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.

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.

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.

조민호  | 정보문화사

18,000원  | 20210220  | 9788956749037

입문자를 위한 R 데이터 분석 프로그래밍! 데이터 분석을 하기 위한 도구와 분석 요령을 배우기 위한 입문자들을 위한 도서로, 복잡한 수학이나 어려운 통계학적 이론은 빼고 꼭 필요한 정보만 이해할 수 있도록 예제와 함께 설명하고 있다. 특히 R을 활용하여 머신러닝의 지도학습과 비지도 학습을 구분하여 자세하게 설명하기 때문에, 연습 문제를 따라해 보면서 자신만의 결과값을 완성해 볼 수 있다. 그리고 R의 핵심 명령어 23개 및 효과적인 분석을 지원하는 데이터 조작 패키지를 알아보고, 통계 분석의 개념과 표본 생성 및 기초 통계량에 대해서도 자세하게 알아본다. 기본적인 설명 이후에는 통계학의 기본인 회귀 분석을 응용하여 신경망을 공부하며 딥러닝과 관련된 기술적 흐름에 대해서도 학습해 볼 수 있다. R을 시작하는 초심자가 활용하기 적합한 구성의 도서이다.

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.

정주희  | 교우

31,350원  | 20230210  | 9791125103660

머신러닝의 입문서로서 수학적 원리의 이해와 컴퓨팅 알고리듬의 실제 구현에 충실한 것을 목표로 하였다. 알고리듬의 구현에 사용하는 도구는 R이다. 데이터 과학에서 가장 널리 사용되는 언어로 R과 파이썬을 들 수 있겠는데 전자가 코딩 경험이 적은 사람에게는 더 편하게 접근할 수 있기 때문에 이것을 선택하였다. 분석 결과를 그림으로 나타내는 작업 등에서는 R이 더 강력할 뿐만 아니라 쉽기까지 하다.

곽기영  | 청람

24,700원  | 20230417  | 9788959729579

머신러닝 및 텍스트마이닝 입문자에게 가능하면 쉽게 주요 분석기법을 소개하는 것을 목적으로 하고 있다. 이 책은 가능한 수식의 사용 없이 분석기법을 설명하려고 노력하였다. 책에 소개된 분석기법은 모두 데이터분석 및 통계분석 프로그래밍 언어인 R을 이용하여 실습을 통해 확인해볼 수 있도록 하였다. R을 이용하여 단순히 분석기법을 적용하는 방법을 소개하는 데 그치지 않고 출력결과가 담고 있는 의미를 이론적 개념과 연계하여 설명하였다.

라가프 발리, 디판잔 사카  | 에이콘출판

26,100원  | 20170102  | 9788960779495

『R 예제로 배우는 머신 러닝』은 머신 러닝을 사용한 실제 응용 사례를 R로 작성된 예제 코드 중심으로 소개한다. 제품 추천을 위한 장바구니 분석, 금융기관에서의 리스크 관리를 위한 신용 위험도 예측, 감정 분석을 위한 소셜 미디어 분석과 같은 실생활 예제를 R 코드로 설명한다. R 언어와 머신 러닝에 대한 기본 지식을 가지고 있는 독자라면, 이 책을 통해 기존에 알고 있던 이론들을 어떻게 응용할 수 있을지 한 단계 더 나아갈 수 있을 것이다.

