머신러닝 인 액션: 기계 학습 알고리즘으로 데이터 마이닝하기

머신러닝을 배우기에 가장 훌륭한 책! ★★★★★ _아마존 독자서평 중에서
머신러닝을 위한 파인썬 입문서로도 괜찮은 책! ★★★★★ _아마존 독자서평 중에서
인공지능 전문가가 번역, 원서의 소스 오류까지 모두 수정한 본격 머신러닝 학습서!

 도서 소개
빅 데이터 분석의 핵심 기술, 기계 학습!
《머신러닝 인 액션》은 개발자를 위해 작성된 지침서다. 통계자료 처리, 데이터 분석, 데이터 시각화 등을 독자들의 업무에 바로 적용할 수 있도록 알고리즘 주요 부분을 재사용 가능한 코드로 사용하였다. 독특하고 다양한 파이썬 예제를 통해 분류, 예측, 추천 그리고 고차원 속성을 요약하고 간소화하는 개념과 방법을 이해하게 될 것이다.

최고의 한 수를 위한 데이터 마이닝!
컴퓨터는 자신의 성능을 개선하기 위해 경험적 지식을 활용한다. 이러한 학습을 위해서는 데이터를 얻는 프로그램이 있어야 하며, 그 데이터의 흥미롭고 유용한 패턴을 찾을 수 있도록 알고리즘이 있어야 한다. 하지만 가장 먼저 필요한 것은 분석을 하고자 하는 영역을 설정하는 것이며, 이를 분석하기 위한 수학자들이 있어야 한다는 것이다. 기계 학습은 이처럼 다양한 기술들을 필요로 한다.
 

독자들은 기계 학습이나 통계 처리에 대한 사전 지식이 없어도 상관없다. 파이썬이 기계 학습과 친숙해지도록 도와줄 것이다.

이 책의 주요 내용은 다음과 같다.
• 기계 학습 소개
• 다양한 예제로 기계 학습 실습하기
• 매일 발생되는 데이터 분석하기
• 어프라이어리와 에이다부스트 같은 전형적인 알고리즘 수행하기

8개의 기계 학습 알고리즘
• C4.5(trees)
• k-평균(k-means)
• 지지 벡터 머신기계(support vector machines)
• 어프라이어리(Apriori)
• 에이다부스트(AdaBoost)
• k-최근접 이웃(k-Nearest Neighbors)
• 나이브 베이스(Naïve Bayes)
• 카트(CART)

추천사
이해하기 쉽고 유용한 책!
_알렉산드라 알베스(Alexandre Alves), 오라클(Oracle Corpration)

핵심 개념의 똑똑하고 매력적인 응용 프로그램!
_패트릭 투히(Patrick Toohey), 메틀러토레도(Mettler-Toledo Hi-Speed)

기막힌 예제들! 이를 통해 무엇이든 ‘학습’할 수 있다.
_존 그리핀(John Griffin), 《Hibernate Search in Action》의 공동 저자

다양한 기계학습 알고리즘으로 능숙하게 설계된 ‘쉬운’ 분류!
_스티븐 맥카메이(Stephen McKamey), 아이소머 이노베이션(Isomer Innovations)

현업에 종사하는 전문가를 위한 훌륭한 책!
_에드몽 베골리(edmon begoli), 아마존 ★★★★★

저자 소개
피터 해링턴(Peter Harrington)
피터 해링턴은 전기 공학 분야의 학사 및 석사 학위를 가지고 있다. 캘리포니아와 중국에 있는 인텔 기업에서 7년간 일했으며, 다섯 개의 미국 특허를 보유하고 있다. 그의 논문은 세 개의 학술 저널에 게재되었고, 현재 질라바이트 주식회사(Zillabyte Inc.)의 수석 과학자이다. 질라바이트에 합류하기 전 2년간 기계 학습 소프트웨어 상담가로 일했었다. 현재는 프로그램 대회에 참가하기도 하고 3D 프린터를 만들기도 하면서 자유 시간을 보내고 있다.

역자 소개
김영진
로봇을 좋아하던 10살 소년의 막연한 꿈은 어느덧 열망이 되어 인공지능 분야에 입문하게 되었다. 단순한 작업을 위해 만들어진 기계가 아닌, 사람처럼 느끼고 생각하는 로봇을 만들겠다는 꿈을 이루기 위해서는 해야 할 연구의 크기가 만만치 않음을 실감하며 잠시 잠깐 후회한 적도 있으나, 꿋꿋이 꿈을 향해 가던 중 귀한 인연이 닿아 첫 번역서인 《머신러닝 인 액션》의 작업에 동참하게 되었다. 현재 숭실대학교 인공지능 연구실 BI팀 소속으로 배움을 쌓아가고 있다.

