생활코딩 머신러닝 실습편 with 오렌지 3

손 끝으로 배우고 익히는 머신러닝!

오렌지는 코드 없이 드래그 앤드 드롭만으로 표의 분석, 데이터 시각화, 머신러닝을 이용한 예측과 같은 작업을 쉽게 배우고 처리할 수 있는 놀라운 도구입니다. 머신러닝의 기초 개념과 이론을 배웠는데도 막상 머신러닝에 어떻게 접근해야 할지 막막하거나 실생활의 문제를 해결하는 데 머신러닝을 어떻게 적용해야 할지 가늠이 되지 않는다면 오렌지로 데이터를 불러오는 것부터 시작해 보세요. 오렌지로 표, 시각화, 통계, 머신러닝의 중요 개념을 배우고 실습을 통해 데이터와 알고리즘을 직접 다뤄보는 과정에서 머신러닝에 한걸음 더 다가갈 수 있습니다.

 

★ 이 책에서 다루는 내용 ★

  • 오렌지3 설치와 사용법
  • 판매량 예측 실습을 통한 통계와 시각화
  • 주택가격 예측 및 붓꽃 품종 분류
  • 지도학습 알고리즘 비교

 

도서 상세 이미지

이고잉

생활코딩 운영자 오픈튜토리얼스 운영진 소프트웨어 엔지니어

이숙번

프로그래밍하는 것과 프로그래밍 지식을 강의하는 것을 좋아해서 개발자와 강사를 병행하고 있습니다. 현재 주 3일은 (주)에누마에서 백엔드 개발을 담당하고 있고, 그 외의 시간에는 머신러닝과 프로그래밍 분야 강의 및 비영리단체 오픈튜토리얼스의 멤버로 활동하고 있습니다.

오픈튜토리얼스

비영리 단체 오픈튜토리얼스는 ‘내가 할 수 있는 것을 남이 할 수 있게, 남이 할 수 있는 것을 나도 할 수 있게’라는 목표로 만들어진 비영리 교육 단체입니다.

  • ▣ 1부: 오렌지3 기초
    • 01 오리엔테이션
    • 02 시나리오와 전략
    • 03 오렌지 설치
    • 04 오렌지 기본 사용법
    • 05 표 다루기
    • 06 통계
    • 07 머신러닝
    • 08 수업을 마치며
    •  
  • ▣ 2부: 오렌지3 지도학습
    • 01 수업 소개
    • 02 지도학습의 기본 방법(레모네이드 판매량 예측)
    • 03 좀 더 현실적인 사례
    • 04 분류
    • 05 수업을 마치며

  • 123쪽, 본문 6번째 줄

    Liniear Regression으로 예측한

    ==>

    Linear Regression으로 예측한

  • 129쪽, 페이지 상단 수식

    $$ RMSE = \sqrt{ \dfrac{ (-3)^2 + 0^2 + 3^2 } { 3 }} \sqrt{6} \approx 2.449 $$

    ==>

    $$ RMSE = \sqrt{ \dfrac{ (-3)^2 + 0^2 + 3^2 } { 3 }} = \sqrt{6} \approx 2.449 $$