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- 추천도서
제목은 집단지성인데 실제로는 머신러닝이라고 보이면 됩니다. 2008년도 나온 책인데 그 당시에는 집단지성이란 용어가 많이 사용되기도 했습니다.
출간한지 10년정도 되었지만 지금도 실제 활용할 수 있는 유용한 기술들을 쉽게 설명하고 있습니다. 또한 파이썬 코드로 알고리즘을 구현하고 있어 바로 사용할 수 있습니다.
현재 여러가지 머신러닝 관련 도서들이 있지만 두께도 얇고 이해하기도 쉬운 편이라 초보자들에게 적합한 책이 아닐까 합니다.
각 챕터별로 정리하면 다음과 같습니다.
추천시스템
-> 아마존, 넷플릭스에서 유저에게 맞는 제품을 추천하는 협업필터링
군집화
-> 데이터를 각각의 특성에 따라 k개의 종류로 분류하는 K-means 알고리즘
검색과 랭킹
-> 구글 같은 검색엔진에서 사용하는 단어 색인, 검색 방법과 페이지 랭킹 알고리즘
최적화
-> 가능한 경우의 수가 많을때 가장 비용이 적게 들도록 파라미터를 결정하는 방법
-> Hil Climbing, Simulated Annealing, 유전알고리즘 등 사용
문서 필터링
-> 문서를 단어의 출현 확률을 계산하여 카테고리 분류 또는 스팸 여부 결정
-> 베이즈 정리를 사용하는 나이브 베이지안 분류기
의사결정트리
-> 데이터를 특성에 따라 트리모양으로 분류하는 알고리즘
가격 모델링
-> 각 특성별로 가격이 정해진 데이터가 있을때 입력의 특성에 가장 가까운 가격을 결정
-> kNN(k-Nearest Neighbors) 알고리즘
커널 기법과 SVM
-> 데이터를 두개의 종류로 분류할 수 있는 SVM(Support Vector Machine)
-> SVM은 딥러닝이 나오기 전까지 가장 성능이 좋은 방법이었음
진화지성
-> 유전자 프로그래밍으로 최적의 알고리즘을 진화를 통해 결정
