출판사 서평
★ 이 책에서 다루는 내용 ★
■ 응용 머신 러닝 기법의 기초와 다양한 머신 러닝 기법 간의 차이 이해
■ 자바 기반 주요 머신 러닝 라이브러리의 종류와 특성 및 해결할 수 있는 문제 유형
■ 분류?, 회귀분석, 클러스터링 알고리즘 구현 방법
■ 재구매 고객의 예측을 통해 지속 가능한 고객 관계 전략 개발
■ 아파치 마홋(Apache Mahout)을 이용한 대규모 추천 엔진 개발
■ 머신 러닝을 통한 사기, 이상 행동, 이상점 감지
■ 딥 러닝 또는 심층 학습의 개념과 알고리즘, 구현 도구
■ 스마트폰 센서를 활...
★ 이 책에서 다루는 내용 ★
■ 응용 머신 러닝 기법의 기초와 다양한 머신 러닝 기법 간의 차이 이해
■ 자바 기반 주요 머신 러닝 라이브러리의 종류와 특성 및 해결할 수 있는 문제 유형
■ 분류, 회귀분석, 클러스터링 알고리즘 구현 방법
■ 재구매 고객의 예측을 통해 지속 가능한 고객 관계 전략 개발
■ 아파치 마홋(Apache Mahout)을 이용한 대규모 추천 엔진 개발
■ 머신 러닝을 통한 사기, 이상 행동, 이상점 감지
■ 딥 러닝 또는 심층 학습의 개념과 알고리즘, 구현 도구
■ 스마트폰 센서를 활용한 동작 인식 모델의 개발 및 eHealth 애플리케이션 구현
★ 이 책의 대상 독자 ★
데이터를 통해 인사이트를 얻고자 하는 사용자를 위해 자바 기반 머신 러닝 라이브러리의 사용 방법을 설명하기 위한 책이다. 자바를 사용해본 적은 없지만 머신 러닝의 개념을 아는 사람도 있을 것이고, 그와 반대로 머신 러닝에 대해서는 잘 모르지만 자바를 잘 아는 사람도 있을 것이다. 어떤 경우든, 실생활에 활용할 수 있는 머신 러닝 애플리케이션을 성공적으로 만들고, 수정하고, 배포할 수 있는 방법을 빠른 시간 내에 배울 수 있도록 구성했다. 기본적인 프로그래밍 기법과 데이터 마이닝의 개념에 대해 알고 있다면 이 책을 읽기가 좀 더 쉬울 것이지만, 데이터 마이닝을 모른다고 해도 큰 어려움은 없을 것이다.
★ 이 책의 구성 ★
1장, ‘응용 머신 러닝의 개요’에서는 머신 러닝의 공통 콘셉트, 머신 러닝 구현 원칙, 응용 머신 러닝 업무 흐름 등 머신 러닝의 기본 개념을 소개한다.
2장, ‘머신 러닝을 위한 자바 라이브러리와 플랫폼’에서는 머신 러닝을 위해 만들어진 다양한 자바 라이브러리와 플랫폼을 소개하며, 각 라이브러리의 주요 기능과 이들을 통해 어떤 문제를 해결할 수 있는지 설명한다. 주요 라이브러리로서 Weka, 자바-ML, Apache Mahout, Apache Spark, deeplearning4j, Mallet을 소개한다.
3장, ‘기본 알고리즘: 분류, 회귀분석, 클러스터링’에서는 머신 러닝 알고리즘의 핵심 수행 임무인 분류, 회귀분석, 클러스터링 알고리즘을 간단하고 이해하기 쉬운 데이터세트를 이용해 설명한다.
4장, ‘앙상블을 이용한 고객 관계 예측’에서는 실제 기업의 마케팅 데이터베이스를 활용해서 churn, upsell, cross-sell 등 기업의 마케팅 활동에 대한 고객의 반응 행동을 예측하는 모델을 만든다. 이번 예제는 KDD 컵 우승 해법인 앙상블 기법을 이용해서 문제를 해결한다.
5장, ‘친밀도 분석’에서는 연관 규칙 마이닝을 통해 동시 발생 관계를 분석한다. 고객의 구매 행동을 이해하기 위한 마켓 바스켓 분석 방법을 살펴보고 친밀도 분석과 관련된 다른 영역의 접근 방식에 대해서도 알아본다.
6장, ‘아파치 마홋을 이용한 추천 엔진 구현’에서는 추천 엔진의 원칙을 이해하기 위한 기본 개념을 설명하고, 콘텐트 기반 필터링, 협업적 추천 알고리즘 등 아파치 마홋을 이용한 두 개의 애플리케이션을 만든다.
