
[기본 알고리즘 및 적용 예제, 사례 연구로 살펴보는]
데이터 예측을 위한 머신 러닝
- 원서명Fundamentals of Machine Learning for Predictive Data Analytics: Algorithms, Worked Examples, and Case Studies (ISBN 9780262029445)
- 지은이존 캘러허(John D. Kelleher), 브라이언 맥 네미(Brian Mac Namee), 이퍼 다시(Aoife D'Arcy)
- 옮긴이황정동
- ISBN : 9788960779976
- 45,000원
- 2017년 04월 28일 펴냄 (절판)
- 페이퍼백 | 632쪽 | 188*250mm
- 시리즈 : 데이터 과학
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책 소개
요약
데이터를 바탕으로 결과를 예측하는 데이터 예측이라는 대표적인 머신 러닝 적용 분야를 통해 다양한 머신 러닝의 기본 원리를 알아보고, 각 방식의 장단점과 상황에 맞는 선택 기준을 알아본다. 실제 머신 러닝을 사용할 때 알고리즘 선택 만큼이나 중요한 데이터 준비, 데이터 탐색 과정을 비롯해 수립한 모델의 평가 및 적용, 모니터링에 이르는 데이터 예측 프로젝트의 전 과정을 상세히 다룬다. 이와 관련된 여러 개념을 다양한 분야의 적용 예제, 사례 연구를 통해 구체적으로 이해하기 쉽게 설명한다.
이 책의 대상 독자
이 책은 전산 과학, 자연 과학, 사회 과학, 공학, 경영학 학부생과 대학원생을 위한 머신 러닝, 데이터 마이닝, 데이터 분석이나 인공지능 강의에 사용할 수 있다. 또한 이 책은 데이터 분석가 관점에서 머신 러닝을 산업에 적용하는 사례 연구를 담고 있으므로, 현업 실무자의 입문서나 해당 분야 산업 교육 교재로도 사용할 수 있다.
이 책의 구성
1장. '데이터 예측 분석을 위한 머신 러닝'에서는 머신 러닝을 소개하고,표준 데이터 분석 프로젝트의 생애에서 머신 러닝의 역할을 설명한다. 2장. '데이터에서 통찰을 거쳐 결정으로'에서는 머신 러닝을 바탕으로 비즈니스 목적에 맞는 예측 분석 해법을 설계하고 구축하기 위한 체계를 제공한다. 모든 머신 러닝 알고리즘은 학습에 필요한 데이터셋을 가정하고 있으며, 3장. '데이터 탐색'에서 예측 모델 수립에 사용할 데이터셋을 설계, 구축하고 품질을 확인하는 방법을 설명한다. 4장부터 머신 러닝을 소개한다. 4장. '정보 기반 학습'에서는 정보 수집을 통한 학습, 5장. '유사도 기반 학습'에서는 유추를 통한 학습, 6장. '확률 기반 학습'에서는 가능성 높은 결과를 예측하는 학습, 7장. '오류 기반 학습'에서는 오차를 최소화하는 해법을 찾는 방식의 학습을 제시한다. 각 장들은 크게 두 부분으로 구성된다. 첫 번째 부분에서는 해당 장에서 제시할 주제에 대해 비공식적인 소개를 하고, 내용을 이해하는 데 필요한 근본적인 기술적 개념에 대해 자세히 소개하고, 제시한 학습 방식이 사용하는 표준 머신 러닝 알고리즘을 자세한 적용 예제를 곁들여 설명한다. 두 번째 부분에서는 표준 알고리즘을 잘 알려진 변형 알고리즘으로 확장하는 다양한 방법을 설명한다. 기술적 내용이 실린 장을 이렇게 두 부분으로 구성한 이유는 이렇게 하면 각 장의 내용이 자연스럽게 분리되기 때문이다. 결과적으로 각 장의 첫 번째 부분(기본 발상,원리, 표준 알고리즘, 적용 예제)만 강의에서 다뤄도 주제가 포함된다. 8장. '평가'에서는 예측 모델 성능 평가 방법을 설명하고,다양한 평가 지표를 소개한다. 그리고 표준 방식 다음에 확장과 변형을 설명한다. 기술적인 내용을 다루는 이런 장들은 데이터셋이 포함된 자세한 완전한 실세계 예제들과 예제를 뒷받침하는 논문을 통해 예측 분석과 연결이 유지되고 있다. 9장. '사례 연구: 고객 이탈'과 10장. '사례 연구: 은하 분류'의 사례 연구를 통해 더 넓은 사업적 맥락과 머신 러닝과의 연결 고리를 볼 수 있다. 특히 사례 연구들은 예측 분석 프로젝트의 성공에 필수적인 모델 수립 너머의 비즈니스 이해, 문제 정의, 데이터 수집 및 준비, 통찰을 얻기 위한 의사소통과 같은 다양한 문제와 작업들 을 강조하고 있다. 마지막으로 11장. '데이터 예측 분석을 위한 머신 러닝의 예술'은 머신 러닝의 다양한 근본 주제들을 살펴보고, 주어진 작업에 적절한 머신 러닝 방식을 모델 정확도 이상의 요소들을 고려해 선택하는 방법들도 살펴본다. 또한 모델의 특성과 비즈니스 필요 사항도 다룬다.