • ISBN : 9791161752853
  • 38,000원
  • 2019년 03월 27일 펴냄
  • 페이퍼백 | 652쪽 | 188*235mm
  • 시리즈 : acorn+PACKT, 데이터 과학

책 소개

요약

데이터 과학 분야의 중급 및 고급 개발자 알아야 할 데이터 분석, 러닝 알고리즘, 모델 성능 평가, 지도식 및 비지도식 학습, 클러스터링과 이상점 감지, 반지도 학습 등 다양한 주제를 상세히 소개하며, WEKA, RapidMiner, Smile API, ELKI, JKernelMachines, KEEL, JCLAL, OpenMarkov, MALLET, KNIME, H2O, Spark MLLib, SAMOA 등 주요 오픈 소스 자바 도구의 활용 방법을 소개한다. 분석 예제로 UCI HorseColic 데이터세트, MNIST 손글씨 이미지 데이터세트, ELEC 전기 데이터세트, UCI Breast Cancer Wisconsin 데이터세트, UCI Adult 데이터세트, Reuters-21578 데이터세트, UCI Covertype 데이터세트를 이용한다.

추천의 글

우데이 카마스 박사는 가히 아이디어의 용광로라 부를 만하다. 그가 내 연구실에 들어올 때마다 머신 러닝과 컴퓨터 과학에 대해 끊임없는 대화를 나눴다. 나는 15년간 조지 메이슨 대학교(GMU, George Mason University)의 컴퓨터 과학 교수로 일하고 있으며, 머신 러닝과 데이터 마이닝을 집중적으로 연구하고 있다. 우다이를 처음 만났을 때 그는 내 데이터 마이닝 강의 수강생이었고, 이후 연구 동료, 논문의 공저자, 그리고 대규모 머신 러닝 프로젝트의 파트너가 됐다.
우데이는 BAE 시스템 응용 지능 부서에서 책임 데이터 과학자로 일하는 동안 진화론적 컴퓨팅, 그리고 머신 러닝을 주제로 박사 학위를 받았다. 그는 업무와 학업을 병행하는 수준을 넘어서, GMU에서 종신 재직권을 부여 받은 뒤 네 명의 전문가와 컴퓨터 과학에 대한 다수의 논문을 출간했는데, 이는 사실 매우 어려운 일이다. 우데이의 이와 같은 열정을 잘 알고 있었기에, 그가 박사 과정을 4년도 안 돼서 마쳤다는 얘기를 듣고도 많이 놀라지 않았으며 이렇게 그의 공저 『자바 머신 러닝 마스터』의 추천사를 쓰기에 이르렀다. 우데이의 끊임없는 도전의 산물이라 할 수 있는 이 책은 머신 러닝을 마스터하려는 독자에게 더 없이 훌륭한 기회를 제공할 것이다.
이 책은 머신 러닝의 실용적인 해법과 이를 구현한 주요 방법론에 대한 깊은 고민과 풍부한 지식, 그리고 다양한 실증적 경험의 결과라고 생각한다. 시중에는 머신 러닝과 데이터 분석에 대한 다양한 서적이 있지만, 이 책은 이론적 접근과 실용적 접근의 간극을 메운다는 면에서 의미가 크다. 머신 러닝의 고전적 기법과 현대적 기법에 대한 종합적이고 체계적인 안내서며, 각각의 기법이 지닌 장점과 단점, 실무적인 적용 방법과 구현 원리를 설명한다. 데이터 과학 및 분석 분야에 입문한 독자에게 훌륭한 안내서가 될 것이며, 데이터 과학을 전공하거나 졸업한 독자에게는 다양한 머신 러닝 기법을 효율적으로 구현하기 위한 방법을 소개하는 실용서가 될 것이다.
이 책은 머신 러닝의 전통적인 기법인 분류, 클러스터링, 차원 감소, 이상점 감지, 반지도 학습, 능동 학습 등을 소개하고, 현대적인 주제이자 고급 기법이라 할 수 있는 실시간 데이터 학습, 딥러닝, 빅데이터 기반의 학습 등에 대해 설명한다. 각 장은 주요 주제에 대한 이론적 설명과 이에 대한 사례 분석으로 구성되며, 실무에 적용하기 위한 자바 기반 도구의 활용 방법을 소개하며 해당 주제 및 도구를 기준으로 한 데이터 수집, 실험 설계, 모델링, 결과 분석, 평가 등의 프로세스를 설명한다. 각 장의 이론 및 예제는 독자 스스로 문제를 풀어나갈 수 있도록 구성됐으며, 각자의 이해도와 수준에 따라 활용 범위를 조절할 수 있도록 했다. 책과 함께 제공되는 웹 사이트 또한 중요한 자료와 코드를 담고 있으며, 머신 러닝의 다양한 이론과 기법을 실제 분석 환경에서 처음 적용해보려는 학생과 데이터 분석가 모두에게 유용할 것이라 확신한다.
이 책을 읽으면서 학습과 지식에 대한 우데이의 열정이 새삼 떠올랐다. 이 책의 처음부터 끝까지 머신 러닝의 주요 개념을 명확하게 설명하기 위해 혼신의 노력을 기울였으리라 생각하며, 독자들 역시 그렇게 느낄 수 있으리라 생각한다. 나 역시 강의와 연구에서 이 책을 참고할 것이며 학생들에게도 주저하지 않고 이 책의 일독을 추천할 것이다.

