자료유형  

 단행본

ISBN  

9788960779976

DDC  

006.31 캘294ㄷ-23

청구기호  

006.31 캘294ㄷ

저자명  

캘러허, 존

서명/저자  

(기본 알고리즘 및 적용 예제, 사례 연구로 살펴보는)데이터 예측을 위한 머신 러닝 : 기본 알고리즘 및 적용 예제, 사례 연구로 살펴보는 / 존 캘러허 ; 브라이언 맥 네미 ; 이퍼 다시 공저 ; 황정동 옮김

원서명  

[원표제]Fundamentals of Machine learning for predictive Data Analytics

발행사항  

서울 : 에이콘, 2017.

형태사항  

630 p. : 삽화 ; 25 cm.

기타저자  

Kelleher, John D.

기타저자  

Namee, Brian Mac

기타저자  

D'Arcy, Aoife

기타저자  

브라이언 맥 네미

기타저자  

이퍼 다시

기타저자  

황정동

가격  

\45000

Control Number  

gtec:387547

책소개  

[데이터 예측을 위한 머신 러닝]은 데이터를 바탕으로 결과를 예측하는 데이터 예측이라는 대표적인 머신 러닝 적용 분야를 통해 다양한 머신 러닝의 기본 원리를 알아보고, 각 방식의 장단점과 상황에 맞는 선택 기준을 알아본다. 실제 머신 러닝을 사용할 때 알고리즘 선택 만큼이나 중요한 데이터 준비, 데이터 탐색 과정을 비롯해 수립한 모델의 평가 및 적용, 모니터링에 이르는 데이터 예측 프로젝트의 전 과정을 상세히 다룬다. 이와 관련된 여러 개념을 다양한 분야의 적용 예제, 사례 연구를 통해 구체적으로 이해하기 쉽게 설명한다.