간편결제, 신용카드 청구할인
카카오페이 3,000원
(카카오페이 5만원 이상 결제시, 6/1~6/30 기간 중 1회)
삼성카드 6% (21,150원)
(삼성카드 6% 청구할인)
인터파크 롯데카드 5% (21,380원)
(최대할인 10만원 / 전월실적 40만원)
북피니언 롯데카드 30% (15,750원)
(최대할인 3만원 / 3만원 이상 결제)
NH쇼핑&인터파크카드 20% (18,000원)
(최대할인 4만원 / 2만원 이상 결제)
Close

지능형 웹 알고리즘 : 지능형 웹 서비스 개발을 위한 머신러닝, 통계 분석, 신경망, 딥러닝 알고리즘과 추천엔진 구축

원제 : Algorithms of the Intelligent Web 2nd Edition
소득공제

2013년 9월 9일 이후 누적수치입니다.

판매지수 24
?
판매지수란?
사이트의 판매량에 기반하여 판매량 추이를 반영한 인터파크 도서에서의 독립적인 판매 지수입니다. 현재 가장 잘 팔리는 상품에 가중치를 두었기 때문에 실제 누적 판매량과는 다소 차이가 있을 수 있습니다. 판매량 외에도 다양한 가중치로 구성되어 최근의 이슈도서 확인시 유용할 수 있습니다. 해당 지수는 매일 갱신됩니다.
Close
공유하기
정가

25,000원

  • 22,500 (10%할인)

    1,250P (5%적립)

할인혜택
적립혜택
  • I-Point 적립은 출고완료 후 14일 이내 마이페이지에서 적립받기한 경우만 적립됩니다.
추가혜택
배송정보
주문수량
감소 증가
  • 이벤트/기획전

  • 연관도서(52)

  • 사은품(4)

출판사 서평

[지능형 웹 알고리즘] 제2판은 사용자, 웹 애플리케이션, 웹 사이트 로그에서 수집한 데이터를 처리하고 가공하고 분석하는 머신러닝 애플리케이션을 구축하는 방법을 가르쳐 준다. 완전히 개정된 이 개정판에서는 데이터에서 실제 가치를 뽑아내는 지능형 알고리즘을 살펴본다. 또한 머신러닝의 주요 개념을 파이썬 사이킷런(scikit-learn)으로 작성된 코드 예제와 함께 설명하고, 웹에서 흘러 들어오는 데이터를 포착하고 저장하고 구조화하는 알고리즘을 안내한다. 나아가 추천 엔진을 탐구하고 통계적 알고리즘, 신경망, 딥러닝을 통해 분류에 대해 자세히 알아본다.

[이 책에서 다루는 내용]

- 머신러닝 소개
- 데이터 구조 추출
- 딥러닝과 신경망
- 추천 엔진의 작동 원리

목차

01장: 지능형 웹을 위한 애플리케이션 구축
1.1 실제 사용 중인 지능형 알고리즘: 구글 나우
1.2 지능형 알고리즘의 라이프 사이클
1.3 지능형 알고리즘의 다른 예들
1.4 지능형 애플리케이션이 아닌 것들
- 1.4.1 지능형 알고리즘은 만능으로 생각할 수 있는 기계가 아니다
- 1.4.2 지능형 알고리즘은 편리한 인간 대체품이 아니다
- 1.4.3 지능형 알고리즘은 우연히 발견된 것이 아니다
1.5 지능형 알고리즘의 분류
- 1.5.1 인공지능
- 1.5.2 머신러닝
- 1.5.3 예측분석
1.6 지능형 알고리즘의 성능 평가
- 1.6.1 지능 평가
- 1.6.2 예측 평가
1.7 지능형 알고리즘에 관한 중요 사항
- 1.7.1 데이터는 신뢰할 수 없다
- 1.7.2 추론은 즉시 생기지 않는다
- 1.7.3 크기가 중요하다!
- 1.7.4 알고리즘이 다르면 확장 방식이 달라진다
- 1.7.5 모든 문제가 못은 아니다
- 1.7.6 데이터가 전부는 아니다
- 1.7.7 학습 시간은 변동적이다
- 1.7.8 일반화하는 일을 목표로 삼는다
- 1.7.9 인간의 직관에는 문제가 있다
- 1.7.10 새로운 특징을 뽑아 낼 생각을 하라
- 1.7.11 다양한 모델을 학습하라
- 1.7.12 상관관계와 인과관계는 같지 않다
1.8 요약

02장: 군집화와 변환을 통한 데이터 구조 추출
2.1 데이터, 구조, 편향 및 잡음
2.2 차원의 저주
2.3 k 평균
- 2.3.1 k 평균 실행
2.4 가우스 혼합모형
- 2.4.1 가우스 분포란?
- 2.4.2 기댓값 최대화와 가우스 분포
- 2.4.3 가우스 혼합모형
- 2.4.4 가우스 혼합모형을 이용한 학습의 예
2.5 k 평균과 가우스 혼합모형 간의 관계
2.6 데이터 축 변환
- 2.6.1 고유벡터와 고윳값
- 2.6.2 주성분 분석
- 2.6.3 주성분 분석의 예
2.7 요약

