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제조사 에이콘출판
원산지 국내산
브랜드 에이콘출판
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    AWS 머신 러닝

    9791161751085.jpg

    도서명:AWS 머신 러닝
    저자/출판사:알렉시스,페리에/에이콘출판
    쪽수:336쪽
    출판일:2018-01-31
    ISBN:9791161751085

    목차
    1장. 머신 러닝과 예측 분석 소개

    __아마존 머신 러닝 소개
    ____서비스로서의 머신 러닝
    ____AWS 융합 활용하기
    ____성능 비교
    ____가격 책정
    __예측 분석 이해
    ____가장 간단한 예측 분석 알고리즘 구축하기
    ____회귀와 분류
    ____로지스틱 회귀로 회귀를 분류 문제로 확장하기
    ____결과를 예측하기 위한 특징 추출하기
    __예측을 위한 선형 모델 심화
    데이터셋 검증
    ____아마존 머신 러닝에서 결여된 것
    ____통계적 접근과 머신 러닝 접근
    __요약

    2장. 머신 러닝 정의와 개념

    __알고리즘? 모델?
    __지저분한 데이터 다루기
    ____고전적인 데이터셋과 실제 데이터셋
    ____다중 분류 모델에 관한 가정
    ____누락값
    ____정규화
    ____불균형 데이터셋
    ____다중공선성 해결
    ____이상값 검출
    ____비선형 패턴 수용
    ____특징 추가
    ____전처리 요약
    __예측 분석 작업 흐름
    ____아마존 머신 러닝에서 학습과 평가
    __저품질 인지와 수정
    ____언더피팅
    ____오버피팅
    ____선형 모델에 관한 정규화
    ____모델의 성능 평가
    __요약

    3장. 아마존 머신 러닝 워크플로 개요

    __AWS 계정 만들기
    ____보****
    __계정 설정하기
    ____유저 생성
    ____정책 정하기
    ____로그인 크리덴셜 생성
    __표준 아마존 머신 러닝 워크플로 개요
    ____데이터셋
    __모델
    __모델 평가
    __배치 예측 만들기
    __요약

    4장. 데이터셋 준비하기

    __데이터셋으로 작업하기
    ____공개 데이터셋 찾기
    ____타이타닉 데이터셋 소개
    __데이터 준비
    ____데이터 나누기
    ____데이터를 S3에 올리기
    __데이터 소스 만들기
    ____데이터 스키마 확인
    ____스키마 재사용
    __데이터 통계 진단
    __아테나와 특징 공학
    ____아테나 소개
    ____타이타닉 데이터셋 만들기
    __SQL로 데이터 가공하기
    ____누락값
    ____개선된 데이터 소스 만들기
    __요약

    5장. 모델 생성

    __레시피로 데이터 변환하기
    ____변수 관리
    ____일곱 가지 변환을 통한 데이터 처리
    __모델 만들기
    ____제안된 레시피 편집하기
    ____모델의 매개변수화
    __평가 생성하기
    ____모델 평가하기
    __로그 분석
    ____학습률 최적화
    __요약

    6장. 예측과 성능

    __배치 예측 만들기
    ____배치 예측 작업 만들기
    ____예측 결과 해석하기
    __실시간 예측 만들기
    ____수작업으로 변수의 영향 조사
    ____실시간 예측 설정
    __요약

    7장. 명령행과 SDK

    __시작과 설정
    ____CLI vs SDK 사용하기
    ____AWS CLI 설치
    ____CLI 구문 가져오기
    ____JSON 파일을 이용해 파라미터 전달하기
    ____Ames Housing 데이터셋 소개
    ____쉘 명령으로 데이터셋 분리하기
    __CLI를 사용하는 간단한 프로젝트
    ____아마존 머신 러닝 CLI 명령 개요
    ____데이터 소스 만들기
    ____모델 만들기
    ____create-evaluation 명령으로 모델 평가하기
    ____교차 유효성 검증이란?
    ____몬테 카를로 교차 유효성 검증 구현하기
    ____결론
    __Boto3, the Python SDK
    ____아마존 머신 러닝을 위한 Python SDK로 작업하기
    ____Boto3로 반복적 특징 선택 구현하기
    __요약

    8장. 레드시프트에서 데이터 소스 만들기

    __RDS와 레드시프트 중에서 선택
    ____레드시프트 인스턴스 만들기
    ____Psql로 레드시프트 질의 실행하기
    ____비선형 데이터셋 만들기
    __다항회귀 소개
    ____기준선 정하기
    __아마존 머신 러닝에서 다항회귀
    ____Python에서 실험하기
    ____결과 해석하기
    __요약

    9장. 실시간 데이터 분석 파이프라인 구축하기

    __실시간 트위터 감성 분석
    ____트위터의 인기 콘테스트
    ____데이터셋과 모델 훈련하기
    ____키네시스
    ____트윗 수집하기
    ____레드시프트 데이터베이스
    ____Redshfit를 키네시스 Firehose에 더하기
    ____Lambda로 전처리하기
    ____결과 분석하기
    __분류와 회귀를 넘어서
    __요약
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