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JMP를 활용한 머신 러닝
주용한, 신익주 | 부크크(bookk)
25,000원 | 20251020 | 9791112073358
JMP는 데이터와 분석 결과 간의 연동성, 탁월한 가시성, Python / R 등과의 호환성, 강력한 DOE(실험 계획법) 및 머신러닝 기능을 가지고 있는 데이터 분석 소프트웨어입니다. 이 책은 JMP의 머신러닝 기능에 초점을 두고 있으며 회귀 분석, 의사결정나무, Bootstrap Forest, 인공 신경망 등의 지도 학습(Supervised Learning) 뿐만 아니라 주성분 분석, 요인 분석, 다변량 임베딩 등의 차원 축소 및 군집 분석 등의 비지도 학습(Unsupervised Learning)과 관련된 내용을 포함하고 있습니다. 또한, 부분 최소 제곱법(PLS), 구조 방정식 모형(SEM) 등의 특화된 기법에 대한 소개와 JMP 활용법을 함께 소개합니다.
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머신러닝을 활용한 예측분석론 (미래 예측의 과학적 방법론)
윤현식 | 전남대학교출판문화원
15,300원 | 20250926 | 9791194716259
이 책은 크게 세 가지 내용을 담고 있습니다. 첫째, 예측분석의 이론적 기반과 역사적 발전 과정을 살펴봅니다. 이를 통해 독자들은 예측이 단순히 최근의 기술 트렌드가 아니라, 과거부터 축적되어 온 과학적 탐구의 연장선임을 이해할 수 있을 것입니다. 둘째, 머신러닝의 다양한 알고리즘에 관해 설명합니다. 회귀분석, 의사결정나무, 랜덤 포레스트, 신경망 등 대표적인 기법들을 알기 쉽도록 설명하며, 독자들이 직접 실무에 적용하는 능력을 기를 수 있도록 안내합니다. 셋째, 예측분석과 데이터 분석이 실제 사회와 산업 현장에서 어떻게 활용되고 어떤 영향을 미칠 수 있는지를 논의합니다. 이를 통해 예측이 단순히 학문적 연구를 넘어 사회 문제 해결에 이바지할 수 있음을 강조합니다. 특히 이 책은 학문적 엄밀성과 실무적 실용성의 균형을 추구합니다. 학부 또는 대학원 학생들에게는 체계적 교재로, 연구자들에게는 응용 사례의 지침서로, 현업 실무자들에게는 실질적 도구로서 기능할 수 있기를 바랍니다.
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R을 활용한 머신러닝 (데이터 준비부터 모델 조정, 평가, 빅데이터 작업까지)
브레트 란츠 | 에이콘출판
43,200원 | 20240124 | 9791161758145
이 책은 모두 15개의 장으로 구성돼 머신러닝의 각종 개념의 설명과 함께 실제로 데이터를 다룰 때 발생하는 여러 문제점과 그 문제점을 해결할 수 있는 실질적 방안을 제공하고 있다. 1장은 머신러닝의 전체 개념을 설명해 주고, 2장부터 9장까지는 최근접 이웃, 나이브 베이즈, 회귀기법, 결정 트리, 랜덤 포레스트, 서포트 벡터 머신, 연관 규칙을 사용한 시장 바스켓 분석, 신경망, K-평균화를 사용한 군집화 등 머신러닝에서 보편적으로 사용되는 반드시 알아야 하는 여러 개념들을 자세히 그러나 비유를 통해 친절하게 설명하고 있다. 모든 장에서 설명한 개념을 실제로 수행해 볼 수 있는 예제가 R로 제공되며, 심화학습을 위한 참고 도서를 알려 준다. 한편 각종 예제는 3판에 비해 예제 자체가 신설 혹은 보강되거나 설명이 대폭 보강됐다. 10장은 특히 모델의 성능을 평가하는 여러 방법과 그 장단점을 설명하며 구축된 모델을 현업에 배포하는 것이 적절한지에 대해 이야기한다. 11장부터는 모델을 실세계에 배포하기 위해 고려해야 하는 여러 사항과 함께 데이터를 준비하고 그 무결성 여부에 따라 처리해야 하는 여러 기법을 설명한다. 특히 15장에서는 빅데이터란 무엇인지 빅데이터를 다룰 때 발생할 수 있는 여러 고려 사항들과 함께 그를 극복하기 위해서는 어떤 점을 유념해야 하는지에 대해 다루고 있다.
