오렌지로 쉽게 배우는 머신러닝과 데이터 분석 프로그래밍 없이 데이터 분석의 세계로!

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오렌지로 배우는 머신러닝 소개

이 책은 인공지능에 대한 기초적인 이해를 돕고, 머신러닝을 비주얼 코딩 사용하여 쉽게 익힐 수 있도록 도와줍니다. 인공지능이 우리의 삶에 빠르게 녹아들고 있는 지금, 많은 학생들이 단지 프로그래밍 언어에 대한 두려움으로 인해 데이터 분석의 세계에 들어가는 것을 주저하고 있습니다. 이 책에서는 오렌지라는 툴을 통해 복잡한 코딩 없이도 머신러닝의 기초를 배우고 이를 데이터에 적용하는 방법을 안내합니다. 오렌지는 드래그 앤 드롭으로 조작하는 위젯 방식의 비주얼 코딩을 제공하여, 학습자들이 재미있게 머신러닝의 다양한 기법들을 실습할 수 있도록 돕고 있습니다. 이 과정에서 학생들은 데이터 분석의 기초부터 시작하여 시각화, 전처리, 비지도 학습 등을 체계적으로 배울 수 있습니다. 따라서, 이 책은 머신러닝을 처음 접하는 사람이나 코딩을 배우고 싶지만 시간이 부족한 사람들에게 적합한 도서라고 할 수 있습니다.

• 비주얼 코딩을 통해 어려운 개념을 쉽게 이해할 수 있습니다.
• 다양한 머신러닝 개념을 실습으로 학습할 수 있습니다.
• 학생들이 자율적으로 데이터 분석 능력을 키울 수 있도록 구성되어 있습니다.

오렌지 기초와 기초 통계 분석

이 장에서는 기본적인 통계 분석 기법을 소개하고 꽃의 종류별 특징 조사를 통해 실제 데이터를 분석하는 경험을 제공합니다. 이 책의 두 번째 장에서는 데이터 분석의 기초적인 통계 기법을 다루며, 특히 오렌지를 활용한 기초 통계 위젯을 통해 다양한 꽃의 특징을 조사하는 실습을 진행합니다. 데이터 분석의 첫걸음으로서 기초 통계 개념을 이해하고, 수강 학생들의 분포를 분석하는 피벗 테이블 기능을 실습합니다. 여기서 학생들은 다양한 데이터를 정리하고 요약하는 능력을 향상할 수 있으며, 데이터를 시각적으로 표현하는 방법 또한 배워나가게 됩니다. 이러한 과정은 머신러닝이 필요한 이유와 데이터를 분석함으로써 얻을 수 있는 인사이트에 대한 깊은 이해를 돕습니다.

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데이터 시각화 기법

데이터 시각화는 정보를 직관적으로 전달하는 데 필수적이며, 다양한 그래프를 이용한 사례를 통해 시각화의 중요성을 강조합니다. 이번 장에서는 여러 가지 데이터 시각화 기법을 통해 학생들이 데이터를 쉽게 해석할 수 있도록 도와줍니다. 예를 들어, 히스토그램을 사용하여 음주운전을 가장 많이 하는 시간대를 조사하고, 막대 그래프와 Box plot을 통해 와인의 성분 차이를 분석합니다. 또한, 산점도와 상관계수를 활용한 전복의 나이를 분석함으로써 통계적 관계를 시각적으로 이해하는 방법을 익히게 됩니다. 이런 시각화 방법들은 데이터를 단순히 수치로 보는 것이 아니라, 이야기를 전하는 도구로 사용하는 데 도움을 줍니다. 마지막으로, 타이타닉 호의 생존자 데이터를 분석하는 Mosaic Display 기법을 통해서 데이터를 효과적으로 요약하고 비교하는 방법을 배울 수 있습니다.

데이터 전처리의 중요성

데이터 전처리는 머신러닝에서 데이터의 품질을 높이는 과정으로, 실제 사례를 통해 그 중요성을 설명합니다. 데이터 분석을 수행하기에 앞서, 데이터를 정제하고 변환하는 전처리 과정은 필수입니다. 이 장에서는 우리나라에서 가장 더운 도시를 찾기 위한 데이터 전처리의 예를 통해, 누락된 데이터를 보완하거나 외부로부터 새로운 변수들을 가져오는 방법을 학습합니다. 예를 들어, 전기자동차가 가장 활성화된 지역을 찾는 과정에서는 Melt 기법을 사용하여 데이터를 전환합니다. 또한, Feature Constructor를 통해 보이스피싱 데이터의 패턴을 추출하고, Merge Data와 Concatenate를 활용하여 여러 데이터 세트를 통합하고 분석합니다. 이러한 전처리를 통해 학습자는 데이터 분석 과정에서 발생할 수 있는 다양한 문제를 해결할 수 있는 역량을 기를 수 있습니다.

