New

Python Machine Learning By Example [예제로 배우는 머신 러닝 알고리즘]

  • 원서명Python Machine Learning By Example: Easy-to-follow examples that get you up and running with machine learning (ISBN 9781783553112)
  • 지은이요우시 리우(Yuxi(Hayden) Liu)
  • 옮긴이남궁영환
  • ISBN : 9791161752037
  • 25,000원
  • 2018년 09월 07일 펴냄
  • 페이퍼백 | 320쪽 | 188*235mm
  • 시리즈 : acorn+PACKT, 데이터 과학

책 소개

요약

머신 러닝은 이제 거의 모든 비즈니스에서 필수적인 기술로 자리잡고 있다. 하지만 이런 인기에도 불구하고 많은 사람이 여전히 머신 러닝에 장벽을 느끼고 있다. 이 책은 파이썬부터 머신 러닝에서 필요한 소프트웨어 설치, 다양한 머신 러닝 알고리즘 소개뿐 아니라 비즈니스 문제의 활용 방법까지 알기 쉽게 소개한다. 실행 결과를 바로 확인할 수 있는 소스 코드와 친절한 설명으로 머신 러닝의 기초를 확실히 다질 수 있을 것이다.

이 책에서 다루는 내용

█ 파이썬을 적극 활용한 데이터 추출, 가공, 탐색 기술
█ 파이썬을 이용해서 다차원상에서 데이터를 시각화하고 의미 있는 피처 추출해내기
█ 상황을 제대로 예측하기 위해 분석 방법 자세히 살펴보기
█ 파이썬을 이용한 머신 러닝 분류 및 회귀 알고리즘 구현
█ 야후와 구글의 금융 데이터로 주식 시장의 주가 분석 및 예측
█ 머신 러닝 모델의 성능 평가와 최적화
█ 머신 러닝과 파이썬으로 다뤄보는 실제로 접할 수 있는 재미있는 문제들

이 책의 대상 독자

데이터 과학에 관심이 있는 사람 중 머신 러닝을 이용하는 누구에게나 도움이 될 것이다. 다만 파이썬 프로그래밍의 기본 지식은 갖추고 있어야 한다.

이 책의 구성

1장, ‘파이썬과 머신 러닝 시작하기’에서는 파이썬을 이용해서 머신 러닝 분야를 경험할 수 있는 방법을 설명한다. 파이썬과 머신 러닝의 기본 내용을 충실히 다루고, 실제 프로그램을 실행할 때 필요한 소프트웨어 설치 방법을 소개한다.
2장, ‘텍스트 분석 알고리즘을 이용한 20 뉴스그룹 데이터세트 분석’에서는 데이터 수집, 피처(feature), 데이터 전처리 같은 중요한 개념을 설명한다. 아울러 차원 축소화 기술, 주성분 분석(PCA), KNN(K-nearest neighbors) 알고리즘도 다룬다.
3장, ‘나이브 베이즈를 이용한 스팸 메일 탐지’에서는 분류(classification)의 기본 개념, 나이브 베이즈 알고리즘 및 실제 코드 구현, 분류 성능 평가, 모델 선택과 튜닝, 교차 검증 등을 종합적으로 학습한다. 스팸 메일 탐지 같은 예제를 통해 실제로 어떻게 동작하는지도 살펴본다.
4장, ‘SVM을 이용한 뉴스 토픽 분류’에서는 다중 클래스 분류, 서포트 벡터 머신(SVM)의 기본 개념과, 이들을 토픽 분류에 적용시키는 방법을 알아본다. 아울러 커널 머신, 오버피팅, 정규화 같은 중요한 개념도 살펴본다.
5장, ‘트리 기반 알고리즘을 이용한 클릭스루 예측’에서는 의사결정 트리와 랜덤 포레스트 알고리즘에 대해 자세히 알아보고, 이를 광고 클릭스루 비율 문제에서 어떻게 활용하는지 학습한다.
6장, ‘로지스틱 회귀를 이용한 클릭스루 예측’에서는 로지스틱 회귀 분류기를 자세히 설명한다. 아울러 범주형 변수 인코딩, L1 정규화, L2 정규화, 피처 셀렉션, 온라인 러닝, 스토캐스틱 그래디언트 하강(SGD) 같은 중요한 개념도 자세히 다룬다.
7장, ‘회귀 알고리즘을 이용한 주가 예측’에서는 야후나 구글 금융 데이터를 비롯해 여러 데이터를 이용해 주식 시장의 주가 예측을 분석한다. 아울러 금융 업계에서 풀기 어려운 문제와 금융 관련 기본 개념도 간략하게 소개한다.
8장, ‘모범 사례’에서는 여러분이 배우고 실제로 개발하는 데 꼭 필요한 지식과 주의 사항, 요령을 소개한다.

이 책에서 다루는 여러 가지 프로젝트를 충실히 익히고 나면 파이썬 기반의 머신 러닝 에코시스템의 전체 개념이 더욱 명확하게 정립될 것이다.

