머리말
1장 빅데이터를 활용한 머신러닝 학습데이터 생성
01 서론
02 공공 빅데이터 수집
03 머신러닝 학습데이터 생성
연습문제
참고문헌
2장 머신러닝 개념과 모델링
01 서론
02 머신러닝 학습데이터
03 머신러닝 기반 비만 예측모형 개발
3.1 나이브 베이즈 분류모형
1 비만(정상, 비만 예측모형
2 비만(저체중, 정상, 비만 예측모형
3.2 로지스틱 회귀모형
1 비만(정상, 비만 예측모형
2 비만(저체중, 정상, 비만 예측모형
3.3 랜덤포레스트 모형
1 비만(정상, 비만 예측모형
2 비만(저체중, 정상, 비만 예측모형
3.4 의사결정나무 모형
가. R 프로그램 활용
1 비만(정상, 비만 예측모형
2 비만(저체중, 정상, 비만 예측모형
나. SPSS 프로그램 활용
1 범주형 독립변수를 활용한 비만(정상, 비만 예측모형
2 범주형 독립변수를 활용한 비만(저체중, 정상, 비만 예측모형
3 연속형 독립변수를 활용한 비만(정상, 비만 예측모형
4 범주형과 연속형 독립변수를 활용한 비만(저체중, 정상, 비만
예측모형
3.5 신경망 모형
1 비만(정상, 비만 예측모형
2 비만(저체중, 정상, 비만 예측모형
3.6 서포트벡터머신 모형
1 비만(정상, 비만 예측모형
2 비만(저체중, 정상, 비만 예측모형
3.7 연관분석
1 독립변수 간 연관 분석
2 독립변수와 종속변수 간 연관 분석
3.8 군집분석
1 군집분석
2 세분화
04 머신러닝 모형평가
4.1 오분류표를 이용한 머신러닝 모형의 평가
1 na?veBayes 분류모형 평가
2 신경망 모형 평가
3 로지스틱 회귀모형 평가
4 서포트벡터머신 모형 평가
5 랜덤포레스트 모형 평가
6 의사결정나무 모형 평가
4.2 ROC 곡선을 이용한 머신러닝 모형의 평가
1 범주형 독립변수를 활용한 비만(정상, 비만 예측모형 ROC 평가
2 범주형과 연속형 독립변수를 활용한 비만(정상, 비만 예측모형 ROC
[이 책의 특징]
첫째, 이 책의 내용은 2권으로 구성되어 있다. 제1권은 빅데이터를 활용하여 인공지능을 개발하기 위해 필요한 지식인 통계분석의 전 과정을 설명한《빅데이터를 활용한 통계분석》이고, 제2권은 인공지능을 개발하기 위해 머신러닝 예측모델링의 전 과정을 설명한《머신러닝을 활용한 인공지능 개발》이다.
둘째, 제1권의 통계분석에는 오픈소스 프로그램인 R과 SPSS를 비교하여 설명하였다.
셋째, 제2권의 머신러닝 모델링은 오픈소스 프로그램인 R을 사용하였다.
[주요 내용]
제1권에서는 빅데이터 분석 프로그램인 R과 SPSS의 설치 및 활용 방법을 소개하고 빅데이터 분석을 위해 데이터 사이언티스트가 습득해야 할 과학적 연구설계와 통계분석에 관해 기술하였다.
제2권에서는 인공지능 개발을 위해 머신러닝 학습데이터를 생성하는 과정을 소개하고 머신러닝 개념과 모델링 그리고 인공지능의 개발과 활용에 대한 전 과정을 기술하였다.
