텐서플로, 케라스, 사이킷런을 활용한 알고리즘과 방법론, AI 활용 사례
한빛미디어
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인공지능 구현에 적합한 비지도 학습 이론과 활용
이 책은 케라스를 사용한 텐서플로와 안정화된 파이썬 프레임워크인 사이킷런으로 비지도 학습 적용 방법을 알려준다. 다양한 실습 예제와 코드를 통해 데이터에 내재된 패턴을 찾아내어 깊이 있는 비즈니스 통찰력을 얻거나 이상 징후를 감지할 수 있다. 또한 자동화된 피처 엔지니어링 및 피처 선택을 수행하고 새로운 합성 데이터셋을 생성할 수 있다. 약간의 머신러닝 경험과 프로그래밍 스킬만 있으면 이 책으로 비지도 학습 기법을 쉽게 익힐 수 있을 것이다.
출판사 리뷰
비지도 학습이 필요한 이유는 무엇일까?
세상은 빠르게 변하고 있습니다. 대부분 산업에서 데이터 분석 결과의 실시간 처리와 적용이 기본이 되고 있으며 데이터 수집 속도 또한 빨라졌습니다. 그에 따라 데이터 품질을 높이기 위해 발 빠르게 대응하는 한편 데이터에 내재된 패턴을 잘 파악해 깊이 있는 비즈니스 통찰력을 얻는 일은 더욱 중요해졌습니다. 한편, 최근 많은 기업이 데이터 분석을 통해 경쟁 우위를 확보하려 하는 만큼 예측 문제도 차츰 그 대상의 범위를 좁혀가고 있습니다. 레이블 데이터의 부족은 심화되고, 동시에 이종 데이터 간 결합의 필요성은 더욱 증가했습니다. 비지도 학습은 데이터 분석가 입장에서 이러한 문제에 대응할 수 있는 매우 유용한 기법입니다.
이 책은 사기 탐지 영역뿐 아니라 이커머스와 같이 고객을 다차원으로 이해하고 분석한 결과를 실시간으로 빠르게 적용해야 하는 도메인에서도 유용한 주제를 다룹니다. 특히 컴퓨팅 리소스 제약이나 성능 한계를 극복하기 위한 차원 축소 기법과 지도 및 비지도 학습을 혼합해 소량의 레이블 데이터만으로도 예측할 수 있는 준지도 학습, 원본 데이터의 확률 분포를 학습해 새로운 데이터에 대한 추론에 활용할 수 있는 생성적 비지도 학습 등은 앞서 언급한 이종 데이터 간의 결합 요구나 레이블 데이터의 부족과 같은 현실 세계에서의 한계점을 극복하는 데 매우 유용한 방법입니다.
이 책은 이러한 방법들의 이론을 설명할 뿐만 아니라, 현실 세계에 있을 법한 이야기를 활용하여 실전 머신러닝 기법을 적용해볼 수 있게 안내합니다. 독자들은 소설책을 읽듯이 편하게 직접 예제를 따라 해보며 공부할 수 있을 것입니다.
대상 독자
주요 내용