차례
제1부 분류
1장 기계 학습 기초
1.1 기계 학습이란 무엇인가?  5
1.2 주요 전문용어  8
1.3 기계 학습의 주요 기술  11
1.4 올바른 알고리즘 선정 방법  12
1.5 기계 학습 응용 프로그램 개발 단계  14
1.6 왜 파이썬인가?  16
1.7 NumPy 라이브러리로 시작하기  19
1.8 요약  21

접기

2장 k-최근접 이웃 알고리즘
2.1 거리 측정을 이용하여 분류하기  24
2.2 예제: kNN을 이용하여 데이트 사이트의 만남 주선 개선하기  31
2.3 예제: 필기체 인식 시스템  42
2.4 요약  46

3장 의사결정 트리: 한 번에 하나의 속성으로 데이터 집합 분할하기
3.1 트리 구조  50
3.2 매스플롯라이브러리 주석으로 파이썬에서 트리 플롯하기  63
3.3 분류기 검사와 저장  72
3.4 예제: 콘택트렌즈 유형 예측하기  74
3.5 요약  77

4장 나이브 베이스: 확률 이론으로 분류하기
4.1 베이지안 의사결정 이론으로 분류하기  79
4.2 조건부 확률  81
4.3 조건부 확률로 분류하기  82
4.4 나이브 베이스로 문서 분류하기  83
4.5 파이썬으로 텍스트 분류하기  85
4.6 예제: 스팸 이메일 분류하기  95
4.7 예제: 나이브 베이스를 사용하여 개인 광고에 포함된 지역 특색 도출하기  99
4.8 요약  105

5장 로지스틱 회귀
5.1 로지스틱 회귀와 시그모이드 함수로 분류하기: 다루기 쉬운 계단 함수  108
5.2 가장 좋은 회귀 계수를 찾기 위해 최적화 사용하기  110
5.3 예제: 말의 배앓이 치사율 평가하기  122
5.4 요약  127

6장 지지 벡터 머신
6.1 최대 마진으로 데이터 분리하기  129
6.2 최대 마진 찾기  131
6.3 SMO 알고리즘으로 효율적인 최적화하기  134
6.4 전체 플랫 SMO를 이용해 최적화 속도 올리기  143
6.5 더 복잡한 데이터를 위해 커널 사용하기  151
6.6 예제: 필기체 인식 예제 다시 적용하기  159
6.7 요약  162

7장 에이다부스트 메타 알고리즘으로 분류 개선하기
7.1 데이터 집합의 다양한 표본을 사용하는 분류기  165
7.2 훈련: 오류에 초점을 맞춘 분류기 개선  167
7.3 의사결정 스텀프로 약한 학습기 생성하기  169
7.4 전체 에이다부스트 알고리즘 구현하기  173
7.5 검사: 에이다부스트로 분류하기  177
7.6 예제: 에이다부스트에 복잡한 데이터 집합 적용하기  179
7.7 분류 불균형  182
7.8 요약  189

제2부 회귀로 수치형 값 예측하기
8장 회귀: 수치형 값 예측하기
8.1 회귀로 최적선 찾기  194
8.2 지역적 가중치가 부여된 선형 회귀  201
8.3 예제: 전복 나이 예측하기  205
8.4 데이터를 이해하기 위한 축소 계수  207
8.5 성향 / 변화량 관계  215
8.6 예제: 레고 가격 예측하기  217
8.7 요약  225

9장 트리 기반 회귀
9.1 지역적으로 복잡한 데이터 모델링하기  227
9.2 연속적이고 이산적인 속성으로 트리 구축하기  228
9.3 회귀를 위해 CART 사용하기  232
9.4 트리 가지치기  238
9.5 모델 트리  243
9.6 예제: 일반 회귀와 트리 방법 비교  246
9.7 파이썬에서 GUI를 생성하기 위해 Tkinter 사용하기  250
9.8 요약  257

제3부 비지도 학습
10장 k–평균 군집화: 항목 표시가 없는 아이템 그룹 짓기
10.1 k–평균 군집화 알고리즘  262
10.2 후처리로 군집 성능 개선하기  268
10.3 양분하는 k–평균  270
10.4 예제: 지도상의 지역점 군집화  274
10.5 요약  281