7장, ‘사기와 이상 행동 감지’에서는 이상 행동, 의심 행동 패턴 감지의 배경에 대해 설명하며, 사기에 의한 보험 청구 행위의 감지, 웹사이트 트래픽에서의 이상 행동 감지 등 두 개의 실용적인 애플리케이션 개발 방법에 대해 알아본다.
8장, ‘Deeplearning4j를 활용한 이미지 인식’에서는 이미지 인식과 신경망 구조에 대한 기본 지식을 설명한다. deeplearning4j 라이브러리를 이용해서 심층 학습 구조를 구현하고, 이를 통해 수기로 작성된 숫자 인식 기법에 대해서도 알아본다.
9장, ‘스마트폰 센서를 활용한 동작 인식’에서는 센서 데이터를 이용해서 패턴 인식 문제를 해결한다. 동작 인식의 절차와 안드로이드 기기에서 데이터 수집 방법, 일상적인 동작의 인식을 위한 분류 모델 구현에 대해 알아본다.
10장, ‘멜릿을 이용한 텍스트 마이닝: 토픽 모델링과 스팸 감지’에서는 텍스트 마이닝의 기본 개념에 대해 소개하고 텍스트 처리 파이프라인을 통해 토픽 모델링과 문서 분류라는 실무 문제를 해결하는 방법에 대해 알아본다.
11장, ‘머신 러닝을 향한 다음 여정’에서는 모델의 배포에 대한 실용적인 조언과 머신 러닝 학습을 위한 자료원, 온라인 강의 사이트, 컨퍼런스, 관련 기술에 대해 소개한다.

목차
1장. 응용 머신 러닝의 개요
__머신 러닝과 데이터 과학
____머신 러닝으로 해결할 수 있는 문제의 종류는?
____응용 머신 러닝 개발 절차
__데이터와 문제의 정의
____측정 단위
__데이터 수집
____데이터의 발견과 관찰
____데이터 생성
____데이터 샘플링의 오류
__데이터 전처리
____데이터 클리닝
____누락된 값 채우기
____이상점 (아웃라이어) 제거
____데이터 변환
____데이터 축소
__비지도 학습
____유사한 아이템 찾기
______유클리드 거리 측정법
______비유클리드 거리 측정법
______차원수의 저수
____클러스터링
__지도 학습
____분류
______의사결정 트리 학습
______확률적 분류기
______커널 기법
______인공신경망
______앙상블 학습
______분류 체계의 평가
____회귀분석
______선형 회귀분석
______회귀분석식 모델의 평가
__일반화와 평가
____언더핏과 오버핏
______학습 데이터와 검증 데이터의 구분
______교차 평가
______리브 원 아웃 교차 평가
______계층화
__정리
2장. 머신 러닝을 위한 자바 라이브러리와 플랫폼
__자바의 필요성
__머신 러닝 라이브러리
____Weka
____자바 머신 러닝
____Apache Mahout
____Apache Spark
____Deeplearning4j
____MALLET
____라이브러리 비교
__머신 러닝 애플리케이션 만들기
____전통적인 머신 러닝 아키텍처
____빅데이터 처리하기
______빅데이터 애플리케이션 아키텍처
__정리
3장. 기본 알고리즘: 분류, 회귀분석, 클러스터링
__시작에 앞서
__분류
____데이터
____데이터 로딩
____속성 선택
____알고리즘 학습
____새로운 데이터의 분류
____모델 평가 및 예측 오류 메트릭스
____혼합 매트릭스
____분류 알고리즘의 선택
__회귀분석
____데이터 로딩
____속성 분석
____회귀분석 모델 개발 및 평가
______선형 회귀분석
______회귀분석 트리
____회귀분석과 관련된 보편적인 문제의 해결책
__클러스터링
____클러스터링 알고리즘
____모델의 평가
__정리
4장. 앙상블을 이용한 고객 관계 예측
__고객 관계 데이터베이스
____챌린지 개요
____도전 과제를 위한 데이터세트
____평가
__나이브 베이즈 분류법에 따른 기본 점수
____데이터 가져오기
____데이터 로딩
__기본적인 모델링
____평가 모델
____기본적인 나이브 베이즈 알고리즘 구현
__앙상블을 이용한 고급 모델 구현
____시작하기에 앞서
____데이터 전처리하기
____속성 선택
____모델 선택
____성능 평가
__정리
5장. 친밀도 분석
__마켓 바스켓 분석
____친밀도 분석
__연관 규칙 학습
____기본 개념
______거래 데이터베이스
______아이템세트와 규칙
______지지도
______신뢰도
____아프리오리 알고리즘
____FP-성장 알고리즘
__슈퍼마켓 데이터세트
__패턴 발견하기
____아프리오리 알고리즘
____FP-성장 알고리즘
__다양한 영역에서 활용되는 애플리케이션
____의료 진단
____단백질 서열 분석
____인구총조사 데이터
____고객 관계 관리
____IT 운영 분석
__정리
6장. 아파치 마홋을 이용한 추천 엔진 구현