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R을 활용한 보건의료 빅데이터 분석과 머신러닝
이종형 | 자유아카데미
23,000원 | 20250829 | 9791158087500
R과 RStudio의 설치 및 기본적인 사용법부터 시작하여, 데이터의 입력과 정리, 시각적 탐색, 통계 분석 및 머신러닝 기법까지 체계적으로 학습할 수 있도록 구성되었다. 각 장 끝에는 학습한 내용을 점검하고 실제 분석 능력을 높일 수 있도록 연습문제를 제공하였다. 교재에서 활용되는 데이터는 발생 가능한 실제 상황을 기반으로 만들어진 가상의 데이터다. 실제 데이터의 복잡성과 개인정보 보호 등의 현실적인 제약을 극복하고, 다양한 분석 방법을 정확히 이해하고 효과적으로 연습할 수 있을 것이다. 본문의 예제에서 사용한 데이터와 책과 관련 사항들은 자유아카데미 홈페이지 자료실(www.freeaca.com)에서 다운로드 또는 확인할 수 있다.
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R을 활용한 머신러닝 (R로 머신러닝 알고리즘 작성, 데이터 준비, 데이터 예측 기법 깊이 파기)
브레트 란츠 | 에이콘출판
32,400원 | 20200227 | 9791161753928
이 책을 읽다 보면 ‘머신러닝이 이렇게 쉬운 것이라니?’라는 생각이 들기도 하고, 수학이나 프로그래밍 언어를 잘 몰랐어도 직관적으로 머릿속에 쏙쏙 들어오는 머신러닝 개념에 흥미를 느끼고 있는 자신을 발견하게 될 것이다. 몇 줄의 R 코드로 머신러닝이 어떻게 작동되는지 눈으로 직접 확인할 수 있고 최신 기법까지 내 손으로 직접 짜 볼 수 있는 짜릿한 경험과 자신감을 제공하는 것이 이 책의 매력이다. 머신러닝을 즐겁게 시작할 수 있는 책이다. 3판에서는 정돈된 데이터를 만드는 방법을 새롭게 설명하고 최신 버전의 예제를 제공한다.
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파이썬을 활용한 머신러닝 해석 가능성 (예측의 공정성, 책임성, 투명성을 수립하는 다양한 방법 학습하기)
세르그 마시스 | 에이콘출판
40,500원 | 20230630 | 9791161757605
설명 가능한 인공지능 또는 해석 가능한 머신러닝 모델을 구축하는 다양한 방법론을 소개한다. 최근 이슈가 되고 있는 인공지능 모델의 윤리적 문제를 다루면서도 동시에 높은 성능과 견고성을 유지할 수 있는 비결을 소개한다. 먼저 해석 가능성이란 무엇인지 설명하고 머신러닝 모델의 윤리적 측면인 공정성, 책임성, 투명성이 필요한 이유 그리고 이를 달성할 방법을 설명한다. 그 다음 다양한 상황과 다양한 데이터 형태를 갖는 각 유스 케이스에서 머신러닝 해석방법론을 적용하는 과정을 실제적으로 다루고 있다. 마지막으로 모델의 복잡성을 줄이고, 편향을 완화시키고, 안정성과 견고성을 향상시키기 위해 모델을 튜닝하는 방법을 학습할 수 있다.
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R을 활용한 머신 러닝 (R로 머신 러닝 알고리즘 작성, 데이터 준비, 데이터 예측 기법 깊이 파기)
브레트 란츠 | 에이콘출판
0원 | 20170915 | 9791161750538
『R을 활용한 머신 러닝』을 읽다 보면 ‘머신 러닝이 이렇게 쉬운 거였어?’라는 생각이 들기도 하고, 수학이나 프로그래밍 언어를 잘 몰랐어도 직관적으로 머릿속에 쏙쏙 들어오는 머신 러닝 개념에 흥미를 느끼고 있는 자신을 발견하게 될 것이다. 몇 줄의 R 코드로 머신 러닝이 어떻게 작동되는지 눈으로 직접 확인할 수 있고 최신의 기법까지 내 손으로 직접 짜 볼 수 있는 짜릿한 경험과 자신감을 제공해 주는 것이 이 책의 매력이다.