03장: 콘텐츠 추천
3.1 장면 설정: 온라인 영화 사이트
3.2 거리 및 유사도
- 3.2.1 거리와 유사도에 대한 심층 탐구
- 3.2.2 최선의 유사도 공식은?
3.3 추천 엔진은 어떻게 동작하는가?
3.4 사용자 기반 협업 필터링
3.5 특잇값 분해를 이용한 모델 기반 추천
- 3.5.1 특잇값 분해
- 3.5.2 특잇값 분해를 이용한 추천: 사용자에 대한 영화 선택
- 3.5.3 특잇값 분해를 이용한 추천: 주어진 영화에 대한 사용자 선정
3.6 넷플릭스 현상 공모
3.7 추천기 평가
3.8 요약

04장: 분류 - 사물을 속한 곳에 갖다 놓기
4.1 분류의 필요성
4.2 분류기의 개요
- 4.2.1 구조적 분류 알고리즘
- 4.2.2 통계적 분류 알고리즘
- 4.2.3 분류기의 수명주기
4.3 로지스틱 회귀를 사용한 부정행위 탐지
- 4.3.1 선형 회귀 입문
- 4.3.2 선형 회귀에서 로지스틱 회귀로
- 4.3.3 부정행위 탐지 구현
4.4 결과를 믿을 만한가?
4.5 대규모 데이터셋을 사용한 분류
4.6 요약

05장: 사례 연구 - 온라인 광고를 위한 클릭 예측
5.1 역사및 배경
5.2 광고거래소
- 5.2.1 쿠키 일치
- 5.2.2 입찰
- 5.2.3 낙찰 또는 패찰 통지
- 5.2.4 광고 지면
- 5.2.5 광고 모니터링
5.3 입찰기는 무엇인가?
- 5.3.1 입찰기 요건
5.4 의사결정 엔진이란?
- 5.4.1 사용자 정보
- 5.4.2 광고 지면 정보
- 5.4.3 상황 정보
- 5.4.4 데이터 준비
- 5.4.5 의사결정 엔진 모델
- 5.4.6 예측된 클릭률을 입찰 가격으로 매핑
- 5.4.7 특징 공학
- 5.4.8 모델 훈련
5.5 보우팔 왜빗을 사용한 클릭 예측
- 5.5.1 보우팔 왜빗 데이터 형식
- 5.5.2 데이터셋 준비
- 5.5.3 모델 테스트
- 5.5.4 모델 보정
5.6 의사결정 엔진 구축의 복잡성
5.7 실시간 예측의 미래
5.8 요약

06장: 딥러닝과 신경망
6.1 딥러닝에 대한 직관적 접근방법
6.2 신경망
6.3 퍼셉트론
- 6.3.1 훈련
- 6.3.2 사이킷런으로 퍼셉트론 훈련시키기
- 6.3.3 두 개의 입력을 위한 퍼셉트론의 기하학적 해석
6.4 다층 퍼셉트론
- 6.4.1 역전파를 이용한 학습
- 6.4.2 활성화 함수
- 6.4.3 역전파의 이면을 직관하기
- 6.4.4 역전파 이론
- 6.4.5 사이킷런에서 MLNN
- 6.4.6 학습된 다층 퍼셉트론
6.5 더 깊은 곳으로: 다층 신경망에서 딥러닝으로
- 6.5.1 제한 볼츠만 머신
- 6.5.2 베르누이 제한 볼츠만 머신
- 6.5.3 실제의 RBM류
6.6 요약

07장: 적절한 선택
7.1 A/B 테스트
- 7.1.1 이론
- 7.1.2 코드
- 7.1.3 A/B의 적합성
7.2 MAB
- 7.2.1 MAB 전략
7.3 실무에서의 베이즈 밴딧
7.4 A/B 대 베이즈 밴딧
7.5 MAB 확장
- 7.5.1 상황적 밴딧
- 7.5.2 적대적 밴딧
7.6 요약

08장: 지능형 웹의 미래
8.1 지능형 웹의 미래 응용
- 8.1.1 사물 인터넷
- 8.1.2 홈 헬스케어
- 8.1.3 자율 주행 자동차
- 8.1.4 개인화된 물리적 광고
- 8.1.5 시맨틱 웹
8.2 지능형 웹의 사회적 함의

부록
- 동기부여를 위한 예: 온라인 광고 노출
- 데이터 수집: 나이브한 접근방법
- 대규모 수집 데이터 관리
- 카프카에 대한 평가: 대규모 데이터 수집
- 카프카의 설계 유형

저자소개

드미트리 바벤코 [저] 신작알림 SMS신청 작가DB보기
생년월일 -
출생지 -
출간도서 0종
판매수 0권

은행, 보험, 공급사슬망 관리, 비즈니스 인텔리전스 회사들을 위해 다양한 애플리케이션과 인프라 프레임워크를 설계하고 구축했다. 벨라루스 국립 정보/무선전자 대학교에서 컴퓨터 과학 석사 학위를 받았다.