저자/역자 소개

지은이의 말

데이터 과학과 머신 러닝은 요즘 기술 분야에서 가장 주목 받는 유행이다. 데이터 마이닝과 베이지안 분석의 꾸준한 인기에 힘입어 머신 러닝에 대한 관심도 증가하는 추세다. 이 책을 통해 머신 러닝의 세계에 첫발을 잘 디딜 수 있기를 바란다.

지은이 소개

요우시 리우(Yuxi(Hayden) Liu)

캐나다 토론토의 다국적 온라인 미디어 회사에서 메시징 앱 최적화를 담당하고 있는 데이터 과학자다. 소셜 그래프 마이닝, 소셜 개인화, 사용자 통계 분석과 관심사 예측, 스팸 탐지, 추천 시스템과 관련된 일을 주로 한다. 수년간 데이터 과학자로서 다양한 온라인 광고 회사에서 일한 경력이 있으며 광고 최적화, 클릭스루 비율과 변환 비율 예측, 클릭 위조 탐지 등에 머신 러닝 관련 전문 지식을 적극적으로 적용해왔다. 캐나다의 토론토 대학교(University of Toronto)에서 학위를 마쳤으며 석사 학위 과정 중 5개의 논문을 미국전기전자학회에서 발간하는 IEEE 트랜잭션스(IEEE Transactions)와 IEEE 콘퍼런스(IEEE Conference) 등에 게재했다. 웹사이트에서 데이터를 수집하고 가치 있는 인사이트를 뽑아내는 일에서 큰 즐거움을 느끼며 금융 투자에도 대단히 열정적이다.

옮긴이의 말

인공지능, 머신 러닝에 대한 관심이 날로 높아지고 있다. 이를 증명하듯 최근 인공지능과 머신 러닝과 관련된 다양한 내용의 책이 줄지어 출간되고 있고, 교육 과정의 인기도 뜨겁다. 그럼에도 현장의 목소리를 들어보면 여전히 머신 러닝이 쉽지는 않은 듯하다. 특히 비즈니스와 관련해서 머신 러닝 기술을 활용하려는 경우 높은 장벽을 실감하게 된다. 그런 이유로 실제 사례를 바탕으로 한 예제를 이용해 머신 러닝 기술을 직접 경험해볼 수 있다면 무척 유용할 것이다.
이 책은 머신 러닝에서 많이 활용되는 대표 알고리즘을 친절하게 잘 설명한다. 특히 예제 코드를 통해서 바로 단계별로 결과를 확인해볼 수 있고, 궁극적으로는 비즈니스 시나리오의 전체 흐름도 익힐 수 있다. 데이터 분석의 두 대표 영역인 텍스트 데이터 분석과 수치 데이터 분석(시계열 분석 포함)을 실제 업무에 활용할 수 있는 예제를 이용해 설명하는 점에도 커다란 의미가 있다. 머신 러닝에 대한 모든 것을 한 권의 책으로 배우고 익히기는 어렵겠지만, 이 책으로 꾸준히 공부하고 연습한다면 충분히 좋은 결과를 얻을 것이다.

옮긴이 소개

남궁영환

고려대학교 컴퓨터학과(학사/석사)와 서던캘리포니아 대학교(석사)를 졸업하고, 플로리다 대학교에서 데이터 마이닝을 주제로 컴퓨터공학 박사 학위를 취득했다. 삼성SDS연구소에서 클라우드 컴퓨팅, 빅데이터 인프라 플랫폼, 데이터 과학/분석에 관한 다양한 최신 기술을 연구하며 개발 과제를 수행했다. 클라우드 기반 빅데이터 처리와 분석에 관한 풍부한 컨설팅 경험도 갖고 있다. 현재는 아마존 웹 서비스(Amazon Web Services)에서 AI/ML Specialist Solutions Architect로 활동 중이다.

목차

목차
  • 1장. 파이썬과 머신 러닝 시작하기
    • 머신 러닝은 무엇이고, 왜 필요한가
    • 머신 러닝의 개요
    • 머신 러닝 알고리즘의 역사
    • 데이터를 이용한 일반화
    • 오버피팅, 언더피팅, 바이어스 분산 트레이드오프
      • 교차 검증을 이용한 오버피팅 방지
    • 정규화를 이용한 오버피팅 방지
    • 피처 선택과 차원 축소화를 통한 오버피팅 방지
    • 전처리, 탐색 작업, 피처 엔지니어링
      • 결측값 처리
      • 레이블 인코딩
      • 원 핫 인코딩
      • 스케일링
      • 다항형 피처
      • 파워 변환
      • 비닝
    • 모델의 조합
      • 배깅
      • 부스팅
      • 스태킹
      • 블렌딩
      • 보팅과 평균화
    • 소프트웨어 설치와 설정
    • 문제 해결과 도움 요청 방법
    • 요약

  • 2장. 텍스트 분석 알고리즘을 이용한 20 뉴스그룹 데이터세트 분석
    • NLP란
    • newsgroups 데이터
    • 데이터 확보
    • 피처에 대해 생각해보자
    • 시각화
    • 데이터 전처리
    • 클러스터링
    • 토픽 모델링
    • 요약

