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머신 러닝 부트캠프 with 파이썬

원제 : PYTHONによる機械學習入門
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분류, 회귀 구현 방법과 실전 예제를 통해 제대로 된 학습 방법을 배운다!

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책소개

단기간에 핵심만 빠르게 익힌다!
파이썬으로 배우는 머신 러닝


복잡한 환경 설정? NO! 아나콘다 설치만으로 충분하다. 아나콘다 설치부터 사이킷런을 활용한 분류, 회귀, 클러스터링으로 기초를 탄탄하게 다진 후 손 모양 분류와 센서 데이터를 활용한 회귀 문제로 실전 감을 익힌다. 부록에서는 간단한 알고리즘과 선형대수 핵심 개념도 설명해 다음 단계로 넘어가기 위한 준비를 할 수 있다.

단기간에 핵심만 빠르게 익힌다!
파이썬으로 배우는 머신 러닝

복잡한 환경 설정? NO! 아나콘다 설치만으로 충분하다. 아나콘다 설치부터 사이킷런을 활용한 분류, 회귀, 클러스터링으로 기초를 탄탄하게 다진 후 손 모양 분류와 센서 데이터를 활용한 회귀 문제로 실전 감을 익힌다. 부록에서는 간단한 알고리즘과 선형대수 핵심 개념도 설명해 다음 단계로 넘어가기 위한 준비를 할 수 있다.

출판사 서평

머신 러닝, 파이썬으로 쉽고 빠르게 입문한다!

복잡한 프레임워크에 의존하지 않고 파이썬만으로 머신 러닝을 시작한다. 아나콘다 설치부터 분류와 회귀 기본 문제, 손 모양 분류와 센서 데이터를 사용한 회귀와 같은 실전 문제까지 직접 구현하고 움직여 보며 핵심 원리를 이해할 수 있다. 마지막으로 파이썬으로 간단한 알고리즘을 구현해 보고, 선형대수의 핵심 개념을 살펴보면서 자신만의 머신 러닝을 만들 수 있는 발판을 마련할 수 있다.

CONTENTS

STEP 1 ... 머신 러닝 개념 이해하기
STEP 2 ... 아나콘다 설치하기
STEP 3 ... 퀵 투어로 머신 러닝 흐름 이해하기
STEP 4 ... scikit-learn으로 분류 문제를 풀면서 개념 이해하기
STEP 5 ... 회귀 문제를 풀면서 다루는 방법 익히기
STEP 6 ... k-means로 클러스터링을 실행하고 가시화하기
STEP 7 ... 이미지를 사용해 손 모양 분류하기
STEP 8 ... 센서 데이터를 사용해 회귀 문제 다루기
STEP 9 ... 파이썬으로 간단한 알고리즘 구현하기
STEP 10 ... 선형대수의 핵심 개념 복습하기

머신 러닝, 파이썬으로 쉽고 빠르게 입문한다!

복잡한 프레임워크에 의존하지 않고 파이썬만으로 머신 러닝을 시작한다. 아나콘다 설치부터 분류와 회귀 기본 문제, 손 모양 분류와 센서 데이터를 사용한 회귀와 같은 실전 문제까지 직접 구현하고 움직여 보며 핵심 원리를 이해할 수 있다. 마지막으로 파이썬으로 간단한 알고리즘을 구현해 보고, 선형대수의 핵심 개념을 살펴보면서 자신만의 머신 러닝을 만들 수 있는 발판을 마련할 수 있다.

CONTENTS

STEP 1 … 머신 러닝 개념 이해하기
STEP 2 … 아나콘다 설치하기
STEP 3 … 퀵 투어로 머신 러닝 흐름 이해하기
STEP 4 … scikit-learn으로 분류 문제를 풀면서 개념 이해하기
STEP 5 … 회귀 문제를 풀면서 다루는 방법 익히기
STEP 6 … k-means로 클러스터링을 실행하고 가시화하기
STEP 7 … 이미지를 사용해 손 모양 분류하기
STEP 8 … 센서 데이터를 사용해 회귀 문제 다루기
STEP 9 … 파이썬으로 간단한 알고리즘 구현하기
STEP 10 … 선형대수의 핵심 개념 복습하기

목차

1부 도입편

1장 시작하며

1.1 머신 러닝이란
1.2 파이썬과 머신 러닝
1.3 설치와 설정
1.4 파이썬 빨리 배우기: NumPy와 Matplotlib
1.5 퀵 투어

2장 머신 러닝의 여러 측면
2.1 머신 러닝을 둘러싼 환경
2.2 관련 분야
2.3 학습법에 따른 분류
2.4 방법이나 과제 설정에 따른 분류
2.5 응용 사례

