[길벗] 머신 러닝 부트캠프 with 파이썬

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ISBN

9791160504842

쪽수 : 268쪽

주식회사 시스템 계획 연구소 김은철, 유세라 이기홍 | 길벗 | 2018년 05월 31일

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책 소개

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.

상세이미지

저자 소개

저자 : 주식회사 시스템 계획 연구소

저자 주식회사 시스템 계획 연구소 1977년에 창업한 독립계 연구 개발형의 소프트웨어 회사로, AI와 소프트웨어로 새로운 가치를 창조하는 것을 목표로 한다. AI, 영상 처리, 통신·네트워크, 제어·우주, 의료 정보의 각 분야를 중심으로 해서 더 깊고, 더 첨단인 고급 기술을 강하게 지향하며 더욱 높은 가치를 제공한다. 연구 개발/시스템 개발/분석 지원/AI와 시스템 개발 컨설팅/시스템 통합/제품 개발 등의 사업을 한다. 공식 사이트 http://www.isp.co.jp 기술 공개 사이트 http://wazalabo.com

목 차

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

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

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