11장 어프라이어리 알고리즘으로 연관 분석하기
11.1 연관 분석  284
11.2 어프라이어리 이론  286
11.3 어프라이어리 알고리즘으로 빈발 아이템 집합 찾기  288
11.4 빈발 아이템 집합으로 연관 규칙 마이닝하기  296
11.5 예제: 국회 투표 패턴 알아보기  301
11.6 예제: 독버섯과 유사한 속성 찾기  312
11.7 요약  314

12장 FP-성장 알고리즘으로 빈발 아이템 집합 찾기
12.1 FP-트리: 데이터 집합을 부호화하는 효과적인 방법  316
12.2 FP-트리 구축하기  318
12.3 FP-트리로 빈발 아이템 집합 마이닝하기  325
12.4 예제: 트위터 피드에서 함께 발생하는 단어 찾기  331
12.5 예제: 뉴스 사이트에서 클릭 스트림 마이닝하기  336
12.6 요약  337

제4부 부가적인 도구들
13장 데이터 간소화를 위한 주요 구성요소 분석 사용하기
13.1 차원 축소 기술  342
13.2 주요 구성요소 분석  343
13.3 예제: PCA로 반도체 제조 데이터 차원 축소하기  348
13.4 요약  352

14장 특이 값 분해로 데이터 간소화하기
14.1 SVD 응용 프로그램  355
14.2 행렬 인수분해  358
14.3 파이썬 SVD  359
14.4 협력적 여과 기반 추천 엔진  362
14.5 예제: 레스토랑 메뉴 추천 엔진 구축하기  367
14.6 예제: SVD로 이미지 압축하기  375
14.7 요약  378

15장 빅 데이터와 맵 리듀스
15.1 맵 리듀스: 분산 컴퓨팅의 기본 구조  381
15.2 하둡 스트리밍  384
15.3 아마존 웹 서비스로 하둡 작업 실행하기  388
15.4 맵 리듀스에서의 기계 학습  395
15.5 파이썬에서 mrjob을 사용한 맵 리듀스 자동화  397
15.6 예제: SVM 분산처리를 위한 페가소스 알고리즘  402
15.7 맵 리듀스, 정말로 필요한가?  410
15.8 요약  410

부록 A 파이썬 시작하기
A.1 파이썬 설치  412
A.2 파이썬에 대한 간단한 소개  414
A.3 NumPy에 대한 간단한 소개  418
A.4 뷰티플 수프  423
A.5 Mrjob  423
A.6 스마트 투표  424
A.7 파이썬 트위터  425

부록 B 선형대수학
B.1 행렬  427
B.2 역행렬  430
B.3 표준  432
B.4 미분행렬  432

부록 C 확률 다시 보기
C.1 확률  434
C.2 결합 확률  435
C.3 확률의 기본 규칙  436

부록 D 리소스

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자바스크립트 & 제이쿼리: 인터랙티브 프론트엔드 웹 개발 교과서

도서 소개

지금 여러분은 세상에서 가장 아름다운 프로그래밍 서적을 보고 있습니다!

자바스크립트 분야 아마존 No. 1 베스트셀러!

자바스크립트 및 제이쿼리를 학습하기 위한 가장 효율적인 방법을 선택한 것을 환영합니다. 자바스크립트를 처음 접하시나요? 혹은 웹 페이지에 자바스크립트 코드를 작성해본 적은 있지만 그 코드가 어떻게 동작하는지 더 자세히 알고 싶나요? 그렇다면 이 책을 선택하세요. 이 책은 자바스크립트 코드를 읽고 쓰는 방법뿐 아니라 간결하면서도 시각적인 방법으로 컴퓨터 프로그래밍의 기초에 대해서도 가르쳐줍니다. 필요한 것은 HTML과 CSS에 대한 이해뿐입니다.

이 책은 유명 웹사이트에서 자바스크립트 및 jQuery가 어떻게 사용되는지를 컴퓨터 프로그래밍 기초와 더불어 설명함으로써 웹사이트를 더욱 역동적이고, 매력적이며, 유용하게 만드는 방법을 가르쳐줍니다. 머지않아 여러분은 프로그래머처럼 생각하고 코드를 작성하게 될 것입니다.

