비지도 학습의 기초

군집화, 차원 축소, PCA, K-평균, DBSCAN, t-SNE, 시각화, 데이터 전처리, 개체 탐지, 이상 탐지, 노이즈 제거, 밀도 기반 군집화, 연관 규칙, 데이터 마이닝, 패턴 인식, 자가 지도 학습, 신경망, 클러스터링 알고리즘, 데이터 분석,

씨익북스 편집부 지음

씨익북스 2025년 01월 31일 출간

작품소개

책소개

"비지도 학습의 기초는 현대 데이터 과학 및 인공지능 분야에서 필수적으로 다루어져야 할 주제입니다. 이 책은 데이터에서 숨겨진 패턴을 발견하고, 의미 있는 정보를 추출하는 다양한 기법을 소개합니다. 군집화, 차원 축소, 그리고 PCA(주성분 분석)와 같은 기법들은 데이터의 복잡성을 줄이고, 시각적으로 이해하기 쉽게 만들어 주며, 이를 통해 데이터의 구조를 효과적으로 파악할 수 있습니다.

K-평균, DBSCAN과 같은 클러스터링 알고리즘은 데이터 포인트들을 유사한 그룹으로 묶는 데 도움을 주며, 이는 마케팅, 고객 세분화, 이미지 분석 등 다양한 응용 분야에서 유용하게 사용됩니다. 또한, t-SNE와 같은 차원 축소 기술은 고차원 데이터의 시각화를 가능하게 하여, 데이터 분석가들이 직관적으로 데이터를 이해할 수 있도록 돕습니다.

이 책은 데이터 전처리의 중요성도 강조합니다. 노이즈 제거와 이상 탐지 기술은 데이터의 품질을 높이는 데 필수적이며, 밀도 기반 군집화와 개체 탐지 기법을 통해 더 정교한 데이터 분석이 가능합니다. 연관 규칙 학습은 데이터 간의 관계를 발견하는 데 유용하며, 이를 통해 소비자 행동 예측 등 다양한 인사이트를 얻을 수 있습니다.

자가 지도 학습과 신경망의 발전은 비지도 학습의 새로운 지평을 열고 있습니다. 이 책은 이러한 최신 기술과 그 응용 사례를 소개하여 독자들이 비지도 학습의 이론과 실제를 깊이 이해할 수 있도록 돕습니다. 데이터 마이닝과 패턴 인식의 기초부터 시작하여, 실전에서 바로 적용 가능한 다양한 기법들을 제시함으로써, 독자들은 데이터 분석의 전문가로 성장할 수 있는 기회를 갖게 됩니다.

비지도 학습의 기초는 데이터 과학의 미래를 탐구하고 싶은 모든 이들에게 필수적인 지침서가 될 것입니다. 데이터의 숨겨진 이야기를 발견하고, 이를 통해 새로운 가치를 창출해보세요."

목차

"비지도 학습의 정의와 중요성
비지도 학습의 역사
군집화의 기본 개념
K-평균 알고리즘 이해하기
DBSCAN의 원리와 적용
계층적 군집화의 장단점
밀도 기반 군집화의 특징
차원 축소의 필요성
주성분 분석(PCA)의 원리
t-SNE의 작동 방식
데이터 전처리의 중요성
이상 탐지의 기초 개념
노이즈 제거 기법 소개
개체 탐지 기술
연관 규칙 학습의 이해
Apriori 알고리즘의 작동 원리
FP-Growth 알고리즘 소개
패턴 인식의 기초
자가 지도 학습의 개념
신경망의 기본 구조
딥러닝과 비지도 학습의 관계
군집화 평가 지표
차원 축소 기법 비교
비지도 학습의 응용 사례
데이터 마이닝의 기초
데이터 시각화의 중요성
고차원 데이터의 도전 과제
특징 선택과 추출의 차이
비지도 학습에서의 과적합 문제
클러스터링 알고리즘의 비교
데이터 전처리 단계별 가이드
불균형 데이터 처리 방법
시계열 데이터의 군집화
텍스트 데이터의 비지도 학습
이미지 데이터 분석과 군집화
비지도 학습의 최신 동향
모델 해석 가능성의 중요성
비지도 학습에서의 하이퍼파라미터 조정
데이터 분석의 윤리적 고려사항
고급 차원 축소 기법
클러스터링 결과의 시각화
비지도 학습의 한계와 미래
자연어 처리에서의 비지도 학습
데이터 통합과 비지도 학습
비지도 학습을 위한 도구와 라이브러리
실제 사례를 통한 비지도 학습 적용
비지도 학습의 산업별 응용
클러스터링에서의 거리 측정 방법
비지도 학습의 성능 평가 방법
데이터 분석의 전반적인 흐름
비지도 학습을 위한 데이터 준비 과정
군집화의 시각적 표현 기법"

작가정보

저자(글) 씨익북스 편집부

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