설명
예측 데이터 분석을 위한 머신 러닝 기초는 예측 데이터 분석에 사용되는 머신 러닝 접근 방식에 대한 자세한 소개를 제공하는 교과서입니다. 이 책은 이론적 개념과 실용적 응용을 모두 다루어 학생과 전문가 모두에게 적합합니다. 비즈니스 맥락에서 머신 러닝 모델의 적용을 설명하는 예제와 사례 연구를 포함하고 있습니다.
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이 책의 두 번째 판에서는 딥 러닝에 대한 새로운 장과 비지도 학습 및 강화 학습에 대한 추가 장을 포함하여 머신 러닝의 최근 발전을 소개합니다. 이 책은 접근 가능하도록 설계되어 각 접근 방식의 기초가 되는 아이디어에 대한 비기술적 설명을 제공한 후 수학적 모델과 알고리즘으로 깊이 들어갑니다.
저자 존 D. 켈레허, 브라이언 맥 네이미, 아오파 다르시는 머신 러닝 분야에 대한 통찰력을 제공하며, 존 D. 켈레허는 더블린 기술 대학교의 학문적 리더, 브라이언 맥 네이미는 더블린 대학교의 부교수, 아오파 다르시는 데이터 분석 회사인 크리솔리스의 CEO입니다.
이 책은 MIT Press에서 출판된 하드커버 및 전자책 형식으로 제공됩니다. 입문 수준의 교과서로 사용하거나 예측 데이터 분석에 대한 이해를 심화하려는 전문가를 위한 참고서로 사용할 수 있습니다.
- 카테고리예측 및 예측 분석
도서 정보
머신 러닝에 대한 포괄적인 소개
예측 데이터 분석에 중점
예제와 사례 연구 포함
머신 러닝의 최근 발전 다룸
딥 러닝, 비지도 학습 및 강화 학습에 대한 새로운 장
복잡한 개념에 대한 접근 가능한 설명
학생과 전문가 모두에게 적합
전문가들이 저술
이 책의 대상 독자
- 가격 예측
- 위험 평가
- 고객 행동 예측
- 문서 분류
- 비즈니스 문제 정의