__추천 엔진의 기본 개념
____추천 엔진의 주요 개념
____사용자 기반 분석과 아이템 기반 분석
____유사성 계산을 위한 방법
______협업적 필터링
______콘텐트 기반 필터링
______하이브리드 기법
____데이터 채굴과 데이터 탐험
__아파치 마홋 다운로드와 설정
____이클립스에서 메이븐 플러그인을 통한 마홋 환경 설정
__추천 엔진 만들기
____책 평가를 위한 데이터세트
____데이터 로딩
______파일에서 데이터 로딩하기
______데이터베이스에서 데이터 로딩하기
______인메모리 데이터베이스
____협업적 필터링
______사용자 기반 필터링
______아이템 기반 필터링
______추천 알고리즘에 커스텀 규칙 추가하기
______추천 모델의 평가
______온라인 러닝 엔진
__콘텐트 기반 필터링
__정리
7장. 사기와 이상 행동 감지
__이상하고 의심스러운 행동의 감지
____무엇을 모르는지 모른다는 것, 언노운-언노운
__의심스러운 패턴 감지
__이상 행동 패턴의 감지
____분석의 유형
______패턴 분석
______거래 분석
____계획 인지
__보험 청구 사기 사건의 감지
____데이터세트
____의심스러운 행동 패턴의 모델링
______바닐라 기법
______데이터세트 밸런스 재조절
__웹사이트 트래픽의 이상 행동 감지
____데이터세트
____시계열 데이터에서의 이상 행동 감지
______히스토그램 기반 이상 행동 감지
______데이터 로딩
______히스토그램 만들기
______밀집도 기반 k-최인접 이웃 알고리즘
__정리
8장. Deeplearning4j를 활용한 이미지 인식
__이미지 인식 기법의 개요
____신경망 알고리즘
______퍼셉트론
______피드포워드 신경망
______오토인코더
______제한 볼츠만 머신
______심층 나선형 신경망
__이미지 분류
____Deeplearning4j
______DL4J 가져오기
____MNIST 데이터세트
____데이터 로딩
____모델 만들기
______단일층 회귀분석 모델 만들기
______심층 신뢰 신경망 만들기
______다층 나선형 신경망 만들기
__정리
9장. 스마트폰 센서를 활용한 동작 인식
__동작 인식의 개요
____스마트폰 센서
____동작 인식 파이프라인
____앱 개발 기획
__스마트폰에서 데이터 수집하기
____안드로이드 스튜디오 설치
____데이터 콜렉터 프로젝트 로딩하기
______특성 데이터의 추출
____훈련 데이터의 수집
__분류기 알고리즘의 개발
____이상 동작 데이터 감소시키기
____모바일 앱에 분류기 적용하기
__정리
10장. 멜릿을 이용한 텍스트 마이닝: 토픽 모델링과 스팸 감지
__텍스트 마이닝의 개요
____토픽 모델링
____텍스트 분류
__Mallet 설치
__텍스트 데이터의 활용
____데이터 임포트하기
______디렉토리에서 임포트하기
______파일에서 임포트하기
____텍스트 데이터의 전처리
__BBC 뉴스에서 토픽 모델링 구현하기
____BBC 데이터세트
____모델링
____모델의 평가
____모델의 재사용
______모델 저장하기
______모델 복구하기
__이메일 스팸 감지
____이메일 스팸 데이터세트
____특성값 생성
____훈련 및 테스트
______모델의 성능 평가
__정리
11장. 머신 러닝을 향한 다음 여정
__실무적인 문제 해결 방법으로서의 머신 러닝
____노이즈 데이터
____클래스의 불균형
____특성 선택의 까다로움
____모델 연쇄
____평가의 중요성
____서비스 또는 제품에 러닝 모델 적용하기
____모델의 유지 보수
__표준 언어와 마크업 언어
____CRISP-DM
____SEMMA 방법론
____예측 모델 마크업 언어
__클라우드 기반의 머신 러닝
____서비스로서의 머신 러닝
__웹 자료원과 경진대회
____데이터세트
____온라인 학습 과정
____머신 러닝 경진 대회
____머신 러닝 관련 웹사이트와 블로그
____머신 러닝 컨퍼런스
__정리

★ 지은이의 말 ★

머신 러닝은 인공 지능의 하위 영역으로, 컴퓨터가 알고리즘과 데이터를 이용해 인간처럼 배우고, 행동할 수 있도록 가르치기 위한 것이다. 특정 데이터를 제공하면, 머신 러닝 알고리즘은 이를 통해 데이터의 또 다른 속성을 파악하고, 미래에 나타날 수 있는 데이터 속성을 추측할 수 있다.