/칼로타 도메니코니 박사(Dr. Carlotta Domeniconi)
조지 메이슨 대학교 컴퓨터 과학과 부교수

이 책에서 다루는 내용

■ 자바 머신 러닝 라이브러리 마스터
■ 각각의 머신 러닝 기법이 해결할 수 있는 문제의 종류 파악 및 관련 기초 이론과 실무 적용 방법
■ 머신 러닝의 주요 분야라 할 수 있는 분류, 클러스터링, 이상점 감지, 확률적 그래프 모델링, 텍스트 마이닝 기법
■ 실제 데이터에 적용 가능한 머신 러닝의 방법론, 프로세스, 애플리케이션, 분석 방법
■ 최신 머신 러닝 연구 주제라 할 수 있는 딥러닝, 스트림 데이터 마이닝, 능동 학습, 반지도 학습 기법과 이들을 이용한 실무적인 실험
■ 고성능의 실시간 적응형 예측 모델을 통해 배치형 및 스트림 기반 빅데이터를 분석하는 방법론과 자바 기반 도구들
■ 사이버 보안, 금융 범죄, 사물인터넷, 소셜 네트워킹 등의 문제를 해결할 수 있는 AI에 대한 깊이 있는 이해

이 책의 대상 독자

이 책의 첫 번째 대상 독자는 데이터를 다루는 전문가, 데이터 분석, 시각화, 변환 책임자, 그리고 자바 기반의 예측적, 기술적, 규범적 분석을 목적으로 하는 머신 러닝에 의한 훈련, 검증, 테스트, 평가 등의 업무를 수행하는 데이터 분석 담당자다.
또한 이 책의 독자는 머신 러닝의 도구로 자바를 선택했으며, 자바 프로그래밍에 대한 일정 수준 이상의 프로그래밍 경험을 갖췄다고 가정한다. 그렇지 않은 경우, 데이터 분석 및 연구 환경, 그리고 회사 정책상 자바 언어로 작성된 서드파티 도구를 사용하는 독자라고 가정한다. 또 다른 경우, 자바 프로그래밍 경험이 전혀 없는 예비 독자도 있을 텐데, 이 책은 자바 전문가용으로 작성됐다는 점을 기억해주기 바란다.
이 책의 두 번째 독자는 지적 호기심에서 머신 러닝을 학습하며, 머신 러닝의 기본 개념과 실무적 기법, 활용 도구까지 관심을 가진 경우다. 이런 독자라면 수학 공식 부분은 생략하고 가장 대표적인 지도식 및 비지도식 학습 알고리즘의 기본 개념과 도구 활용 방법에만 집중하길 바란다.
실무 예제와 도구를 집중적으로 익히고 싶은 독자는 (머신 러닝에 대한 이론적 토대가 강조된) 1, 2, 3, 7장을 생략하고 실무적으로 즉시 적용할 수 있는 데이터세트와 분석 기법을 중심으로 살펴보길 바란다.
이 책에 실린 다양한 데이터세트와 머신 러닝 실험을 통해 궁금한 부분에 대한 해답을 찾을 수 있다. 3장, ‘비지도식 머신 러닝 기법’에서 소개하는 어피니티 전파 알고리즘, 7장, ‘딥러닝’에서 소개하는 LSTM 아키텍처, 그리고 5장, ‘실시간 스트림 머신 러닝’에서 소개하는 실시간 학습에서의 이상점 감지를 위해 거리 기반 클러스터링 기법을 사용할 때의 장점 및 단점 등, 다양한 이론과 사례를 신속하게 접근할 수 있는 참조 자료처럼 활용할 수 있다. 이 책에 실린 대부분의 내용은 머신 러닝에 흥미를 느끼는 독자라면 이해하기 쉽게 구성했으며 다양한 예제를 통해 실무적인 접근 방식도 파악할 수 있도록 했다.

