AI 기반 예측 분석의 모든 것

예측 분석, 인공지능, 데이터 마이닝, 머신러닝, 통계학, 빅데이터, 모델링, 시계열 분석, 회귀 분석, 클러스터링, 분류, 데이터 시각화, 특성 선택, 딥러닝, 의사결정 나무, 랜덤 포레스트, 성능 평가, 데이터 전처리, 비즈니스 인사이트,

씨익북스 편집부 지음

씨익북스 2025년 01월 30일 출간

작품소개

책소개

"AI 기반 예측 분석의 모든 것"은 예측 분석의 핵심 개념과 기술을 포괄적으로 다루는 책입니다. 인공지능, 데이터 마이닝, 머신러닝, 통계학, 빅데이터를 활용한 모델링 기법을 설명하며, 시계열 분석, 회귀 분석, 클러스터링, 분류 등의 방법론을 심도 있게 탐구합니다. 데이터 시각화와 특성 선택을 통해 데이터를 효과적으로 해석하고, 딥러닝, 의사결정 나무, 랜덤 포레스트 등의 최신 기법을 소개합니다. 또한, 성능 평가와 데이터 전처리 과정을 통해 비즈니스 인사이트를 도출하는 방법을 제시합니다. 이 책은 예측 분석을 통해 실질적인 비즈니스 가치를 창출하고자 하는 전문가와 학습자에게 필수적인 가이드가 될 것입니다.

목차

"AI 기반 예측 분석의 모든 것에 어울리는 소제목 50개는 다음과 같습니다.
예측 분석의 정의와 중요성
인공지능의 역할과 발전
데이터 마이닝의 기본 개념
머신러닝의 원리와 응용
통계학의 기초와 예측 분석의 연결
빅데이터의 개념과 활용
모델링 기법의 종류와 선택 기준
시계열 분석의 기초와 응용 사례
회귀 분석의 기초와 활용
클러스터링 기법의 이해
분류 알고리즘의 비교와 선택
데이터 시각화의 중요성
특성 선택의 원리와 방법
딥러닝의 기본 개념과 적용 분야
의사결정 나무의 구조와 활용
랜덤 포레스트의 작동 원리
성능 평가 지표의 종류와 활용
데이터 전처리의 중요성과 과정
비즈니스 인사이트 도출하기
예측 분석의 실제 사례
기계 학습의 최신 동향
모델의 과적합과 해결 방법
데이터 수집과 관리의 기초
AI 윤리와 데이터 활용
시계열 예측의 기법과 도구
회귀 분석의 다양한 형태
클러스터링의 응용 사례
분류 문제에서의 성능 향상
데이터 시각화 도구 비교
특성 선택 기법의 발전
딥러닝 모델의 최적화
의사결정 나무의 분기 규칙
랜덤 포레스트의 장단점
성능 평가의 실용적 접근
데이터 전처리의 기법과 툴
비즈니스 인사이트의 사례 연구
AI 기반 예측 분석의 미래
머신러닝과 딥러닝의 차이
통계적 예측 모델의 한계
빅데이터 분석의 도전과 기회
모델 성능 개선을 위한 기법
시계열 데이터의 특성과 분석
회귀 분석을 통한 인사이트 도출
클러스터링을 통한 고객 세분화
분류 문제에서의 데이터 불균형
데이터 시각화의 트렌드와 기술
특성 선택의 사례 연구
딥러닝과 전통적 머신러닝의 비교
AI를 활용한 비즈니스 전략 개발"

인물정보

저자(글) 씨익북스 편집부

"세상을 아름다운 지식으로 물들이자" 위 모토를 바탕으로 다양한 지식 서적을 보급하고 있다.