1장 기계학습과 신경망의 이해
01 기계학습은 무엇인가?
02 지도 학습 과정
03 신경망 모델
04 학습과 평가
2장 머신러닝 기반 문제 해결 과정 : 오렌지와 구글 코랩의 활용
01 오렌지 소개하기
02 오렌지 프로그램 설치하기
03 오렌지 프로그램 화면
04 구글 코랩 사용하기
05 데이터 분석을 위한 파이썬 주요 라이브러리
06 머신러닝 기반 문제 해결 과정
3장 호텔 고객의 만족도를 높이기 위해 어떤 서비스에 중점을 두어야 할까?
01 문제 정의하기
02 데이터는 어떻게 수집할까?
03 호텔 만족도 분류 모델은 어떻게 만들까?
04 오렌지를 이용한 결정트리 모델 구현하기
05 파이썬을 이용해 결정트리 모델 구현하기
4장 펭귄 종을 분류할 수 있는 방법은 무엇일까?
01 문제 정의하기
02 데이터는 어떻게 수집할까?
03 펭귄 종 분류 모델은 어떻게 만들까?
04 오렌지를 이용한 펭귄 종 예측하기
05 파이썬을 이용해 최근접 이웃 알고리즘으로 펭귄 종 예측하기
5장 2040년 자장면 가격을 예측할 수 있을까?
01 문제 정의하기
02 데이터는 어떻게 수집할까?
03 어떤 데이터 처리가 필요할까?
04 자장면 가격 예측 모델은 어떻게 만들까?
05 오렌지를 이용한 선형회귀 모델 구현하기
06 파이썬을 이용해 선형회귀 모델 구현하기
6장 건강 상태를 알면 당뇨병을 예측할 수 있을까?
01 문제 정의하기
02 데이터는 어떻게 수집할까?
03 당뇨병 분류 모델은 어떻게 만들까?
04 오렌지를 이용한 당뇨병 예측하기
05 파이썬을 이용해 당뇨병 예측하기
7장 전 세계의 지진 데이터를 군집화할 수 있을까?
01 문제 정의하기
02 데이터는 어떻게 수집할까?
03 지진 군집화 모델은 어떻게 만들까?
04 오렌지를 이용한 지진 데이터 군집화하기
05 파이썬을 이용해 지진 데이터 군집화하기
8장 인공지능으로 이미지의 용량을 줄이는 방안은 무엇일까?
01 문제 정의하기
이 책은 머신러닝 및 딥러닝 모델로 문제를 해결하는 과정을 한 가지 주제로 데이터마이닝 플랫폼인 오렌지(Orange와 파이썬(sklearn, keras 프로그래밍으로 기술하였습니다.
이 책을 통해 여러분은 머신러닝이 어떻게 현실의 문제를 해결하고, 미래의 변화를 예측할 수 있는지 배울 수 있을 것입니다. 또한 9가지의 다양한 프로젝트를 수행하면서 여러분은 복잡한 이론을 이해하고, 그것을 실생활 문제에 직접 적용하는 즐거움을 느낄 수 있습니다.
미래를 예측하기 위한 인공지능(기계학습으로 문제를 해결하는 과정
[문제 정의하기] - [데이터 수집하기] - [탐색적 데이터 분석과 전처리하기] - [모델 생성하기] - [모델 평가 및 예측하기] - [모델 활용하기] 순으로 해결할 수 있습니다.
즉, 프로젝트 개발 단계를 적용하여 데이터를 수집 및 분석하고, 모델을 생성하여 성능을 평가하고 예측한 후 모델을 활용하는 것까지 실습할 수 있도록 구성하였습니다.
추천사
오렌지3는 데이터 시각화 및 머신러닝, 데이터 마이닝을 위한 오픈 소스 데이터 분석 및 시각화 도구입니다. 파이썬 기반으로 개발된 이 툴은 별도의 프로그래밍 코딩이 필요없이 드래그 앤 드롭 및 클릭만으로 원하는 데이터를 가져오거나 정제하는 과정을 가질 수 있는데요. 이는 최근에 핫한 데이터 분석과 머신러닝 혹은 논문 분석 등 데이터 과학을 접함에 있어 매우 큰 메리트로 다가옵니다.
이 책은 오렌지3의 개념과 어떤 데이터들을 활용할 수 있는지 먼저 알아본 뒤, 다양한 프로젝트를 수행하는 과정을 거치고 있습니다. 어떤 문제들을 가지고 있고 데이터들로 무엇이 주어지는지, 여기서 뽑아내야 하는 것들이나 학습을 시켜 어떤 도출을 시켜야 하는지에 대해 책의 흐름을 따라가며 자연스럽게 알 수 있습니다. 이 과정에서 데이터와 인공지능 등과 관련된 어휘도 자세히 알아보는 과정을 통해 독자로 하여금 데이터 활용과 오렌지3의 세계로 빠져들게 합니다. 개인적으로 책을 먼저 접하면서 위젯을 추가
