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생활 속 문제를 통해 배워보는 머신 러닝

조회 수 230 추천 수 0 2018.06.09 17:58:59


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http://www.kyobobook.co.kr/product/detailViewKor.laf?ejkGb=KOR&mallGb=KOR&barcode=9791161750859&orderClick=LEA&Kc=#N

 

< 목차 >

- 1. 파이썬 머신 러닝 에코시스템 
- 2. 저렴한 아파트 찾기 앱 구축하기 
- 3. 저렴한 항공료 찾기 앱구축하기 
- 4. 로지스틱 회귀를 이용해 IPO 시장 예측하기 
- 5. 맞춤형 뉴스피드 만들기 
- 6. 콘텐츠 입소문 예측하기 
- 7. 머신 러닝으로 주식 시장 예측하기 
- 8. 이미지 유사도 엔진 구축하기 
- 9. 챗봇 구축하기 
- 10. 추천 엔진 구축하기 
 

 

 

여러 가지 실제 문제들을 머신러닝을 통해 구현하는 방법을 알려주고 있습니다. 보통 다른 책들에서는 이미 만들어진 데이터셋을 가지고 학습을 수행하는게 대부분입니다.

 

하지만 여기서는 실제 웹에서 크롤링을 한 다음 빠져있는 항목을 수정하고 문자열에서 필요한 정보만 추출하는 등 데이터를 정제하는 것부터 자세히 다루고 있습니다. 또한 실제 서비스로 연결하는 방법까지 보여주기 때문에 머신러닝을 어떻게 활용할지 이해하는데 큰 도움이 됩니다.

 

 

 

예를 들어, 개인화된 뉴스피드 만들기를 보면 뉴스 사이트에서 내가 선택한 기사들을 모아서 다운로드한 후 필요한 항목만 뽑아서 테이블을 생성합니다. 그리고 TD-IDF로 단어를 벡터화하고 SVM으로 내가 좋아하는 기사인지 학습을 합니다.

 

그 다음 뉴스 사이트 RSS를 받아 구글 드라이브 문서에 자동으로 저장을 하도록 합니다. 마지막으로 일정 시간마다 뉴스를 가져와 학습한 모델로 분류한 다음 이메일로 추천 기사를 보내는 것까지 보여줍니다.

 

챗봇을 구현하는 부분도 재미있었습니다. 유명한 챗봇인 Cleverbot의 대화를 모아놓은 사이트에서 대화 로그를 크롤링 합니다. 그리고 역시 TD-IDF로 단어를 벡터로 변경하고 코사인 유사도를 사용해서 유저의 입력과 가장 비슷한 문장을 찾아 거기에 맞는 답변을 출력합니다.

 

 

 

이 책의 단점이라면 이론적인 설명이 부족하다는 것입니다. 하지만 어자피 초보자를 목표로 한 것이 아니라 머신러닝을 어떻게 적용할 수 있을지에 초점을 맞춘 것이라 크게 문제가 되지는 않을 것 같습니다.

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