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머신러닝을 활용한 웹 최적화 (A/B 테스트, 메타휴리스틱, 슬롯머신 알고리즘에서 베이즈 최적화까지)
이쓰카 슈헤이 | 한빛미디어
21,420원 | 20210607 | 9791162244357
사용자 만족 서비스를 위한 최강 솔루션, 웹 최적화 사용자는 개발자가 생각하는 대로 움직이지 않는다. 사용자 요구는 물론이고 해결 방법조차 분명하지 않은 상황에서 유일한 해답은 사용자의 행동이다. 행동을 관찰하고 얻은 통찰에 기반해 가설을 수립하고 새로운 대책을 웹 서비스에 적용하며 최적화를 진행하는 것이다. 이에 도움이 되는 강력한 무기가 바로 통계와 머신러닝이다. 웹 최적화를 통해 머신러닝 세계를 새롭게 보는 눈을 뜨길 바란다.
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Go를 활용한 머신 러닝 (Go 프로그래밍 언어를 사용해 회귀분석, 분류, 클러스터링, 시계열 모델, 신경망 및 딥러닝 구현하기)
다니엘 화이트낵 | 에이콘출판
27,000원 | 20190131 | 9791161752662
Go 언어를 머신 러닝 분야에 활용하는 내용을 다룬다. Go 언어는 요즘 널리 사용되는 다른 언어와 달리 단순함과 효율성을 강조하는 언어다. 이 책은 Go 언어를 활용해 생산성과 효율성이 높은 머신 러닝 프로그램 작성 방법을 알려준다. 또한 데이터 수집, 정리, 구문 분석, 머신 러닝 프로그램의 평가 및 검증 방법, 회귀 분석, 분류, 군집화, 시계열 분석, 신경망 및 딥러닝 등 머신 러닝에 대한 내용을 충실하게 다루고 있기 때문에 머신 러닝을 공부하고자 하는 독자들에게도 많은 도움을 줄 것이다. 또한 Go 언어를 머신 러닝 분야에 활용하고자 하는 데이터 과학자 및 Go 언어 개발자에게도 좋은 참고 서적이다.
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파이썬 라이브러리를 활용한 머신러닝 (사이킷런 핵심 개발자가 쓴 머신러닝과 데이터 과학 실무서)
안드레아스 뮐러, 세라 가이도 | 한빛미디어
29,700원 | 20220225 | 9791162245279
사이킷런 핵심 개발자에게 배우는 머신러닝 이론과 구현 현업에서 머신러닝을 연구하고 인공지능 서비스를 개발하기 위해 꼭 학위를 받을 필요는 없습니다. 사이킷런(scikit-learn)과 같은 훌륭한 머신러닝 라이브러리가 복잡하고 난해한 작업을 직관적인 인터페이스로 감싸주는 덕분이죠. 이 책에서는 사이킷런의 핵심 개발자가 복잡한 수학을 동원하지 않고 실용적으로 머신러닝을 구축하는 모든 단계를 설명합니다. 미적분, 선형대수, 확률 이론을 공부하지 않았어도 이 책을 통해 머신러닝을 활용할 수 있게 될 것입니다. ※ 본 번역개정2판은 scikit-learn 업데이트에 따라 전반적으로 내용을 갱신한 원서 4쇄를 기반으로 합니다. 오탈자를 바로잡고, 시각적 편의를 위해 풀컬러로 인쇄했습니다.
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텐서플로를 활용한 머신러닝 (그림으로 쉽게 개념부터 익히는 머신러닝, 딥러닝 입문서)
니샨트 수클라 | 한빛미디어
27,000원 | 20190201 | 9791162241073
텐서플로를 활용해 지금 바로 머신러닝/딥러닝 익히기! 이 책은 머신러닝이나 텐서플로를 처음 접하는 분을 위한 입문서이다. 머신러닝, 텐서플로 입문자에게는 1부가 특히 중요하다. 머신러닝의 용어와 이론을 소개하고 텐서플로 개발을 시작할 수 있도록 안내한다. 2부에서는 머신러닝의 거의 전 분야에 걸쳐 접하게 될 기본 알고리즘을 다룬다. 마지막으로 3부에서는 텐서플로의 꽃, 신경망을 소개한다.