이 책의 구성

1장, ‘머신 러닝 개론’에서는 『머신 러닝 인 자바』(에이콘, 2016) 등 관련 서적에 소개된 머신 러닝의 기본 개념과 기법에 대해 설명한다. 머신 러닝에 대한 이해를 위해 필수적인 데이터, 데이터 변환, 표본추출, 편향성, 특성의 개념 및 중요성, 지도식 및 비지도식 학습, 빅데이터 학습, 실시간 학습, 확률적 그래프 모델, 반지도 학습 등의 개념에 대해 알아본다.
2장, ‘지도식 학습에 대한 실무적인 접근’에서는 지도식 학습의 개념과 이를 구현한 다양한 기법에 대해 알아본다. 특성 선택과 특성 감소, 선형 모델, 로지스틱 모델, 비선형 모델, SVM과 커널, 배깅과 부스팅 등 앙상블 학습 기법, 검증 기법과 성능 평가 지표, 그리고 모델 선택 기법에 대해 알아본다. 실무 예제 분석에서는 WEKA와 RapidMiner를 이용해서 데이터 분석에서부터 모델 성능 분석까지의 과정을 살펴본다. 이후 장에서도 실무 예제 분석을 통해 해당 장에서 소개한 주요 머신 러닝 기법과 모델을 실무적으로 적용하는 과정을 설명한다. 예제에서는 UCI HorseColic 데이터세트를 사용한다. 3장, ‘비지도식 머신 러닝 기법’에서는 클러스터링, 이상점 감지 기법과 애플리케이션에 대해 알아본다. 비지도식 데이터에서의 특성 선택과 특성 감소, 클러스터링 알고리즘, 클러스터링의 평가 기법, 통계 기법, 거리 기반 기법, 분포 기반 기법 등을 이용한 이상점 감지 등에 대해서도 살펴본다. 마지막, 실무 예제 분석에서는 MNIST의 실제 이미지 데이터세트를 이용하며, 차원 감소를 위해 Smile API를 사용하고, 학습을 위해 ELKI를 사용한다.
4장, ‘반지도식 학습과 능동 학습’에서는 소량의 라벨 데이터를 이용한 알고리즘 및 학습 기법에 대해 알아보며 자가 훈련, 생성적 모델, 전이 SVM, 공동 훈련, 능동 학습, 다중 뷰 학습 등에 대해 소개한다. 사례 분석에는 UCI Breast Cancer Wisconsin 데이터세트를 이용하며 JKernelMachines, KEEL 그리고 JCLAL 등의 도구를 사용한다.
5장, ‘실시간 스트림 머신 러닝’에서는 실시간 데이터 스트림이 전통적인 배치형 데이터와 어떤 점에서 다른지, 그리고 문제 해결 방식은 어떻게 다른지에 대해 알아본다.
스트림 머신 러닝과 애플리케이션, 지도식 스트림 학습, 비지도식 클러스터 스트림 학습, 비지도식 이상점 학습, 스트림 학습 모델의 평가 기법과 평가 지표 등에 대해 소개한다. 사례 분석에서는 ELEC의 전기 데이터세트를 이용하며, 모델 구현 도구로 MOA 프레임워크를 사용한다.
