파이썬을 이용하여 데이터를 분석하고 결과를 예측하는 간단하고 효과적인 방법

머신 러닝은 예측에 중점을 둔다. 과거의 연관관계를 기반으로 ‘알고 있는 것’을 이용해 ‘알고 싶은 것’을 예측한다. 머신 러닝은 사실 아주 최근까지도 수학과 통계적 콘셉트에 대한 깊은 이해는 물론, R 또는 다른 특별한 프로그래밍 언어를 능숙하게 다룰 수 있는 사람들만 이해할 수 있는 꽤 까다로운 기술이었다. 하지만 이 책은 효과적으로 결과를 예측할 수 있는 두 종류의 알고리즘 군에 집중하고, 사용하기 쉬운 파이썬 프로그래밍 언어를 이용함으로써 많은 이들이 머신 러닝을 더욱 쉽게 이해하고, 폭넓게 적용할 수 있도록 만들어졌다.

저자 마이클 보울즈는 수년간 쌓아온 머신 러닝 전문가로서의 지식을 모두 끌어내 독자 스스로가 설계, 구축, 이행이라는 머신 러닝 솔루션 전 과정을 수행할 수 있도록 도와준다. 복잡한 계산 없이 단순한 용어로 알고리즘을 설명하고, 지금 당장 시작할 수 있도록 샘플 코드도 제공했다. 독자들은 이 책을 통해 구축 과정에 숨어 있는 메커니즘을 깊이 파고들게 될 것이며, 주어진 문제가 단순하든 복잡하든 문제 해결을 위한 최적의 알고리즘을 선택하고 적용하는 법을 배우게 될 것이다. 상세한 예제들은 구체적이고 수정 가능한 소스 코드로 머신 러닝의 절차를 설명해줄 것이다. 또 선형 회귀와 앙상블 기법에 대한 설명은 머신 러닝이 작동하는 가장 기초적인 프로세스를 이해하도록 도와줄 것이다.
『머신 러닝 인 파이썬』은 수학이나 통계학을 전공하지 않은 사람도 머신 러닝을 쉽게 이해할 수 있도록 다음과 같은 내용을 담고 있다.

- 주어진 업무에 사용할 적합한 알고리즘 선택하기
- 메커니즘을 배우고 데이터 준비하기
- 파이썬 머신 러닝 패키지의 핵심 마스터하기
- 실질적으로 적용할 수 있는 예측 모델 생성하기
- 연습한 모델을 다양한 목적으로 적용해보기
- 더 나은 품질 관리와 응용을 위해 모델 성능 측정하기
- 주어진 샘플 코드를 이용하여 스스로 모델을 설계하고 생성하기