[eBook]데이터 분석을 위한 머신 러닝 입문 : 데이터 분석과 머신 러닝, 한 권에 다 담았다!

저 : 하시모토 타이이치역 : 김은철, 유세라감수 : 이춘오출판사 : 길벗발행일 : 2018년 12월05일 | 종이책 발행일 : 2018년 11월05일

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북마스터소개글 TOP

인공지능+머신 러닝 알고리즘+딥러닝+파이썬 프로그래밍까지!

데이터 분석과 머신 러닝을 한 권에 담았다. 인공지능 프레임워크를 살펴보고 직접 실시간 분석 시스템을 만들어보자. 플루언티드와 노리크라를 연계하여 트위터의 트윗을 실시간으로 집계해 분석해본다. 이어서 주요 머신 러닝 알고리즘과 딥러닝 이론을 폭넓게 살펴보며 파이썬과 텐서플로를 통해 직접 경험해보자. 파이썬으로 IRIS, digits, Boston 데이터셋을 처리하며 구체적인 데이터 분석 과정을 살펴보고, 텐서플로로 MNIST 예제를 실행해보면서 딥러닝 이론을 습득한다.

출판사서평 TOP

데이터를 분석해 현재를 알고, 머신 러닝을 이용해 미래를 예측한다!

데이터를 분석하자! 현재를 알 수 있다.

하둡을 중심으로 한 대규모 분산 데이터 처리 환경을 간단히 소개하면서 데이터를 분석하는 데 어떤 기술이 필요한지 알아본다. 또한, 데이터를 수집하는 플루언티드, 변환·저장·검색하는 노리크라와 엘라스틱서치, 시각화하고 분석하는 키바나를 소개하고, 직접 트위터 스트리밍 API에 연계해 실시간으로 데이터를 집계하는 시스템을 만들어본다.

머신 러닝 알고리즘과 딥러닝 이론을 배우자! 미래를 예측할 수 있다.
수집하고 저장하고 분석한 데이터로부터 미래를 예측하는 기술인 머신 러닝과 딥러닝을 소개한다. 머신 러닝 알고리즘(나이브 베이즈, 단순 퍼셉트론, 서포트 벡터 머신, 회귀 알고리즘, 클러스터링)을 배우고, 파이썬으로 다음 데이터셋을 처리해본다.

- IRIS 데이터 붓꽃 네 종류의 계측 데이터로부터 품종을 예측해본다
- digits 데이터 손으로 쓴 숫자 이미지를 문자로 인식시켜 숫자를 맞춰 본다
- Boston 데이터 주택 가격을 예측해보고 정확도를 더 높이는 방법을 알아 본다

또한, 딥러닝 이론(다항 로지스틱 회귀, 다층 신경망, 합성곱 신경망, 재귀형 신경망)은 머신 러닝과 어떤 차이가 있는지 알아보고, 텐서플로로 실행해본다.

추천사 TOP

3장에서는 플루언티드 환경을 직접 구축해 본다는 데 큰 의의가 있었습니다. 4, 5장은 마치 scikit-learn과 같은 머신 러닝 라이브러리를 직접 작성하는 느낌을 받을 정도로 훌륭하게 작성된 코드를 확인할 수 있습니다.
- 정윤식 / 동국대학교 산업시스템공학

인공지능, 머신 러닝, 딥러닝의 엑기스만 모아 한 권으로 엮은 책입니다. 주요 머신 러닝 알고리즘, 머신 러닝으로 처리한 데이터를 정제하는 방법, 모델 평가와 매개변수 튜닝, 딥러닝 심화학습 등을 배울 수 있었습니다.
- 이석곤 / 엔컴 서버 개발자

딥러닝으로 접근하다 보면 전체적인 서비스 구성에 대해 구체적으로 생각해 보기 어려운데, 이 책의 실습은 실제 딥러닝이 서비스화될 경우, 어떤 테크 스택을 가져가면 좋을지 구체적인 예로 보여주어서 좋았습니다.
- 권성환 / SDS ACT

목차 TOP

지은이의 말
옮긴이의 말
감수자의 말
이 책의 활용법
실습 후기

1장 인공지능과 머신 러닝
1.1 인공지능이란?
-1.1.1 현재의 요괴 ‘인공지능’
1.2 BI는 AI 꿈을 꾸는가?
-1.2.1 비즈니스를 뒷받침하는 AI와 머신 러닝 엔지니어
1.3 지금의 인공지능=지능?
-1.3.1 인공지능이 데이터 분석을 하는 날
1.4 마무리

2장 데이터 분석 처리를 위한 기반 기술
2.1 하둡: 대규모 데이터를 처리하는 인프라
-2.1.1 하둡이란?
-2.1.2 맵리듀스 처리
2.2 하이브: 하둡에서 더욱 쉽게 데이터를 처리
-2.2.1 하이브란?
2.3 ...

