책 소개 : Programming Collective Intelligence
social, mobile 시대를 맞아 개발자들이 알아야 할 두 가지 큰 기술 영역으로 분산 컴퓨팅 관련 기술인 클라우드 컴퓨팅 영역과 Artificial Intelligence 관련된 영역이 있다.
이 중 Web 2.0에서 많이 사용되는 Intelligence 기법들을 실용적으로 설명한 책이 있어 소개한다.
O'Reilly 에서 2007년 8월에 출간되었으며 제목은 Programming Collective Intelligence (Tob Segaran 지음), 부제목이 Building Smart Web 2.0 Applications이다.
Intelligence 관련한 지식이 거의 없어 고민하면서, 짧은 시간 안에 활용할 수 있는 교재를 찾고 있었는데 이 책은 핵심 알고리즘들에 대한 개괄적으로 소개하고 web 2.0 환경에 맞춘 실 예제를 python 언어로 작성된 코드와 함께 설명하고 있다.
책을 읽으면서 어려운 부분이 있긴 했지만, 너무 장황해지지 않은 수준에서 (307페이지) 책을 작성하기 위해서는 어쩔 수 없는 선택이었던 것 같다. wikipedia에서 검색하면 모자라는 설명들을 어느 정도 메울 수 있다.
책에서 소개하는 내용들은 Bayesian Classifier, Decision Tree Classifier, Neural Networks, Support Vector Machines(SVM), k-Nearest Neighbors(KNN), Hierarchical Clustering, K-Means Clustering, Non-Negative Matrix Factorization(NMF), Simulated Annealing, Genetic Algorithms 등이다.
기본 설명과 활용 예제로 빠르게 내용이 전개된다.
깊이 있는 부분은 훨씬 더 두꺼운 교재나 논문, 강의 동영상 등을 참고해야 할 것 같다.
스탠포드 대학교에서 Machine Learning 관련 강의를 공개하고 있으므로 참고하길.
Standford Computer Science Lecture : The Motivation & Applications of Machine Learning
이 중 Web 2.0에서 많이 사용되는 Intelligence 기법들을 실용적으로 설명한 책이 있어 소개한다.
O'Reilly 에서 2007년 8월에 출간되었으며 제목은 Programming Collective Intelligence (Tob Segaran 지음), 부제목이 Building Smart Web 2.0 Applications이다.
Intelligence 관련한 지식이 거의 없어 고민하면서, 짧은 시간 안에 활용할 수 있는 교재를 찾고 있었는데 이 책은 핵심 알고리즘들에 대한 개괄적으로 소개하고 web 2.0 환경에 맞춘 실 예제를 python 언어로 작성된 코드와 함께 설명하고 있다.
책을 읽으면서 어려운 부분이 있긴 했지만, 너무 장황해지지 않은 수준에서 (307페이지) 책을 작성하기 위해서는 어쩔 수 없는 선택이었던 것 같다. wikipedia에서 검색하면 모자라는 설명들을 어느 정도 메울 수 있다.
책에서 소개하는 내용들은 Bayesian Classifier, Decision Tree Classifier, Neural Networks, Support Vector Machines(SVM), k-Nearest Neighbors(KNN), Hierarchical Clustering, K-Means Clustering, Non-Negative Matrix Factorization(NMF), Simulated Annealing, Genetic Algorithms 등이다.
기본 설명과 활용 예제로 빠르게 내용이 전개된다.
깊이 있는 부분은 훨씬 더 두꺼운 교재나 논문, 강의 동영상 등을 참고해야 할 것 같다.
스탠포드 대학교에서 Machine Learning 관련 강의를 공개하고 있으므로 참고하길.
Standford Computer Science Lecture : The Motivation & Applications of Machine Learning
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