다양한 프레임워크, 다양한 알고리즘, 다양한 예제로 익히는 실전 머신러닝 개발


머신러닝이 업계 전반에서 널리 활용되고 있지만, 기법과 도구는 나날이 새로워지고 있어 어떤 조합을 어떤 시나리오에 적용할지 막막함을 느끼는 실무자가 많다. 이 책은 일부 알고리즘을 깊이 파고들기보다는 다양한 애플리케이션 예제를 훑고 구현함으로써 EDA, 특징 공학, 분류, 회귀, 군집화, NLP 등 영역에서의 머신러닝 알고리즘의 작동 원리를 되새길 수 있게 한다.

1장은 머신러닝 기술을 개괄하고, 바로 2장부터 나이브 베이즈를 이용해 영화 추천 엔진을 구축해본다. 라이브러리 없이 ‘밑바닥부터’ 구현하는 법과 사이킷런을 이용하는 법을 모두 다루며, 이러한 방식이 이후 챕터에서도 자주 반복된다. 3장은 SVM을 설명하고 얼굴 인식이나 심전도 분류에 활용한다.

4장부터 6장은 온라인 광고 클릭률 데이터셋을 사용한 예측을 살펴본다. 4장은 의사결정 트리, 랜덤 포레스트 등 트리 기반 알고리즘으로, 5장은 로지스틱 회귀로 광고 클릭률 예측기를 만들어본다. 이 과정에서 사이킷런, XGBoost, 텐서플로 등 익숙한 라이브러리들의 사용법도 익힐 수 있다. 6장은 스파크를 사용해 테라바이트 규모의 로그를 분석해봄으로써 광고 클릭률 예측기를 더욱 확장한다.

7장과 8장은 누구나 관심 있는 주가 예측 문제를 다룬다. 7장에서는 회귀 기법을 자세히 설명한 다음에, 8장에서는 딥러닝의 기초인 신경망을 설명한 다음에 여러 방식으로 구현해 주가 예측에 적용해본다.

9장과 10장은 뉴스그룹 데이터셋을 예시로 NLP 애플리케이션을 실습한다. NLP에서 널리 쓰이는 라이브러리들을 개괄한 다음, 토큰화, 어간 추출, 표제어 추출 등 NLP의 기초를 설명하고, 나아가 차원 축소(t-SNE), 비지도학습(주제 모델링, k-평균 군집화)까지 살펴본다. 11장은 잠시 숨을 고르고 머신러닝 작업 워크플로에서 단계별로 대표적인 모범 사례를 꼽아 살펴본다.

12장과 13장은 각각 CNN과 RNN을 다룬다. 텐서플로(케라스)를 사용하여, 12장은 의류 이미지 분류기를 만들며 데이터 증강 같은 유용한 기법을 소개하고, 13장은 감정 분석과 텍스트 생성 실습을 하며 트랜스포머 같은 최신 모델도 소개한다. 마지막 14장은 OpenAI Gym 환경에서 가치 반복, 정책 반복, Q-러닝 등을 이용해 강화학습을 실습해본다.

책 전체에 걸쳐 수많은 도구, 기법, 개념이 등장하지만, 하나하나를 자세히 살펴보기보다는 큰 그림과 실제 구현하는 법에 초점을 둔 책이다. 아직 다양한 개발 경험을 쌓지 못한 실무자들에게 풍성한 간접경험을 제공한다는 점이 큰 미덕이다. EDA, 특징 공학, 분류, 회귀, 군집화, NLP 등 업계에서 널리 활용되는 머신러닝 기법의 작동 원리를 살펴봄으로써 오늘날의 ‘거의 모든’ 머신러닝 커리큘럼을 접할 수 있다.


