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에이콘 데이터 과학 시리즈. 일반 CSV 데이터가 아닌 독자들이 실제로 해보고 싶었던 위키피디아의 주제 분류, 트위터의 감성 분류, 영화 추천, 사진의 범주 분류, MP3의 음악 장르 분류 등을 기계 학습을 활용하여 구현하며 각 기법을 평가한다. 또한, 빅 데이터 시대에 맞춰 대량의 데이터를 빠르게 처리하는 기계 학습 환경을 구축해본다.
파이썬과 파이썬 생태계의 핵심인 NumPy, SciPy, scikit-learn등 다양한 라이브러리를 활용하여 파이썬 언어를 좀 더 깊게 이해할 수 있다. 개정판은 초판과 달리, 간결하게 예제를 재정리했으며, 관련 설명도 보강했다. 초판에서 부족했던 라이브러리도 좀 더 풍부하게 소개한다.
텍스트, 이미지, 사운드에 적용하는 분류 시스템 개발, 과학 컴퓨팅과 기계 학습을 위한NumPy, SciPy, scikit-learn과학 파이썬 오픈 소스 라이브러리, 이미지 처리와 컴퓨터 비전을 위한 mahotas 라이브러리, 전체 위키피디아를 모델로 하는 주제 모델링, 클라우드에서 분석하기 위한 아마존 웹 서비스 활용, 기계 학습 문제 분석, 장바구니 분석을 사용한 추천, 과거 구매 기반의 제품 추천 등을 다루고 있다.