6장, ‘확률적 그래프 모델링’에서는 다차원 공간상의 복합 결합 확률 분포를 통해 현실 세계의 문제를 해결하는 방법에 대해 알아본다. 확률적 그래프 모델은 확률의 시각적 표현, 추론에 의한 결론 도출, 효과적인 학습 방법을 제공한다. 이 장에서 다루는 대표적인 내용은 PGM, 베이지안 네트워크, 마코프 네트워크, 그래프 구조 학습, 은닉 마코프 모델, 그리고 추론 기법 등이다. 사례 분석에서는 UCI Adult(가구당 소득 통계조사) 데이터세트를 이용하며 OpenMarkov와 WEKA의 Bayes network를 사용한다.
7장, ‘딥러닝’에서는 가장 복잡한 AI 문제를 풀 수 있으며, 오늘날 머신 러닝의 총아라 할 수 있는 딥러닝에 대해 알아본다. 이 장에서 다루는 대표적인 내용은 신경망, 신경망과 관련된 주요 난제, 심층 신뢰망, 제한 볼츠만 머신, 컨볼루션 네트워크, 롱숏텀 메모리 유닛, 노이즈 감소 오토인코더, 리커런트 네트워크 등이다. 사례 분석에서는 딥러닝의 구현 방식, 파라미터 튜닝에 대한 이해를 돕기 위해 MNIST 이미지 데이터세트에 대해 DeepLearning4J 프레임워크를 적용한다.
8장, ‘텍스트 마이닝과 자연어 처리’에서는 텍스트 마이닝을 위한 다양한 기법, 알고리즘, 도구에 대해 소개한다. 이 장의 대표 주제는 텍스트 마이닝, 텍스트 데이터의 대표값, 차원 감소 기법, 토픽 모델링, 텍스트 클러스터링, 개체명 인식, 그리고 딥러닝 등이다. 분석 실무에서는 비정형 텍스트 데이터(Reuters-21578 데이터세트)를 이용해서 토픽 모델링과 텍스트 분류 기법의 구현 과정을 살펴보며, MALLET 그리고 KNIME 도구를 사용한다.
9장, ‘빅데이터 머신 러닝’에서는 매우 큰 용량의 데이터, 혹은 매우 빠른 속도로 증가하는 데이터를 통해 어떻게 학습할 것인가? 확장성 문제는 어떻게 해결할 것인가? 등과 같이 오늘날 가장 중요시되는 질문에 대한 답을 찾는다. 주요 주제는 빅데이터 클러스터 배포 프레임워크, 빅데이터 저장 옵션, 배치형 데이터 처리, 배치형 데이터 머신 러닝, 실시간 머신 러닝 프레임워크, 실시간 스트림 학습 등이다.
실무 분석에서는 배치형 및 실시간형 빅데이터 분석 기법에 대해 알아보기 위해 UCI Covertype 데이터세트를 이용하며 H2O, Spark MLLib 그리고 SAMOA 등의 빅데이터 전문 라이브러리를 사용한다.
부록 A, ‘선형 대수학’에서는 선형 대수학의 개념을 소개하고, 잊었던 기본 이론을 복습한다. 부록에서 모든 내용을 다룰 수는 없지만, 이 책에서 소개하는 머신 러닝의 주요 개념을 이해하기에는 부족하지 않으리라 생각한다. 주요 주제는 벡터, 행렬, 행렬의 기본 연산, 연산 규칙, 행렬의 선형 변환, 역행렬, 에이젠 분해, 정치행렬, 특이값 분해 등이다.
부록 B, ‘확률’에서는 확률의 핵심 개념을 정리한다. 주요 주제는 확률의 공리, 베이즈 이론, 확률 밀도 측정, 평균, 분산, 표준편차, 가우시안 표준편차, 공분산, 상관관계 상관계수, 이항분포, 푸와송 분포, 가우시안 분포, 중심극한정리, 오류 전파 등이다.

