- AI Dev - 인공지능 개발자 모임
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< 목차 >
- 1. 머신 러닝이란 무엇인가?
- 2. 머신 러닝 계획하기
- 3. 의사결정트리로 작업하기
- 4. 베이지안 네트워크
- 5. 인공 신경망
- 6. 연관 규칙 학습
- 7. 서포트 벡터 머신
- 8. 클러스터링
- 9. 스프링 XD로 하는 실시간 머신 러닝
- 10. 배치 처리로 하는 머신 러닝
- 11. 아파치 스파크
- 12. R로 하는 머신 러닝
자바를 기반으로 하는 머신러닝 책입니다. 이론적인 내용뿐만 아니라 웨카(Weka)라는 머신러닝 라이브러리를 사용하는 방법도 함께 보여주고 있습니다. 웨카는 자바 코드에 라이브러리를 추가하여 프로그램을 작성할 수 있을 뿐만 아니라 GUI 메뉴를 통해서도 쉽게 학습을 수행할 수 있다는 장점이 있습니다.
앞부분은 설명도 쉬운 편이고 다양한 예제를 통해서 여러가지 학습 기법을 배울 수 있습니다. 특히 베이지안 네트워크와 연관 규칙 학습은 다른 책에는 잘 나오지 않는 주제라 많은 도움이 되었습니다.
하지만 뒷부분에서는 스프링XD, 하둡, 스파크, R 등 너무 방대한 내용을 맛보기 식으로 다루고 있어 이해하기가 어려웠습니다. 차라리 이 부분을 빼고 웨카를 통한 사용법에 더 치중하는게 좋지 않았나 생각이 듭니다.