2부 기초편

3장 분류 문제

3.1 분류 문제
3.2 첫 분류기
3.3 학습 데이터와 테스트 데이터
3.4 분류기 성능 평가
3.5 여러 가지 분류기
3.6 마무리

4장 회귀 문제
4.1 회귀 문제와 분류
4.2 첫 회귀: 최소제곱법과 평가 방법
4.3 머신 러닝에서 피해야 하는 부분: 과적합
4.4 과적합 대응: 정규화 회귀 분석
4.5 다양한 회귀 모델
4.6 마무리

5장 클러스터링
5.1 클러스터링이란
5.2 iris 데이터셋
5.3 대표적인 클러스터링 방법: k-means
5.4 기타 클러스터링 방법
5.5 마무리

3부 응용편

6장 이미지를 사용한 손 모양 분류

6.1 과제 설정
6.2 첫 학습
6.3 일반화 성능 만들기: 인원수를 늘린다
6.4 인원수 더 늘리기
6.5 데이터 검토와 정리: 데이터 클리닝
6.6 특징량 도입
6.7 파라미터 튜닝
6.8 마무리

7장 센서 데이터를 사용한 회귀 문제
7.1 시작하며
7.2 준비
7.3 센서 데이터란
7.4 데이터 읽기
7.5 다카마쓰의 기온 데이터와 시코쿠 전력 소비량
7.6 나머지 이야기와 마무리
7.7 마지막으로

4부 부록

부록 A 파이썬으로 만드는 머신 러닝

A.1 목적
A.2 최소제곱법
A.3 행렬 계산으로 분석적 해 도출
A.4 반복법
A.5 코드를 작성하기 전에
A.6 구현 사례

부록 B 선형대수 복습과 대표적인 비선형 모델
B.1 목적
B.2 선형이란
B.3 선형 변환과 아핀 변환
B.4 노름과 페널티 항
B.5 선형 회귀의 최소제곱해
B.6 머신 러닝에서 비선형

참고 정보

1부 도입편

1장 시작하며
1.1 머신 러닝이란
1.2 파이썬과 머신 러닝
1.3 설치와 설정
1.4 파이썬 빨리 배우기: NumPy와 Matplotlib
1.5 퀵 투어

2장 머신 러닝의 여러 측면
2.1 머신 러닝을 둘러싼 환경
2.2 관련 분야
2.3 학습법에 따른 분류
2.4 방법이나 과제 설정에 따른 분류
2.5 응용 사례

2부 기초편

3장 분류 문제
3.1 분류 문제
3.2 첫 분류기
3.3 학습 데이터와 테스트 데이터
3.4 분류기 성능 평가
3.5 여러 가지 분류기
3.6 마무리

4장 회귀 문제
4.1 회귀 문제와 분류
4.2 첫 회귀: 최소제곱법과 평가 방법
4.3 머신 러닝에서 피해야 하는 부분: 과적합
4.4 과적합 대응: 정규화 회귀 분석
4.5 다양한 회귀 모델
4.6 마무리

5장 클러스터링
5.1 클러스터링이란
5.2 iris 데이터셋
5.3 대표적인 클러스터링 방법: k-means
5.4 기타 클러스터링 방법
5.5 마무리

3부 응용편

6장 이미지를 사용한 손 모양 분류
6.1 과제 설정
6.2 첫 학습
6.3 일반화 성능 만들기: 인원수를 늘린다
6.4 인원수 더 늘리기
6.5 데이터 검토와 정리: 데이터 클리닝
6.6 특징량 도입
6.7 파라미터 튜닝
6.8 마무리

7장 센서 데이터를 사용한 회귀 문제
7.1 시작하며
7.2 준비
7.3 센서 데이터란
7.4 데이터 읽기
7.5 다카마쓰의 기온 데이터와 시코쿠 전력 소비량
7.6 나머지 이야기와 마무리
7.7 마지막으로

4부 부록

부록 A 파이썬으로 만드는 머신 러닝
A.1 목적
A.2 최소제곱법
A.3 행렬 계산으로 분석적 해 도출
A.4 반복법
A.5 코드를 작성하기 전에
A.6 구현 사례

부록 B 선형대수 복습과 대표적인 비선형 모델
B.1 목적
B.2 선형이란
B.3 선형 변환과 아핀 변환
B.4 노름과 페널티 항
B.5 선형 회귀의 최소제곱해
B.6 머신 러닝에서 비선형