저자/역자 소개

지은이의 말

시중엔 이미 머신 러닝에 대한 훌륭한 서적이 다수 나와있으며 데이터에 의한 학습 이론을 교육학적 관점에서 설명하는 책부터 클러스터링, 이상점 감지, 확률적 그래프 모델링 등 머신 러닝의 전문적인 주제에 대한 참고서, 그리고 특정 프로그래밍 언어를 통한 머신 러닝 도구와 라이브러리에 대한 실용적 방법서에 이르기까지 다양한 종류가 있다. 이 책은 머신 러닝과 관련된 방대한 내용을 다루고 있으므로, 이론적인 측면에서 세부적인 설명이 충분하지 않을 수 있지만, 빅데이터 분석의 배치 처리 환경과 실시간 처리 환경에서 우리가 각각 어떤 방식으로 접근해야 하는지를 실무적으로 설명한다. 또한, 자바 언어에 어느 정도 숙련된 독자가 핵심 이론을 이해한 뒤 관심 분야를 깊이 있게 접근할 수 있도록 다양한 선택안을 제공한다.

지은이 소개

우다이 카마스(Dr. Uday Kamath)

BAE 시스템 응용 지능 부서의 책임 데이터 과학자로서, 확장성 높은 머신 러닝을 주로 연구하며 AML, 금융 범죄 관련 사기 행동 감지, 사이버 보안, 생체정보학 등의 분야에서 20년간 종사해 왔다. BAE AI 부서에서 소비자 행동, 소셜 네트워킹, 빅데이터 머신 러닝에 특화된 다수의 핵심 제품 개발 팀을 이끌고 있다. 조지 메이슨 대학교에서 빅데이터 머신 러닝과 자동화된 시퀀스 마이닝 분야의 석학인 케네스 드 용 교수(Dr. Kenneth De Jong)의 지도하에 박사 학위를 받았다.

크리슈나 쵸펠라(Krishna Choppella)

20년차 자바 개발자로서, BAE 시스템 응용 지능 부서에서 분석용 클라이언트 솔루션을 개발하며 데이터 과학, 기능적 프로그래밍, 분산 컴퓨팅 환경에 대해 연구한다.