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파이썬을 활용한 머신러닝 쿡북 (전처리에서 딥러닝까지, 판다스와 사이킷런 중심의 실전 문제 해결 200선)
크리스 알본 | 한빛미디어
0원 | 20190901 | 9791162241950
200개 비법 레시피로 실무 머신러닝 문제를 쉽고 빠르게 해결하기 200여 개의 비법 레시피를 제공하는 이 책은 실무에서 접하는 다양한 머신러닝 문제를 해결하도록 도와준다. 판다스나 사이킷런 같은 파이썬 라이브러리로 데이터 적재, 텍스트나 수치형 데이터 다루기, 모델 선택, 차원 축소 등 다양한 문제를 해결할 수 있다. 레시피의 코드를 샘플 데이터셋에 적용하며 실제로 코드가 어떻게 동작하는지 확인해본다. 문제 해결에 대한 설명과 유용한 배경지식도 제공한다. 이 책은 이론과 개념 설명을 넘어서 머신러닝 애플리케이션 제작에 필요한 구체적인 도구를 제시한다. 실무에서 레시피를 그대로 적용하거나 적절히 수정하여 쉽고 빠르게 문제를 해결하기 바란다.
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머신 러닝을 활용한 컴퓨터 보안 (2019년 대한민국학술원 우수학술도서 선정도서)
클라렌스 치오, 데이비드 프리먼 | 에이콘출판
36,000원 | 20181228 | 9791161752495
2019년 대한민국학술원 우수학술도서 선정도서 컴퓨터 보안 문제를 해결하기 위해 활용할 수 있는 여러 머신 러닝 기술을 다루고 있는 실무 지침서다. 침입 탐지, 악성 코드 분류, 네트워크 분석 컴퓨터 보안 분야에서 계속 연구되고 있는 분야에 대해 소개하며, 최신 연구 주제인 머신 러닝 모델을 공격하기 위한 방법에 대한 연구도 소개한다. 컴퓨터 보안 분야에 종사하는 실무자나 관심이 많은 분들이 머신 러닝을 활용하는 데에 큰 도움이 될 것이다.
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머신러닝을 활용한 R 데이터 분석
장용식, 최진호 | 생능출판
27,720원 | 20200317 | 9788970503967
머신러닝의 원리를 이해하고 활용하는 방법을 익히는 입문서 우리는 현재 인공지능시스템이 하루가 다르게 발전하는 시대에 살고 있다. 전 세계 주요 기술 전시회에서는 각 분야의 기업들이 앞다퉈 신기술과 신상품들을 선보이고 있으며, 이제 산업은 물론, 사회 및 생활 전반으로 인공지능 기술이 확산되고 있다. 인공지능 기술은 자율 주행 차, 암 진단, 얼굴 인식, 통역과 번역, 범죄 예방, 사이버 보안 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 인공지능이 가능하도록 만드는 기반기술에는 어떤 것들이 있을까? 머신러닝(기계학습)은 기반기술 중의 하나로서, 대용량의 데이터를 학습하여 사람보다 월등한 성능을 보이고 있다. 최근, 이미지 인식에서 딥러닝 기반 머신러닝은 인간의 인식률을 넘어서고 있다. 데이터로 학습한다는 것은 어떤 의미일까? 전통적인 수리적 기법은 데이터를 입력하면 수학적 함수로 계산하고 문제의 해를 출력한다. 이는 복잡한 문제의 경우, 수학적 표현의 한계로 인해 해를 찾는 데 어려움이 있다. 반면 머신러닝은 문제의 해를 구하는 절차를 기술하는 알고리즘과 수학적 모형을 기반으로, 다량의 입력 데이터 세트에서 특정 패턴이나 서로 간의 연관성을 발견하거나, 새로운 입력에 대한 추론 결과를 제공한다. 이 책은 머신러닝의 원리를 이해하고 활용하는 방법을 익히는 입문서이다. 본 교재를 통해 머신러닝의 핵심 기법들을 이해하고 기초적인 능력을 함양하는데 있어 미력하나마 도움이 되었으면 한다.
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머신러닝을 활용한 인공지능 개발
송주영, 송태민 | 황소걸음 아카데미
14,250원 | 20190720 | 9791186821398
[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.
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