목차
1장 머신 러닝이란 무엇인가?
__1.1 머신 러닝의 역사
____앨런 튜링
____아서 사무엘
____톰 미첼
____요약
__1.2 머신 러닝 알고리즘의 종류
____지도 학습
____비지도 학습
__1.3 인간의 개입
__1.4 머신 러닝의 활용
____소프트웨어
____주식 매매
____로보틱스
____의학과 헬스 케어
____광고
____소매업과 전자 상거래
____게임 분석
____사물인터넷
__1.5 머신 러닝을 위한 프로그래밍 언어
____파이썬
____R
____매트랩
____스칼라
____클로저
____루비
__1.6 이 책에서 사용한 소프트웨어
____자바 버전 확인하기
____웨카 툴킷
____머하웃
____스프링 XD
____하둡
____통합개발환경(IDE 사용하기
__1.7 데이터 저장소
____UC 어바인 머신 러닝 저장소
____인포침스
____캐글
__1.8 요약
2장 머신 러닝 계획하기
__2.1 머신 러닝 순환 주기
__2.2 모든 것은 질문으로 시작된다
__2.3 데이터가 없어요!
____지역 사회에서 시작하기
____경진대회
__2.4 하나로 모두 해결한다?
__2.5 프로세스 정의하기
____계획
____개발
____테스팅
____보고
____개선
____프로덕션
__2.6 데이터 팀 구성하기
____수학과 통계
____프로그래밍
____그래픽 디자인
____전문 지식
__2.7 데이터 처리
____내 컴퓨터 사용하기
____컴퓨터 클러스터
____클라우드 기반 서비스
__2.8 데이터 스토리지
____물리 디스크
____클라우드 기반 스토리지
__2.9 사생활 데이터 보안
____문화 규범
____세대적인 기대
____사용자 데이터의 익명성
____‘오싹한 선’을 넘지 마라
__2.10
출판사 서평
머신 러닝, 어떻게 사용할 것인가?
당신이 궁금해하는 그 질문을 컴퓨터에게 던져라!
매장 어디에 상품을 두면 더 잘 팔릴까? - 각 매대의 판매량을 분석하자
요즘 유행하는 건 뭐지? - 해시태그를 모아 트렌드를 알아보자
사람들은 이 문제를 어떻게 생각할까? - 트위터의 글을 수집해 긍정적인지 부정적인지 살펴보자
이 모든 질문의 대답을 컴퓨터가 대신 답하도록 만들어라.
자바로 배운다!
주 도구로 웨카와 이클립스를 사용하여 머신 러닝을 학습한다. 웨카에서 제공하는 데이터 분석 알고리즘인 의사결정트리, 베이지안 ...
머신 러닝, 어떻게 사용할 것인가?
당신이 궁금해하는 그 질문을 컴퓨터에게 던져라!
매장 어디에 상품을 두면 더 잘 팔릴까? -> 각 매대의 판매량을 분석하자
요즘 유행하는 건 뭐지? -> 해시태그를 모아 트렌드를 알아보자
사람들은 이 문제를 어떻게 생각할까? -> 트위터의 글을 수집해 긍정적인지 부정적인지 살펴보자
이 모든 질문의 대답을 컴퓨터가 대신 답하도록 만들어라.
자바로 배운다!
주 도구로 웨카와 이클립스를 사용하여 머신 러닝을 학습한다. 웨카에서 제공하는 데이터 분석 알고리즘인 의사결정트리, 베이지안 네트워크, 서포트 벡터 머신, 클러스터링을 실습한다. 또한, 웨카가 만들어 내는 자바 코드를 분석하고 활용 방법을 배운다.
다양한 도구로 머신 러닝의 전체 상을 살펴본다!
머신 러닝으로 결과를 얻으려면 데이터를 수집하고 변환한 다음, 데이터 분석 알고리즘을 사용하여 모은 데이터를 처리해야 한다. 전체 과정을 도구 하나로 모두 처리할 수는 없다. 데이터의 성격에 따라 선택하는 도구도 달라진다. 머하웃, 스프링 XD, 하둡, 스쿱, 피그, 맵리듀스, 스칼라, 스파크, R, rJava를 설치하고 사용해보면서 각 도구의 특징을 알고 적재적소에 사용하자.
[지은이 서문]
데이터, 데이터, 데이터. 뉴스에서도, 보고서나 백서에서도, 심지어 텔레비전에서도 빅데이터와 데이터 과학을 이야기한다.