  • 3장. 나이브 베이즈를 이용한 스팸 메일 탐지
    • 분류란 무엇인가
    • 분류의 유형
    • 텍스트 분류 애플리케이션
    • 나이브 베이즈란
    • 예제를 통한 베이즈 정리의 이해
    • 나이브 베이즈의 메커니즘
    • 나이브 베이즈의 구현
    • 분류기의 성능 평가
    • 모델 튜닝과 교차 검증
    • 요약

  • 4장. SVM을 이용한 뉴스 토픽 분류
    • 3장 복습과 IDF
    • SVM
      • SVM의 원리
      • SVM 구현
      • SVM 커널 함수
      • 선형 커널 함수와 RBF 커널 함수의 비교
    • SVM을 이용한 뉴스 토픽 분류
    • 추가 예제: SVM를 이용해 심전도 데이터로 태아 상태 분류
    • 요약
  • 5장. 트리 기반 알고리즘을 이용한 클릭스루 예측
    • 광고 클릭스루 예측이란
    • 수치형 데이터와 범주형 데이터
    • 의사결정 트리 분류기
      • 의사결정 트리 생성
      • 트리 분할 측정 기준
      • 의사결정 트리 구현
    • 의사결정 트리를 이용한 클릭스루 예측
    • 랜덤 포레스트: 의사결정 트리의 피처 배깅
    • 요약

  • 6장. 로지스틱 회귀를 이용한 클릭스루 예측
    • 원 핫 인코딩: 범주형 피처를 수치형 피처로 변환
    • 로지스틱 회귀 분류기
      • 로지스틱 회귀
      • 로지스틱 회귀의 동작 원리
      • 그래디언트 하강을 통한 로지스틱 회귀 모델 학습
    • 그래디언트 하강 기법과 로지스틱 회귀를 이용한 클릭스루 예측
      • 스토캐스틱 그래디언트 하강 기법을 이용한 로지스틱 회귀 모델 학습
      • 정규화 기법을 이용한 로지스틱 회귀 모델 학습
      • 온라인 러닝을 이용한 대규모 데이터세트 학습
      • 다중클래스 분류 처리
    • 피처 셀렉션과 랜덤 포레스트 비교
    • 요약

  • 7장. 회귀 알고리즘을 이용한 주가 예측
    • 유가 증권 시장과 주가
    • 회귀의 기본 개념
    • 회귀 알고리즘을 이용한 주가 예측
      • 피처 엔지니어링
      • 데이터 확보와 피처 생성
      • 선형 회귀
      • 의사결정 트리 회귀
      • 서포트 벡터 회귀
      • 회귀 성능 평가
      • 회귀 알고리즘을 이용한 주가 예측
    • 요약

  • 8장. 모범 사례
    • 머신 러닝 워크플로우
    • 데이터 준비 단계에서 참고할 모범 사례
      • 모범 사례 1: 프로젝트의 목표를 완전히 이해할 것
      • 모범 사례 2: 관련된 모든 필드를 수집할 것
      • 모범 사례 3: 필드 값에 대한 일관성을 유지할 것
      • 모범 사례 4: 결측 데이터 처리
    • 학습 데이터세트 생성 단계에서 참고할 모범 사례
      • 모범 사례 5: 수치형 값을 지닌 범주형 피처 판단
      • 모범 사례 6: 범주형 피처로 인코딩 여부 결정
      • 모범 사례 7: 피처 선택 여부를 결정하고 선택할 경우 어떻게 할지도 결정한다
      • 모범 사례 8: 차원 축소화 여부를 결정하고 선택할 경우 어떻게 할지도 결정한다
      • 모범 사례 9: 피처 스케일링 여부 결정
      • 모범 사례 10: 도메인 전문성을 이용한 피처 엔지니어링 수행
      • 모범 사례 11: 도메인 전문성 없이 피처 엔지니어링 수행
      • 모범 사례 12: 각 피처가 생성 과정 문서화하기
    • 모델 학습, 평가, 선정 단계에서 참고할 모범 사례
      • 모범 사례 13: 적절한 알고리즘 선택
      • 모범 사례 14: 오버피팅을 줄일 것
      • 모범 사례 15: 오버피팅과 언더피팅이 있는지 진단할 것
    • 모델 배포, 모니터링 단계에서 참고할 모범 사례
      • 모범 사례 16: 모델 저장, 로딩, 재사용
      • 모범 사례 17: 모델 성능 모니터링
      • 모범 사례 18: 정기적으로 모델 업데이트
    • 요약

도서 오류 신고

도서 오류 신고

에이콘출판사에 관심을 가져 주셔서 고맙습니다. 도서의 오탈자 정보를 알려주시면 다음 개정판 인쇄 시 반영하겠습니다.

오탈자 정보는 다음과 같이 입력해 주시면 됩니다.

(예시) p.100 아래에서 3행 : '몇일'동안 -> 며칠동안