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[스칼라와 기계 학습]은 알파고와 시리, 자율주행 자동차 등의 시스템을 구축할 때 기초가 될 수 있는 각종 데이터 처리 방법과 비감독 학습, 베이지안 분석, 회귀와 정규화, 은닉 마코프 모델, SVM, 인공 뉴럴 네트워크, 유전자 알고리즘, 강화 학습 등의 기계 학습 알고리즘의 수학적 모델을 설명하고, 스파크 등의 빅데이터 시스템에서 쓰이고 있는 스칼라 언어를 통해 구현한다. 또한 실제 미국 증시와 외환 시장에서 가져온 각종 금융 데이터에 각 기계 학습 알고리즘을 적용하면서 알고리즘들의 장단점과 한계 등을 설명한다. 독자들은 스칼라를 활용해 규모 확장성이 있는 기계 학습 시스템을 작성하고, 자신의 필요에 맞는 기계 학습 알고리즘을 평가하고 선택할 수 있는 방법을 배울 수 있다.