이 책은 자바 언어를 기반으로 주요 학습 개념과 실용적인 예제를 이용해서 머신 러닝 알고리즘을 작성하고 구현할 수 있는 방법을 설명한다. 학습의 과정에서 머신 러닝의 주요 라이브러리인 Weka, Apache Mahout, Mallet 등에 대해서도 상세히 알아본다. 이 책은 특정 문제 해결을 위해 어떤 라이브러리가 좋은지 살펴보며, 서로 다른 기술의 결과를 비교하고 평가하는 시간도 갖는다. 이 책은 러닝 모델의 성능 향상 기술에 대해서도 다루며, 입력 데이터의 전처리, 서로 다른 기법으로 만들어진 모델의 결합 방법에 대해서도 설명한다.
이 책은 머신 러닝을 위해 만들어진 자바 라이브러리를 명확하고도 실용적인 예제를 가지고 설명한다. 또, 데이터 분석을 위한 준비 방법에 대해 알아보고, 머신 러닝 기법의 선택, 과정의 성공 정도에 대한 평가 방법 역시 살펴본다.

★ 옮긴이의 말 ★

몇 년 전, 60년 전통의 글로벌 IT 조사기관인 IDC는 IT 기술을 이끌어나갈 4대 중심축으로 모바일, 소셜, 클라우드, 빅데이터를 지목했다. IDC의 예견은 이제 상식이 됐으며, 모바일 기기 산업은 어느새 성숙기에 접어들었고, 모바일 콘텐츠와 소셜 서비스는 치열한 경쟁만을 남겨두고 있다. 이러한 상황에서 다양한 스마트 기기와 클라우드 환경에서 막대하게 쏟아지는 빅데이터를 시각화하고 유용한 도구 혹은 자원으로 활용하기 위한 시도가 거듭되고 있다. 이런 시도 가운데 국내외에서 가장 두드러진 것이 바로 머신 러닝이라 할 수 있다.
보통의 개발 트렌드는 IT 엔지니어의 관심사지만, 머신 러닝만큼은 기업 경영자, 스타트업 창업자, 보건 행정 공무원, 정책 입안자, 대통령 선거 후보에 이르기까지 높은 관심을 받고 있다. 고객의 명단이 아닌, 고객의 행동을 분석하거나, 고객이 왜 그런 행동을 했는지 맥락을 분석하는 데 있어서 머신 러닝은 주요한 역할을 할 수 있는 단계에 접어들었다. 또한 이미 수년 전부터 산업계, 학계가 앞다퉈서 머신 러닝 라이브러리를 배포하고 이를 문서화하고 있어서 매우 낮은 비용으로 데이터를 분석하고 차별화된 통찰력을 얻을 수 있는 환경도 만들어졌다.
하지만, 머신 러닝의 개념을 구성하는, 기본적인 이론의 개요를 파악하는 일조차 결코 쉽지 않다. 더욱이 개발과 회의, 업무 조율 등으로 매일같이 바쁜 일상을 보내고 있는 현업 개발자라면 머신 러닝의 개념 정리와 응용프로그램의 개발 준비를 별도로 할 여유는 없을 것이다.
이 책은 머신 러닝의 개념 정립, 유용한 라이브러리 소개, 해당 라이브러리의 활용 예제로 구성돼 있다. 지난 십 수년간 머신 러닝의 상용화, 사업화를 위해 노력해온 기업과 대학, 각종 연구 기관의 성과는 무료로 사용할 수 있는 오픈소스 라이브러리로 배포됐으며, 이제 우리는 이들 라이브러리 중 우리가 실제로 필요한 것이 무엇인지 확인하고, 해당 라이브러리에서 관련 리소스를 임포트하기만 하면 머신 러닝 알고리즘을 사용할 수 있게 됐다.
우리 주위의 당면 과제를 소개하고, 이를 해결하기 위해 머신 러닝 알고리즘이 무엇인지 개략적으로 소개한 뒤, 그에 적합한 알고리즘이 무엇인지 매우 알기 쉽게 설명한다. 머신 러닝 기반의 아이템 추천 알고리즘, 또는 이상 행동 감지 알고리즘이 반영된 응용 프로그램을 만들고자 하는 개발자의 시간과 노력을 아끼는 데 도움이 될 것으로 생각한다.