학습할 내용

■ 자바스크립트 코드를 읽고 작성하는 방법

■ 사이트를 더욱 역동적으로 구현하는 방법

■ 제이쿼리를 이용해 코드를 간소화하는 방법

■ 유명한 웹 기술을 즐겁게 활용하는 방법

포함된 기술들

■ 슬라이드쇼와 라이트박스(Lightbox)

■ 향상된 폼 및 유효성 검사

■ Ajax, API, JSON의 활용

■ 필터링, 검색, 그리고 정렬

온라인 지원(www.javascriptbook.com)

■ 예제 코드 및 실전 예제 제공

■ 추가 참고 자료 제공

이 책의 구성

이 책의 처음 9개 장에서는 프로그래밍의 기본과 자바스크립트 언어에 대한 주요 개념을 소개한다. 

제1장에서는 컴퓨터 프로그래밍에 필요한 몇 가지 핵심 개념을 설명한다. 컴퓨터가 데이터를 이용하여 실제 세상을 어떻게 표현하는지를 보여주며, 자바스크립트로 HTML 페이지의 콘텐츠를 변경하는 방법도 설명한다.

제2장~제4장까지는 자바스크립트 언어의 기초를 다룬다.

제5장은 브라우저에 로드된 문서의 콘텐츠에 접근하고 변경하기 위한 문서 객체 모델(DOM: Document Object Model)을 설명한다.

제6장에서는 이벤트를 통해 코드가 실행되는 과정을 설명한다.

제7장에서는 jQuery를 이용하여 자바스크립트 코드를 보다 쉽고 빠르게 작성하는 방법을 소개한다.

제8장에서는 전체 페이지를 새로고침하지 않고 페이지의 일부만을 변경할 수 있는 기술인 Ajax를 소개한다.

제9장에서는 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API: Application Programming Interface)를 소개하며, 특히 HTML5에 새롭게 포함된 API와 구글 맵스(Google Maps) 같은 사이트가 제공하는 API들을 살펴본다.

10장부터는 지금까지 배운 모든 기법을 총동원하여 전문 개발자처럼 자바스크립트를 활용하기 위한 실용적인 예제들을 선보인다. 단순히 내용을 보태는 것이 아니라 처음부터 스크립트를 디자인하고 작성하는 과정을 보다 심도 있게 학습한다.

제10장은 오류의 처리 및 디버깅을 살펴보며, 자바스크립트의 처리 과정을 보다 상세히 설명한다.

제11장은 슬라이더나 모달 대화상자, 탭으로 구성된 패널, 아코디언 등 콘텐츠를 표시하는 다양한 형태의 패널 구현 기법을 소개한다.

제12장은 데이터를 걸러내고 정렬하는 기법들을 소개한다. 여기에서는 갤러리에서 이미지를 걸러내는 예제나 표의 열 제목을 클릭하여 데이터를 다시 정렬하는 예제 등을 보게 된다.

제13장은 폼 양식의 확장 기능들과 각 양식의 값들에 대한 유효성 검사를 수행하는 방법을 다룬다.

저자 소개

존 두켓(Jon Duckett)

존 두켓은 15년에 걸쳐 작은 스타트업부터 글로벌 브랜드에 이르기까지 다양한 웹사이트를 디자인하고 개발했다. 베스트셀러인 《HTML & CSS: 웹사이트 개발과 디자인 기초》의 저자이기도 하다.

역자 소개

장현희

16년째 웹 애플리케이션 설계 및 개발에 대한 경험을 쌓아가고 있으며, 현재 호주 시드니에 있는 ROKT사에서 시니어 개발자로 근무 중이다. 2006년부터 5년간 마이크로소프트 ASP/ASP.NET MVP를 수상했으며, 17권의 IT 관련 서적을 집필/번역한 저자이자 역자이기도 하다. 끊임없는 학습과 공유야말로 개발자 삶의 최대 가치이자 기본 소양이라고 믿고 이를 실천하기 위해 다양한 노력과 활동을 지속하고 있다. 장차 웹 애플리케이션 개발자이자 아키텍트로서 성공한 글로벌 웹 서비스를 반드시 구축해보는 것과 IT 분야의 여러 후배에게 크고 작은 도움을 주는 좋은 선배로 기억되는 것이 삶의 목표다.

