생활 속 문제를 통해 배워보는 머신 러닝

1장. 파이썬 머신 러닝 에코시스템
__데이터 과학/머신 러닝 워크플로우
____수집
____점검 및 탐색
____정제 및 준비
____모델링
____평가
____배치
__파이썬 라이브러리와 기능
____수집
____점검
____준비
____모델링과 평가
____배치
__머신 러닝 환경 설정하기
__요약

2장. 저렴한 아파트 찾기 앱 구축하기
__아파트 내역 데이터 구하기
____import.io를 사용해 내역 데이터 끌어오기
__데이터 점검 및 준비
____데이터 분석
____데이터 시각화
__데이터 모델링
____예측
____모델 확장
__요약

3장. 저렴한 항공료 찾기 앱구축하기
__항공료 데이터 구하기
__고급 웹 스크래핑 기술로 요금 데이터 가져오기
__DOM분석을 통한 가격 데이터 추출
____클러스터링 기술로 이상 금액 찾기
__IFTTT를 이용해 실시간 알림 보내기
__하나로 결합하기
__요약

4장. 로지스틱 회귀를 이용해 IPO 시장 예측하기
__IPO 시장
____IPO란?
____최근 IPO 시장 성과
____IPO 기초 전략
__피처 엔지니어링
__이진 분류
__피처 중요도
__요약

5장. 맞춤형 뉴스피드 만들기
__포켓 앱으로 지도 학습 셋 생성하기
____포켓 크롬 확장 프로그램 설치하기
____포켓 API를 사용해 기사 가져오기
__기사 내용을 다운로드하기 위해 embed.ly API 사용하기
__기본적인 자연어 처리
__서포트 벡터 머신
__피드와 구글 시트, 이메일과 IFTTT 통합
____IFTTT를 통해 뉴스피드와 구글 시트 설정하기
__개인화된 일간 뉴스레터 설정하기
__요약

6장. 콘텐츠 입소문 예측하기
__구전성에 대한 연구
__공유 건수와 콘텐츠 가져오기
__공유성의 피처 탐색
____이미지 데이터 탐색
____헤드라인 탐색
____기사 내용 탐색
__콘텐츠 예측 스코어링 모델 구축
__요약

7장. 머신 러닝으로 주식 시장 예측하기
__시장 분석의 유형
__주식 시장에 대한 연구
__거래 전략 개발하기
____분석 기간 확대
____서포트 벡터 회귀로 모델 만들기
____동적 시간 워핑 모델링
__요약

8장. 이미지 유사도 엔진 구축하기
__이미지 기반의 머신 러닝
__이미지 작업
__유사한 이미지 찾기
__딥러닝의 이해
__이미지 유사도 엔진 구축하기
__요약

9장. 챗봇 구축하기
__튜링 테스트
__챗봇의 역사
__챗봇 설계하기
__챗봇 구축하기
__요약

10장. 추천 엔진 구축하기
__협업 필터링
____사용자 기반 필터링
____아이템 기반 필터링
__콘텐츠 기반 필터링
__하이브리드 시스템
__추천 엔진 구축하기
__요약