본문중에서 TOP

지금의 인공지능을 지탱해 주는 것은 데이터, 계산 환경, 인재입니다. 방대한 데이터가 들어오지 않으면 인공지능을 만들어 낼 수 없습니다. 또한, 방대한 데이터를 계산하는 환경이 없으면 인공지능을 만들어 낼 수 없습니다. 마지막으로 방대한 데이터를 처리하기 위한 계산기 환경을 구축하고 다룰 수 있는 기술자가 없으면 역시 인공지능을 만들어 낼 수 없습니다.
이 책을 통해 독자 여러분이 데이터 분석과 인공지능에 흥미를 갖게 되고, 훌륭한 어른으로 성장한 미래의 인공지능을 만들어 내는 연구자나 기술자로 발전하길 기대합니다.
('지은이 서문' 중에서)

이 책에서는 인공지능에 대한 개념과 대규모 빅데이터 처리를 위한 하둡, 맵리듀스 처리를 다룹니다. 또한, 조금 생소할 수 있는 하이브와 프레스토, 스파크에 대해서도 살펴봅니다. 책의 중반부터는 실습을 통해 머신 러닝을 본격적으로 다루면서 IRIS 실전 학습을 합니다. 마지막에는 딥러닝, 합성곱 신경망에 대해서도 빼놓지 않고 설명합니다. 또한, 가장 많이 사용하는 텐서플로를 끝으로 인공지능에 대한 설명을 마칩니다. 이 책을 통해 여러분이 인공지능이란 무엇인지 깨달을 수 있으리라 확신합니다 ...

저자소개 TOP

하시모토 타이이치 [저]

도쿄공업대학대학원 정보이공학연구과 계산공학 전공 박사과정 수료. 도쿄공업대학 조수(조교), 특임준교수. 9년 간 교직에 있으면서 텍스트 마이닝 관련 연구 및 학내외의 정보시스템을 개발하고 관리. 그 후 글리 주식회사에 근무. 사용자 부정 투고 검지 및 처리, 데이터 분석 기반의 소프트웨어 개발에 종사. 2014년부터 LINE 주식회사에 근무. 전문 영역은 자연어 처리, 정보 검색, 데이터 마이닝. 현재는 LINE 주식회사에서 데이터 분석 시스템 및 머신 러닝 인프라를 개발하고 운용하는 팀의 매니저를 담당. 정보처리학회, 인공지능학회, 언어처리학회 회원.

김은철 [역]

㈜아이티에스 대표. AWS에 기반한 IoT 실시간 서비스를 개발했다. 일본 법인 ㈜아이티에스 대표 및 엘피에이캠퍼스 전임강사(C, C++, MFC, Network, Database)를 역임하고 한화S&C㈜에서 근무했다. 역서로 『유니티 5 교과서』 외 다수가 있다. 최근에는 앱, 인공지능, 블록체인 관련 사업을 하고 있다.

유세라 [역]

일본어 전문 번역가로 활동하고 있으며 현재 ㈜컴온히어 기업 대표로 앱과 인공지능 관련 일을 하고 있다. 한국에서 영상 처리와 게임 분야의 프로그래밍을 했고 일본에서 IT 엔지니어로 활동했다. 역서로는 『유니티 5 교과서』 외 다수가 있다.

이춘오 [감수]

KAIST 정보통신공학과 학사 및 박사 학위를 취득하고, 삼성전자와 SK 플래닛을 거쳐, 현재는 11번가의 데이터 과학자로 재직 중이 다. 11번가의 다양한 데이터를 바탕으로 각종 예측 모델을 구축하고 데이터 기반 서비스를 개발하는 업무를 하고 있다.

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