하라람보스 마르마니스 [저] 신작알림 SMS신청 작가DB보기
생년월일 -
출생지 -
출간도서 0종
판매수 0권

하라람보스 마르마니스 박사는 산업 솔루션에 머신러닝 기술을 채택하는 데 있어 개척자이다. 소프트웨어 전문 개발자로서 25년간 일해 왔다.

더글라스 매킬레이스 [저] 신작알림 SMS신청 작가DB보기
생년월일 -
출생지 -
출간도서 0종
판매수 0권

더글라스 매킬레이스 박사는 캠브리지 대학에서 컴퓨터 과학을 전공했으며 왕립 런던 대학에서 박사 학위를 취득했다. 현재 런던 소재의 광고 네트워크 회사에서 데이터 과학자로 일하고 있는 머신러닝 전문가이다. 분산 시스템, 유비쿼터스 컴퓨팅, 퍼베이시브 센싱 그리고 로보틱스 및 보안 분야에 대한 연구에 기여했으며, 기술이 인간의 삶에 긍정적인 영향을 줄 때 열광하는 사람이다.

생년월일 -
출생지 -
출간도서 0종
판매수 0권

한국과학기술원 경영과학과에서 네트워크 알고리즘으로 석사 학위를 받았다. 졸업 후 대기업 및 벤처기업에서 소프트웨어를 개발했다. 이후 몇몇 소프트웨어 개발 회사를 경영했으며, 대학에 출강하기도 했다. 최근 수 년간 머신 러닝 및 딥러닝 연구에 집중하고 있으며, 현재 동국대학교 융합소프트웨어교육원 산학협력 교수로서 머신 러닝/딥러닝 강의 및 자연어 처리 관련 과제를 수행하고 있다. 경희대학교 대학원과 한국 외국어대학교에도 출강하고 있다.

이 상품의 시리즈

(총 71권 / 현재구매 가능도서 53권)

펼쳐보기

컴퓨터/인터넷 분야에서 많은 회원이 구매한 책

    리뷰

    0.0 (총 0건)

    구매 후 리뷰 작성 시, 북피니언 지수 최대 600점

    리뷰쓰기

    기대평

    작성시 유의사항

    평점
    0/200자
    등록하기

    기대평

    10.0

    교환/환불

    교환/환불 방법

    ‘마이페이지 > 취소/반품/교환/환불’ 에서 신청함, 1:1 문의 게시판 또는 고객센터(1577-2555) 이용 가능

    교환/환불 가능 기간

    고객변심은 출고완료 다음날부터 14일 까지만 교환/환불이 가능함

    교환/환불 비용

    고객변심 또는 구매착오의 경우에만 2,500원 택배비를 고객님이 부담함

    교환/환불 불가사유

    반품접수 없이 반송하거나, 우편으로 보낼 경우 상품 확인이 어려워 환불이 불가할 수 있음
    배송된 상품의 분실, 상품포장이 훼손된 경우, 비닐랩핑된 상품의 비닐 개봉시 교환/반품이 불가능함

    소비자 피해보상

    소비자 피해보상의 분쟁처리 등에 관한 사항은 소비자분쟁해결기준(공정거래위원회 고시)에 따라 비해 보상 받을 수 있음
    교환/반품/보증조건 및 품질보증 기준은 소비자기본법에 따른 소비자 분쟁 해결 기준에 따라 피해를 보상 받을 수 있음

    기타

    도매상 및 제작사 사정에 따라 품절/절판 등의 사유로 주문이 취소될 수 있음(이 경우 인터파크도서에서 고객님께 별도로 연락하여 고지함)

    배송안내

    • 인터파크 도서 상품은 택배로 배송되며, 출고완료 1~2일내 상품을 받아 보실 수 있습니다

    • 출고가능 시간이 서로 다른 상품을 함께 주문할 경우 출고가능 시간이 가장 긴 상품을 기준으로 배송됩니다.

    • 군부대, 교도소 등 특정기관은 우체국 택배만 배송가능하여, 인터파크 외 타업체 배송상품인 경우 발송되지 않을 수 있습니다.

    • 배송비

    도서(중고도서 포함) 구매

    2,000원 (1만원이상 구매 시 무료배송)

    음반/DVD/잡지/만화 구매

    2,000원 (2만원이상 구매 시 무료배송)

    도서와 음반/DVD/잡지/만화/
    중고직배송상품을 함께 구매

    2,000원 (1만원이상 구매 시 무료배송)

    업체직접배송상품 구매

    업체별 상이한 배송비 적용