강병서  | 한경사

32,200원  | 20200530  | 9788968442261

연구 논문을 위한 『R과 파이썬 머신러닝 어프로치』는 〈R에 들어가기〉, 〈R 지도학습〉, 〈R 비지도학습〉, 〈파이썬에 들어가기〉 등 크게 6부로 나누어져 있으며 R과 파이썬 머신러닝 어프로치에 대한 내용이 수록되어 있다. 본서의 특징은 다음과 같다 첫째, 동일한 주제를 놓고 R과 파이썬 두 언어로 해결하는 방법을 이해한다. 두 언어는 마치 영어와 스페인어처럼 유사하다. 두 언어를 배우면 동질감과 이질감의 맛을 느낄 수 있다. 예컨대 회귀분석을 R에서 해 보고 파이썬에서도 시도한다면 전문성을 갖는 데에 유리할 것이다. 그리고 주피터 노트북(파이썬)에서도 R분석이 가능하도록 설명하였다 둘째, 논문을 쓰기 위한 분석 과정에서 논리적이고 통계학적인 경험을 다양하게 얻는다. 머신러닝 분석 방법에는 크게 지도학습과 비지도학습이 있다. 각 장에서는 하나의 자료뿐만 아니라 다른 여러 자료를 경험하도록 제시하고 있다. 그리고 유의확률과 유의수준 개념을 알면 결과 해석이 가능하다. 셋째, 다양한 자료 원천에서 기초 자료를 획득하고 정제하는 방법을 배운다. 기본적으로 R이나 파이썬에는 많은 자료가 내장되어 있다. 이뿐만 아니라 UCI Machine Learning Repository, 머신러닝 10대 블로그 등에 자료가 넘치고 있다. 그런데 이러한 자료들은 원천마다 특징이 있고 분석을 위해 정제해야 한다. 본서는 이 방법을 상세하게 설명하고 있다.

김재민  | 에이콘출판

22,610원  | 20210521  | 9791161755236

페이스북, 트위터, 아마존과 같은 디지털 플랫폼이 생활 깊숙이 들어오면서 데이터 활용가치는 높아지지만, 수학과 통계 때문에 데이터 분석을 본격적으로 시작하지 못 하고 있다. 최근에는 정형화된 숫자 데이터를 넘어 문자 데이터에서 지금껏 포착할 수 없었던 새로운 의미를 추출해야 하는 어려움 때문에 빅데이터 분석 진입장벽은 또 한 단계 올라가는 중이다. 한국에서 가장 인기 있는 프로 스포츠인 야구로 빅데이터 분석을 다룬다면, 데이터가 새롭게 보일 수 있다. 메이저리그에서 지난 140년 동안 통계원의 손으로 시작해, 90년대 퀘스텍(QuesTec), 2000년대 PITCHf/x, 2010년대 아마존과 파트너쉽을 통한 트랙맨 플랫폼까지 상상 이상의 야구 데이터가 수집돼 왔다. 장구한 메이저리그 데이터의 힘을 빌려 전통적 분석인 상관관계 분석, 분산분석, 회귀분석, 로지스틱 회귀분석, 계량경제학 패널데이터 분석과 최근 머신러닝으로 다시 관심을 받고 있는 군집분석, 요인분석, 지도학습, 딥러닝 기반 자연어처리를 통해 야구 이야기를 모델링하고 직접 테스트한다. 모든 작업에는 학계와 산업계 분석 작업에 이미 중심이 된 오픈소스 통계 프로그램 R을 사용한다. 데이터 분석 목적은 데이터를 통해 현실을 모델링하고 예측하며, 데이터에 담긴 정보와 의미를 추출해 인간의 인지적 한계를 극복한 합리적 의사결정을 하는 것이다. 분석 목적을 달성하는 데 반드시 거쳐야 하는 전처리(preprocessing) 전략은 데이터 분석보다 더 중요하고 많은 아이디어를 요구한다. 1판에서는 경험 부족으로 놓쳤지만, 이후 논문을 출판하고 ‘마케팅과 경영전략을 위한 데이터 분석’을 강의하면서 중요하다고 느끼게 된 전처리 전략을 2판 곳곳에 추가했다. 또한 1판에서 부족했던 그래픽 분석 방법을 새롭게 업데이트했다. 2판에서의 가장 큰 변화는 정형화되지 않은 문자 데이터까지도 분석에 활용할 수 있도록 머신러닝을 추가한 점이다. 비지니스 환경은 정형화된 숫자 데이터로는 이해할 수 없는 한계를 경험하고 있으며, 사람들이 남긴 디지털 커뮤니케이션에서 의미 있는 신호를 포착하는 데 주목하고 있다. 핵심 기술은 머신러닝이며 그 시작을 야구데이터와 함께 할 수 있다.