옮긴이의 말

국내외에서 인공지능에 대한 기대와 걱정이 넘쳐나던 2016년, 『머신 러닝 인 자바』를 번역하면서 인공지능의 하위 분야인 머신 러닝과 본격적으로 인연을 맺었고, 3년이 지난 2019년, 초급 이상의 자바 개발자 또는 머신 러닝 엔지니어를 위한 책인 『자바 머신 러닝 마스터』를 번역하게 됐다.
2016년 이전엔 학계와 IT 산업계를 중심으로 머신 러닝의 가능성을 확인하려는 실험과 시도가 주류를 이뤘다면, 2019년 현재는 IT 개발자는 물론, 데이터 엔지니어, 경영의사 결정자 등의 다양한 니즈에 맞춰 현실적인 당면과제를 즉시 해결하거나 경쟁력을 강화하기 위한 방법 또는 도구로써 머신 러닝을 사용하려 한다.
이 책은 바로 이러한 시대 변화를 반영한 책이라고 생각한다. 머신 러닝 알고리즘에 대해 좀 더 근원적이며 체계적으로 설명하고, 알고리즘을 이해하기 위한 예제가 아닌, 실무 솔루션으로 적용하기 위한 예제를 중심으로 구성됐다. 이 책은 데이터 과학 분야의 중급 및 고급 개발자 알아야 할 데이터 분석, 러닝 알고리즘, 모델 성능 평가, 지도식 및 비지도식 학습, 클러스터링과 이상점 감지, 반지도 학습 및 능동 학습 등 다양한 주제를 상세히 소개하며, 실무적인 활용도가 높은 확률적 그래프 모델링, 텍스트 마이닝, 딥러닝에 대해서도 상세히 설명한다.
각 장의 종반부에는 머신 러닝 알고리즘의 유용성, 사용성을 높인 WEKA, RapidMiner, Smile API, ELKI, JKernelMachines, KEEL, JCLAL, OpenMarkov, DeepLearning4J, MALLET, KNIME, H2O, Spark MLLib, SAMOA 등 업계의 대표적인 오픈 소스 자바 도구의 활용 방법을 소개한다. 마지막으로 머신 러닝이 적용될 수 있는 주요 시나리오를 직접 경험해 볼 수 있도록 UCI HorseColic 데이터세트, MNIST 손글씨 이미지 데이터세트, ELEC 전기 데이터세트, UCI Breast Cancer Wisconsin 데이터세트, UCI Adult 데이터세트, Reuters-21578 데이터세트, UCI Covertype 데이터세트 등의 분석 예제가 마련돼 있다.
중급 수준의 개발 및 엔지니어링 서적이 그렇듯, 이 책 역시 쉽게 읽어나갈 수 있는 책은 아니다. 하지만 자바에 대한 약간의 경험과 머신 러닝에 대한 기초가 갖춰졌다면, 2~3일간 1개 장을 마스터한다는 계획을 세우고, 개론과 예제를 차근차근 따라가다 보면 어느새 머신 러닝 전문가의 길로 들어선 자신을 발견할 수 있으리라 생각한다.

옮긴이 소개

동준상

2010년 이후 ICT 혁신기술 사업화 프로젝트에 참여해 왔으며, AI, 클라우드 기반 서비스와 플랫폼 구현 및 사업화와 관련된 리서치, 심사, 컨설팅 업무를 한다. 2015년 이후 국가정보자원관리원, 한국정보화진흥원 등 주요 정보화 기관에서 AI 기반 프로젝트 수행을 주제로 강연을 하고 있다. 『머신 러닝 인 자바』(2017, 에이콘), 『스위프트 데이터 구조와 알고리즘』(2017, 에이콘) 외 십여 권의 번역서가 있다.

홈페이지: http://www.nextplatform.net/
링크드인: https://www.linkedin.com/in/junsang-dong/

목차

목차
  • 1장. 머신 러닝의 개요
    • 머신 러닝의 역사와 정의
    • 머신 러닝에 대한 오해: 머신 러닝이 아닌 것은?
    • 머신 러닝의 핵심 개념과 주요 용어
    • 머신 러닝에 활용되는 다양한 데이터 타입과 서브타입
    • 머신 러닝에 활용되는 데이터세트
    • 산업 부문별 머신 러닝 응용 분야와 알고리즘
    • 머신 러닝의 실무적인 과제
    • 머신 러닝 전문가와 구현 프로세스
      • 머신 러닝 전문가
      • 머신 러닝 프로세스
    • 머신 러닝 도구와 데이터세트
      • 머신 러닝 데이터세트
    • 정리

  • 2장. 지도학습에 대한 실무적인 접근
    • 지도학습에 사용되는 용어와 표기법
      • 데이터 품질 분석
      • 기술적(설명적) 데이터 분석
      • 시각화 분석
    • 데이터 변환 및 전처리
      • 추가적인 특성
      • 누락값 처리
      • 이상점
      • 이산화
      • 데이터 표본추출
      • 모델 훈련, 검증, 그리고 테스트 데이터세트
    • 특성 관계 분석과 차원 감소
      • 특성 검색 기술
      • 특성 평가 기법
      • 랩퍼 기법
      • 임베드 접근법
    • 모델 만들기
      • 선형 모델
      • 비선형 모델
      • 앙상블 학습과 메타학습 모델
    • 모델 평가, 검증, 비교
      • 모델 평가
      • 모델 검증 매트릭스
      • 머신 러닝 모델 간의 비교
    • 사례 연구 - 말의 복통 분류
      • 비즈니스 문제 정의
      • 머신 러닝 맵핑
      • 데이터 분석
      • 지도학습 실험
      • 결과, 관찰, 그리고 분석
    • 정리