차례

0장 | 소개 1

1장 | 프로그래밍의 기초 11

2장 | 자바스크립트의 기본 명령어 53

3장 | 함수, 메서드, 객체 85

4장 | 의사결정과 루프 145

5장 | 문서 객체 모델 183

6장 | 이벤트 243

7장 | jQuery 293

8장 | Ajax와 JSON 367

9장 | API 409

10장 | 오류 처리와 디버깅 449

11장 | 콘텐츠 패널 487

12장 | 필터링, 검색, 정렬 527

13장 | 폼 확장 및 유효성 검사 567

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ATmega328 프로그래밍 : 아트멜 스튜디오와 아두이노로 배우는

아두이노 우노의 심장, ATmega328을 뛰게 하자!

테크러닝 그 두 번째 책이 곧 출간됩니다. 일전에도 안내해드렸듯이, 테크러닝 시리즈는 대학 및 학원의 교재용으로 개발되고 있는 책들입니다. ☞ 제이펍이 만드는 새로운 강의 교재_테크 러닝 시리즈 공교롭게도 테크러닝 첫 번째 책의 저자 허경용 교수님께서 두 번째 책의 주인공이 되셨네요. 이 시리즈 도서들은 조금 더디게 출간되더라도 제대로 만들어 가르치고 배우는 데 부족함이 없는 교재로 출판하겠습니다. 

현재 대학에서 가장 많이 쓰이고 있는 마이크로 컨트롤러 교재는 주로 ATmega128을 다루고 있는 것으로 알고 있습니다. ATmega328은 아시다시피 아두이노 우노에 사용되고 있는 MCU(Micro Controller Unit)입니다. ATmega128보다 메모리도 작고 기능도 적지만, 비용 대비 활용성이 큰 ATmega328 마이크로컨트롤러에 대한 학습은 마이크로컨트롤러에 대한 이해를 빠르고 재미있게 높일 수 있으리라 봅니다.   

이 책의 가장 큰 특징은 ATmega328을 위한 프로그래밍 방법을 두 가지 스타일로 제공하고 있다는 것입니다. 하나는 레지스터를 사용하여 프로그램을 작성하는 ‘C 스타일’이고, 다른 하나는 추상화된 함수를 사용하여 스케치를 작성하는 ‘아두이노 스타일’입니다. 이들 두 가지 방법을 통해 쉽고 빠른 프로토타이핑 시스템으로서의 아두이노는 물론, 아두이노를 넘어 보다 다양한 마이크로컨트롤러의 기능을 활용할 수 있는 방법을 경험할 수 있도록 구성되었습니다. 그리고 ATmega328 마이크로컨트롤러의 모든 기능을 사용할 수 있는 아트멜 스튜디오 기반으로 설명하고 있는 것도 특징입니다. 

국내 출간된 아두이노 서적 중 베스트셀러 자리를 공고히 하고 있는 [아두이노 상상을 스케치하다]의 저자가 집필한 책인 만큼 믿고 보셔도 괜찮을 것 같습니다. 부디 이 책이 아두이노를 넘어 마이크로컨트롤러의 넓은 세계를 여행하는 좋은 가이드가 되길 바랍니다. ​

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IT 인프라 구조 : 그림으로 공부하는

신뢰할 수 있고 안정적인 인프라스트럭처를 구성하는 일은 서비스를 만드는 과정 중에서 중요한 축에 속합니다. 최근 빠른 서비스 런칭을 위해서 클라우드 서비스를 사용해 인프라 구성을 손쉽게 구성하는 경우가 많아졌습니다. 그럼에도 자체적으로 인프라를 구성해야 하는 경우는 아직도 많습니다. 인프라 아키텍처는 어떤 것이 좋을지, 서버의 구성은 어떻게 해야 할지, 네트워크의 구성은 어떤 방법이 효율적일지에 관해 주변의 다른 엔지니어에게 물어봐도 모든 부분에 대해 명쾌한 답을 얻기 어려운 게 사실입니다.

인프라 구성의 팁이 되는 이론적인 부분부터 무정지, 무중단 서비스를 위한 효율적인 구성에 대한 기본적인 방법, 성능 향상을 위한 구조에 대한 내용까지 그림을 매개로 쉽게 이해할 수 있도록 설명하는 책이 있으면 도움이 되리라 생각합니다.

그래서 오늘은 <그림으로 공부하는 IT 인프라 구조>라는 책을 알려드립니다....
http://jpub.tistory.com/502

그림으로 공부하는 시리즈의 두 번째 책입니다. 인프라 엔지니어를 포함해 애플리케이션 개발자, DB 관리자에게 강추합니다!

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