참고 정보

본문중에서

이 책은 머신 러닝을 알고 싶고 사용하고 싶은 사람들을 대상으로 ‘직접 해 보면서 배우는 머신 러닝’을 목표로 시작했습니다. 머신 러닝은 인공지능과 관계가 깊은데, 다양한 분야에서 실제로 활용한 사례가 보도되고 있습니다. 2016년 3월에는 구글 마인드(Google DeepMind) 알파고가 세계 정상급 프로 바둑 기사를 이겨서 모두를 놀라게 했습니다. 컴퓨터 성능이 향상되고 소프트웨어 환경이 발전하면서 이제는 머신 러닝을 부담 없이 시험할 수 있지만, 머신 러닝을 제대로 사용하려면 데이터 처리, 알고리즘 선택, 결과 평가 및 조정이라는 일련의 작업을 제대로 해야 합니다. 책에서는 이러한 작업을 제대로 배우는 것을 목표로 하며, 머신 러닝을 사용할 때 기초에 해당하는 부분에 초점을 맞춥니다.
또한, 스크립트 언어인 파이썬을 사용합니다. 파이썬을 설명한 좋은 도서가 많기에 책에서는 자세히 설명하지 않습니다. 쉬운 언어이고 기초 부분만 사용하므로 코드를 이해하기는 어렵지 않을 것입니다.
그리고 이론보다는 사용하고 활용하는 부분에 초점을 맞추었습니다. 다만 부록은 조금 다르게 ‘깊이 이해해 나만의 머신 러닝을 만들어 보자’는 취지로 약간 난이도 있는 내용을 다룹니다. 머신 러닝을 사용만 한다면 부록을 읽을 필요는 없습니다. 좀 더 심도 있게 머신 러닝을 이해하고 싶은 사람이라면 꼭 부록을 읽고 다음 단계로 나아갈 것을 권유합니다.
('지은이의 말' 중에서)

이 책은 머신 러닝을 알고 싶고 사용하고 싶은 사람들을 대상으로 ‘직접 해 보면서 배우는 머신 러닝’을 목표로 시작했습니다. 머신 러닝은 인공지능과 관계가 깊은데, 다양한 분야에서 실제로 활용한 사례가 보도되고 있습니다.
2016년 3월에는 구글 마인드(Google DeepMind) 알파고가 세계 정상급 프로 바둑 기사를 이겨서 모두를 놀라게 했습니다. 컴퓨터 성능이 향상되고 소프트웨어 환경이 발전하면서 이제는 머신 러닝을 부담 없이 시험할 수 있지만, 머신 러닝을 제대로 사용하려면 데이터 처리, 알고리즘 선택, 결과 평가 및 조정이라는 일련의 작업을 제대로 해야 합니다. 책에서는 이러한 작업을 제대로 배우는 것을 목표로 하며, 머신 러닝을 사용할 때 기초에 해당하는 부분에 초점을 맞춥니다.
또한, 스크립트 언어인 파이썬을 사용합니다. 파이썬을 설명한 좋은 도서가 많기에 책에서는 자세히 설명하지 않습니다. 쉬운 언어이고 기초 부분만 사용하므로 코드를 이해하기는 어렵지 않을 것입니다.
그리고 이론보다는 사용하고 활용하는 부분에 초점을 맞추었습니다. 다만 부록은 조금 다르게 ‘깊이 이해해 나만의 머신 러닝을 만들어 보자’는 취지로 약간 난이도 있는 내용을 다룹니다. 머신 러닝을 사용만 한다면 부록을 읽을 필요는 없습니다. 좀 더 심도 있게 머신 러닝을 이해하고 싶은 사람이라면 꼭 부록을 읽고 다음 단계로 나아갈 것을 권유합니다.

- <지은이의 말> 중에서

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현 (주)아이티에스 대표 (웨딩스토리 앱 개발)_ 전 일본법인 (주)아이티에스 대표 (국제 전화 서버/빌링)_ 전 엘피에이캠퍼스 전임강사 (C/C++/MFC/Network)_ 전 한화S&C(주) (인터넷 팩스 서버)_『초보자를 위한 C언어 300제』 정보문화사(2004)_ 『MFC Design & Core』 엘피에이캠퍼스 교재(2004)_ 『윈도우 프로그래밍 플러스』 자북(2005)_ 『MFC 학습 교재』 엘피에이캠퍼스 교재(2006)_ 『예제로 배우는 핵심 패턴 안드로이드 프로그래밍』(역) 정보문화사(2010)_ 『아이폰 프로그래밍 UIKit 핵심 바이블』(역) 정보문화사(2011)_ 『예제로 배우는 아이폰 프로그래밍 핵심 바이

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