  • 3장. 비지도식 머신 러닝 기법
    • 지도식 머신 러닝 기법의 주요 이슈
    • 비지도식 머신 러닝 기법의 주요 이슈
    • 특성 분석과 차원 감소
      • 표기법
      • 선형 차원 감소 기법
      • 비선형 차원 감소 기법
    • 클러스터링
      • 클러스터링 알고리즘
      • 스펙트럴 클러스터링
      • 어피니티 전파
      • 클러스터링 검증 및 평가
    • 이상점 또는 특이점 감지 기법
      • 이상점 감지 알고리즘
      • 이상점 평가 기법
    • 실무 사례 분석
      • 도구와 소프트웨어
      • 비즈니스 문제 정의
      • 머신 러닝 맵핑
      • 데이터 수집
      • 데이터 품질 분석
      • 데이터 샘플링 및 변환
      • 특성 분석 및 차원 감소
      • 클러스터링 모델, 결과, 그리고 평가
      • 이상점 모델 구현 결과 및 평가
    • 정리

  • 4장. 반지도 학습 및 능동 학습
    • 반지도 학습
      • 기본적인 수식 및 표현, 가정
      • 반지도 학습 기법
      • 반지도 학습 실무 사례 분석
    • 능동 학습
      • 기본 표현과 수식
      • 능동 학습 시나리오
      • 능동 학습 절차
      • 버전 공간 표본추출
      • 데이터 분포 표본추출
    • 능동 학습 실무 사례 분석
      • 도구와 소프트웨어
      • 비즈니스 문제 정의
      • 머신 러닝 맵핑
      • 데이터 수집
      • 데이터 샘플링 및 변환
      • 특성 분석 및 차원 감소
      • 모델, 결과, 평가
      • 능동 학습 결과 분석
    • 정리

  • 5장 .실시간 스트림 머신 러닝
    • 스트림 기반 학습의 기본 가정 및 수학적 표현
    • 기본 스트림 처리 및 연산 기법
      • 스트림 연산
      • 슬라이딩 윈도우
      • 표본추출
    • 컨셉 드리프트와 드리프트 감지
      • 데이터 관리 기법
      • 감지 기법
    • 증가형 지도 학습
      • 모델 구현 방법
      • 온라인 설정에서의 모델 검증, 평가, 비교
    • 클러스터링을 활용한 증가형 비지도 학습
      • 모델 구현 기법
    • 이상점 감지를 위한 비지도 학습
      • 이상점 감지를 위한 파티션 기반 클러스터링
      • 이상점 감지를 위한 거리 기반 클러스터링
    • 스트림 기반 학습의 실무 사례
      • 도구 및 소프트웨어
      • 비즈니스 문제 정의
      • 머신 러닝 맵핑
      • 데이터 수집
      • 표본추출 및 변환
      • 모델, 결과, 평가
      • 스트림 기반 학습 결과 분석
    • 정리

  • 6장. 확률적 그래프 모델 구현
    • 확률 복습
      • 확률의 개념
    • 그래프의 개념
      • 그래프 구조 및 기본 속성
      • 서브그래프와 클리닉
      • 패스, 트레일, 사이클
      • 베이지안 네트워크
      • 수학적 표현
      • 추론
      • 베이지안 네트워크에서의 학습
      • 학습 파라미터
    • 마코프 네트워크와 조건부 랜덤 필드
      • 수학적 표현
      • 마코프 네트워크에서의 추론
      • 마코프 네트워크에서의 학습
      • 조건부 랜덤 필드
    • 특화된 네트워크
      • 트리 강화 네트워크
      • 마코프 체인
      • HMM의 최고 확률 경로
      • HMM의 사후 복호화
    • 도구와 활용 방법
      • 오픈마코프
      • Weka 베이지안 네트워크 GUI
    • 실무 사례 분석
      • 비즈니스 문제 정의
      • 머신 러닝 맵핑
      • 표본추출 및 데이터 변환
      • 특성 분석
      • 모델, 결과, 평가
      • 결과 분석
    • 정리

