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파이썬으로 완성하는 비지도 학습 알고리즘
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파이썬으로 완성하는 비지도 학습 알고리즘

  • 송동근
  • |
  • 비제이퍼블릭
  • |
  • 2021-11-30 출간
  • |
  • 600페이지
  • |
  • 173 X 230 mm
  • |
  • ISBN 9791165921101
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북스크린영상으로 만나보는 한 권의 책 이야기

출판사서평




우리가 머신러닝을 하는 대부분의 경우, 적게는 수천 개에서 많게는 수천만 개의 데이터를 가지고 있다. 모든 문항의 답안을 만드는 일은 현실적으로 불가능하다. 매번 결과가 쉽게 바뀌고, 원하던 혹은 찾으려던 답을 들여다보는 데 많은 노력이 필요하다. 비지도 학습은 이처럼 데이터가 있지만 명확한 답안이 없이 정보를 추출해 내려 할 때 사용한다. 새롭게 보이는 최근 트렌드는 무엇인지, 데이터에 어느 이상한 부분이 있는지, 어떻게 변화하고 있는지 쉽게 파악할 수 있게 해준다.

비지도 학습은 답안을 이끌어 내는 것을 최대한 유추하고, 일반화하는 과정이라고 할 수 있다. 데이터에서 패턴을 찾아 정의하고, 결과로 도출하는 과정을 반복해서 시행하여야 하며, 데이터의 수많은 경우의 수로부터 원하는 패턴이라 판단하고 추론하는 것도 데이터를 다루는 독자의 몫이 된다. 하지만, 이 책을 통해 비지도 학습의 사용법을 익힌다면 답안을 하나씩 확인하는 것보다 수십, 수백 배는 빠르게 목적에 도달할 수 있게 해줄 것이다.


목차


서문
저자 소개
베타 리더 리뷰

Chapter 01 비지도 학습 개요
1.1 비지도 학습이란?
1.2 주요 주제 소개
1.3 비지도 학습의 장단점
1.4 비지도 학습의 시작

Chapter 02 차원 축소
2.1 주성분분석
2.2. 특이값 분해
2.3 차원 축소의 성능 평가를 위한 재구축 오차
2.4 다른 차원 축소 기법들

Chapter 03 이상치 탐지
3.1 데이터 불러오기
3.2 데이터 표준화와 분할
3.3 주성분분석의 적용과 해석
3.4 마할라노비스 거리 측정법
3.5 재구축 오차
3.6 답을 안다는 가정에서 성능 평가하기
3.7 데이터 탐색과 이상치 탐지
3.8 지도 학습을 이용한 최적화와 결과 해석
3.9 그 외 sklearn 내장된 이상치 탐지

Chapter 04 군집화
4.1 군집화 과정
4.2 희소행렬(Sparse Matrix) 만들기
4.3 거리 측정법의 소개
4.4 군집화 알고리즘

Chapter 05 군집화의 응용
5.1 상위 군집 만들기
5.2 군집별 등급 지정하기
5.3 군집별 중요도 구하기
5.4 텍스트 데이터를 이용한 군집 특성 이해하기
5.5 군집화 결과 해석하기

Chapter 06 텐서플로 2 소개
6.1 텐서플로2의 장점과 강점
6.2 케라스 소개(Keras API)
6.3 합성곱 신경망(CNN) 소개
6.4 순환 신경망(RNN)과 장단기 기억 모델(LSTM) 소개
6.5 모델의 시각화, 저장, 불러오기

Chapter 07 오토 인코더(Auto Encoder)
7.1 바닐라 오토 인코더(with keras)
7.2 다양한 오토 인코더의 구조

Chapter 08 오토 인코더의 응용
8.1 오토 인코더 은닉층을 이용한 군집화 예제
8.2 오토 인코더의 이상치 탐지
8.3 오토 인코더에 범주형 변수 추가
8.4 변분 오토 인코더
8.5 앙상블 결과

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