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.

코리 레즈마이스터  | 에이콘출판

32,400원  | 20180309  | 9791161751283

통계 계산과 그래픽에 특화된 언어인 R을 사용해 머신 러닝을 배우는데 필요한 여러 통계적 기법을 실제 사례에 적용하며 설명한다. 복잡한 수식이나 전문 프로그래밍 기법을 사용하지 않으면서, 선형 회귀에서부터 분류 문제나 딥러닝, 추천 시스템, 군집화, 시계열 분석, 텍스트 마이닝까지 머신 러닝의 거의 전 영역에 대해 실제 데이터를 이용해 간결한 R 코드로 명확하게 설명한다. 기초 통계와 프로그래밍을 조금 할 줄 안다면 더욱 더 이해하기 쉬울 것이다. ★ 이 책에서 다루는 내용 ★ ■ 실제 업계에서 머신 러닝 도구를 적용하는 방법 ■ R을 사용해 데이터를 분석하기 전에 효과적으로 준비하는 작업 ■ 데이터를 효과적으로 시각화하는 방법 ■ 분석을 위해 학습용 데이터 세트와 테스트용 데이터 세트를 만드는 이유와 방법에 대한 이해 ■ 가장 기본적인 머신 러닝 방법인 선형 회귀와 로지스틱 회귀 ■ 서포트 벡터 머신 같은 심화 머신 러닝 방법 이해 ■ 아마존 클라우드 서비스에서 R 사용하기 ★ 이 책의 대상 독자 ★ 데이터 과학자, 데이터 분석가, R을 이용해 머신 러닝을 하는, 실무 지식이 있는 사람들 대상으로 한다. 갖고 있는 기술을 한 단계 더 끌어올려 이 분야에서 전문가가 되고 싶은 사람을 위한 책이다.

프라탑 단게티  | 에이콘출판

22,320원  | 20180228  | 9791161751191

통계와 머신 러닝의 관계에 대해 기초적인 개념을 정립할 수 있도록 돕는다. 또한 지도학습, 비지도학습, 강화학습에 이르기까지 머신 러닝에서 주로 사용되는 대부분의 기법에 대해 파이썬과 R 예제를 제공한다. 책의 초반에 통계와 머신 러닝의 전반적인 관계에 대해 설명한 다음, 지도학습, 비지도학습, 강화학습 순으로 각각의 기법에서 통계적 방법과 머신 러닝 기법을 비교하며 설명한다. 거의 대부분의 예제에 대해서 파이썬과 R 코드를 같이 제공하기 때문에 코드를 직접 실행해 가면서 책을 읽을 수 있다.

이원상  | 길벗

21,600원  | 20200824  | 9791165212537

단순히 수학만 배우는 것이 아니다. 머신 러닝에 수학이 필요한 이유부터 개념, 활용까지 배운다. 수학으로 데이터를 수집, 정제하여 요약할 수 있으며, 문제를 정의하고 논리적으로 해결할 수도 있다. 선형대수, 미분과 적분, 확률과 통계의 기본 개념부터 배우고, 이를 데이터 분석 기법에 활용하는 방법까지 살펴본다.

진하수  | 부크크(bookk)

18,700원  | 20230531  | 9791141029937

R로하는 빅데이터 분석으로 완전 기초에서 머신러닝 응용까지 빅데이터 분석 기사를 준비하는 수험생과 빅데이터 분석을 배우고자 하는 분들에 유용한다. R 환경에서 빅데이터 시험을 보시는 분들에게 아주 유용한 팁을 담고 있다. 빅데이터 분석 환경상 긴 시간과 지루함을 제거하는데 유용한 기능들이 담겨져 있다. 처음부터 R 언어를 활용하고 응용하고자 하시는 사용자에게 아주 유용한 책이다.