  • 7장. 딥러닝
    • 다층 피드포워드 신경망 기법
      • 입력값, 뉴론, 활성화 함수, 수학적 표현
      • 다층 신경망
    • 신경망 기법의 한계
      • 기울기 사라짐, 지역 최적화, 훈련 지연 문제
    • 딥러닝
      • 딥러닝의 주요 개념
    • 사례 분석
      • 도구와 소프트웨어
      • 비즈니스 문제
      • 머신 러닝 맵핑
      • 표본추출 및 데이터
      • 특성 분석
      • 모델, 결과, 평가
    • 정리

  • 8장. 텍스트 마이닝과 자연어 처리
    • NLP, 하위 분야 및 주요 임무
      • 텍스트 범주화(카테고리화)
    • 음성 태깅
    • 텍스트 클러스터링
      • 정보 추출 및 개체명 인식
      • 감정 분석 및 오피니언 마이닝
      • 대용어 또는 동일지시어 해소
      • 어휘 중의성 해소
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    • 비정형 데이터 마이닝의 당면 과제
    • 텍스트 처리 요소와 변환
      • 문서 수집 및 표준화
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      • 중지 단어 제거
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      • 특성 추출 및 생성
      • 특성의 대표성 및 유사성
      • 특성 선택 및 차원 감소 기법
    • 텍스트 마이닝에서의 토픽 선정
      • 텍스트 카테고리화 및 텍스트 분류
      • 토픽 모델링
      • 텍스트 클러스터링
      • 클러스터링 기법
    • 개체명 인식
      • NER을 위한 은닉 마코프 모델
      • 딥러닝과 NLP
    • NLP 분석 도구와 활용 방법
      • 맬릿을 이용한 토픽 모델링
      • 비즈니스 문제 정의
      • 머신 러닝 맵핑
      • 데이터 수집
      • 표본추출 및 변환
      • 특성 분석 및 차원 감소
      • 모델, 결과, 평가
      • 텍스트 처리 결과 분석
    • 정리

  • 9장. 빅데이터 분석을 위한 머신 러닝의 첨단 도구
    • 빅데이터의 특징
    • 빅데이터 분석을 위한 머신 러닝
      • 범용 빅데이터 프레임워크
    • 배치형 빅데이터 머신 러닝
      • 빅데이터 머신 러닝 플랫폼 - H2O
    • 사례 분석
      • 비즈니스 문제 정의
      • 머신 러닝 맵핑
      • 데이터 수집
      • 데이터 추출 및 변환
      • 빅데이터 머신 러닝 플랫폼 - Spark MLlib
    • 실시간형 빅데이터 머신 러닝
      • 실시간 빅데이터 머신 러닝 프레임워크 - SAMOA
      • 머신 러닝 알고리즘
      • 도구와 활용
      • 실험, 결과, 그리고 분석
    • 머신 러닝의 미래
    • 정리

  • 부록 A. 선형 대수학
    • 벡터
      • 벡터의 스칼라 곱
    • 행렬
      • 행렬 변환
    • 행렬의 특이값 분해

  • 부록 B. 확률
    • 확률의 공리
    • 베이즈 이론
      • 확률 밀도 측정
      • 평균
      • 분산
      • 표준편차
      • 가우시안 표준편차
      • 공분산
      • 상관관계 상관계수
      • 이항 분포
      • 푸와송 분포
      • 가우시안 분포
      • 중심극한정리

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