주요 내용
■ 머신러닝 및 데이터 과학에서 다루는 주요 개념
■ 파이썬을 활용한 데이터 마이닝 및 분석
■ 아파치 스파크로 복잡한 데이터를 이용하는 모델 훈련 확장
■ NLTK, 젠심 같은 파이썬 라이브러리를 통한 텍스트 분석 및 NLP
■ 머신러닝 모델 선택, 구축, 성능 평가, 최적화
■ 바닐라 파이썬, 텐서플로 2, 파이토치, 사이킷런 등으로 머신러닝 알고리즘 구현"

예제로 배우는 파이썬 머신러닝(제3판) [단행본]

예제로 배우는 파이썬 머신러닝(제3판)

다양한 프레임워크, 다양한 알고리즘, 다양한 예제로 익히는 실전 머신러닝 개발머신러닝이 업계 전반에서 널리 활용되고 있지만, 기법과 도구는 나날이 새로워지고 있어 어떤 조합을 어떤 시나리오에 적용할지 막막함을 느끼는 실무자가 많다. 이 책은 일부 알고리즘을 깊이 파고들기보다는 다양한 애플리케이션 예제를 훑고 구현함으로써 EDA, 특징 공학, 분류, 회귀, 군집화, NLP 등 영역에서의 머신러닝 알고리즘의 작동 원리를 되새길 수 있게 한다.1장은 머신러닝 기술을 개괄하고, 바로 2장부터 나이브 베이즈를 이용해 영화 추천 엔진을 구축해본다. 라이브러리 없이 ‘밑바닥부터’ 구현하는 법과 사이킷런을 이용하는 법을 모두 다루며, 이러한 방식이 이후 챕터에서도 자주 반복된다. 3장은 SVM을 설명하고 얼굴 인식이나 심전도 분류에 활용한다.4장부터 6장은 온라인 광고 클릭률 데이터셋을 사용한 예측을 살펴본다. 4장은 의사결정 트리, 랜덤 포레스트 등 트리 기반 알고리즘으로, 5장은 로지스틱 회귀로 광고 클릭률 예측기를 만들어본다. 이 과정에서 사이킷런, XGBoost, 텐서플로 등 익숙한 라이브러리들의 사용법도 익힐 수 있다. 6장은 스파크를 사용해 테라바이트 규모의 로그를 분석해봄으로써 광고 클릭률 예측기를 더욱 확장한다.7장과 8장은 누구나 관심 있는 주가 예측 문제를 다룬다. 7장에서는 회귀 기법을 자세히 설명한 다음에, 8장에서는 딥러닝의 기초인 신경망을 설명한 다음에 여러 방식으로 구현해 주가 예측에 적용해본다.9장과 10장은 뉴스그룹 데이터셋을 예시로 NLP 애플리케이션을 실습한다. NLP에서 널리 쓰이는 라이브러리들을 개괄한 다음, 토큰화, 어간 추출, 표제어 추출 등 NLP의 기초를 설명하고, 나아가 차원 축소(t-SNE), 비지도학습(주제 모델링, k-평균 군집화)까지 살펴본다. 11장은 잠시 숨을 고르고 머신러닝 작업 워크플로에서 단계별로 대표적인 모범 사례를 꼽아 살펴본다.12장과 13장은 각각 CNN과 RNN을 다룬다. 텐서플로(케라스)를 사용하여, 12장은 의류 이미지 분류기를 만들며 데이터 증강 같은 유용한 기법을 소개하고, 13장은 감정 분석과 텍스트 생성 실습을 하며 트랜스포머 같은 최신 모델도 소개한다. 마지막 14장은 OpenAI Gym 환경에서 가치 반복, 정책 반복, Q-러닝 등을 이용해 강화학습을 실습해본다.책 전체에 걸쳐 수많은 도구, 기법, 개념이 등장하지만, 하나하나를 자세히 살펴보기보다는 큰 그림과 실제 구현하는 법에 초점을 둔 책이다. 아직 다양한 개발 경험을 쌓지 못한 실무자들에게 풍성한 간접경험을 제공한다는 점이 큰 미덕이다. EDA, 특징 공학, 분류, 회귀, 군집화, NLP 등 업계에서 널리 활용되는 머신러닝 기법의 작동 원리를 살펴봄으로써 오늘날의 ‘거의 모든’ 머신러닝 커리큘럼을 접할 수 있다.주요 내용■ 머신러닝 및 데이터 과학에서 다루는 주요 개념■ 파이썬을 활용한 데이터 마이닝 및 분석■ 아파치 스파크로 복잡한 데이터를 이용하는 모델 훈련 확장■ NLTK, 젠심 같은 파이썬 라이브러리를 통한 텍스트 분석 및 NLP■ 머신러닝 모델 선택, 구축, 성능 평가, 최적화■ 바닐라 파이썬, 텐서플로 2, 파이토치, 사이킷런 등으로 머신러닝 알고리즘 구현"