비지도 학습과 데이터 분석

비지도 학습은 레이블이 없는 데이터를 분석하는 중요한 방법이며, 다양한 시나리오를 통해 이 개념을 배웁니다. 비지도 학습이란 사용자가 목표 변수를 제공하지 않고도 머신러닝 알고리즘이 데이터의 구조를 스스로 학습할 수 있는 기술로, 이번 장에서는 이러한 개념을 자세히 살펴봅니다. 특히, 학생들은 비슷한 성적 패턴을 가진 학생들을 탐색하는 계층적 군집 분류를 수행하여, 데이터 간의 유사성을 기반으로 군집을 형성하는 방법을 배웁니다. 추가적으로, K-평균 알고리즘을 활용해 동물원 동물들을 비슷한 특성을 가진 그룹으로 나누는 연습을 통해, 머신러닝의 적용 사례를 다룰 수 있습니다. 이후에는 자기조직화 지도를 사용하여 유럽의 스키장 선택에 대한 데이터 분석을 진행하고, 마지막으로 재무 데이터를 통해 우량 기업을 찾는 주성분 분석 기법도 실습합니다. 이 과정을 통해 학생들은 비지도 학습이 실제로 어떻게 활용될 수 있는지 이해하게 됩니다.

지도 학습과 데이터 분류

지도 학습은 명확한 출력 또는 결과가 있는 데이터에서 학습하는 기법으로 여러 사례를 통해 배우게 됩니다. 이번 장에서는 지도 학습의 기본 개념을 소개하며, 주택 가격을 예측하는 회귀 분석을 통해 실제 적용 사례를 학습합니다. 건강검진 데이터를 활용하여 흡연여부를 예측하는 로지스틱 회귀분석과 나이브 베이즈 기법을 소개하며, 이러한 기법들이 실생활에서 어떻게 사용될 수 있는지를 보여줍니다. 나아가, K-NN, 의사결정 트리, 랜덤 포레스트 기술을 통해 펀딩의 성공 가능성을 예측하고, 심장병이 있는지 여부를 예측하기 위한 서포트 벡터 머신과 인공신경망 구조를 이해하게 됩니다. 이러한 과정들은 학생들이 실질적으로 머신러닝을 활용하여 문제를 해결할 수 있는 능력을 기르는 데 큰 도움이 될 것입니다.

딥러닝과 이미지 분류

딥러닝은 대규모 데이터에서 패턴을 인식하는 데 뛰어난 기술이며, 이미지 분류를 통해 그 가능성을 탐구합니다. 이 장에서는 사진 데이터를 활용한 딥러닝의 기초 개념을 소개합니다. 학생들은 오렌지를 사용하여 이미지 데이터를 어떻게 분석하고 학습할 수 있는지를 배웁니다. 예를 들어, 이미지 임베딩과 합성곱 신경망을 사용하여 특정 꽃의 이름을 식별하고, 비지도 학습 기법을 사용하여 내 컴퓨터의 사진들을 정리하는 방법을 배울 수 있습니다. 또한, 차량 종류와 반려동물의 표정을 분류하는 과정을 통해 다양한 실제 사례를 분석하며 딥러닝 기술의 응용력을 기릅니다. 이를 통해 학생들은 이미지 처리를 위한 다양한 방법론을 배우게 됩니다.

자연어 처리 기법

자연어 처리(NLP)는 인간의 언어를 이해하고 해석하는 기술로, 매우 유용한 다양한 응용 사례를 담고 있습니다. 이번 장에서는 자연어 처리의 기본 개념과 주요 기법을 소개합니다. 특히 미국 대선후보들이 자주 사용한 단어를 분석하여, WAR CLOUD 기법을 활용하여 빈도수가 높은 키워드를 시각화하는 방법을 배우게 됩니다. 스팸 메일 자동 분류를 통해 자연어 처리와 머신러닝이 결합하는 사례를 다루고, 감성 분석의 예제를 통해 사람들이 특정 상품에 대해 어떤 감정이나 반응을 보이는지를 분석합니다. 마지막으로, 최신 뉴스 기사의 중심 키워드를 동시 출현 네트워크를 통해 분석함으로써, 데이터에서 의미 있는 패턴을 발견하고 해석하는 기술을 향상시킵니다.

시계열 데이터 분석의 중요성

시계열 데이터 분석은 시간에 따라 변화하는 데이터를 이해하고 예측하는 데 필수적인 기술입니다. 이번 장에서는 시계열 데이터의 기초 개념을 소개하고 주세요. 학생들은 주가 정보를 시각화하는 도구를 통해 시계열 데이터를 시각적으로 표현하는 방법을 배웁니다. 시계열 예측 모델인 ARIMA를 통해 다음 달의 판매량을 예측하는 경험을 하게 되고, 나라별 기대수명과 GDP를 시각화한 지도를 통해 사회적 변화의 경향을 이해합니다. 이 장에서 학습한 시계열 분석 기법들은 데이터의 변화 패턴을 알아내고 향후 결과를 예측하는 데 매우 유용합니다.

마무리

이 책을 통해 머신러닝과 데이터 분석을 쉽고 빠르게 배울 수 있는 기회가 제공됩니다. 단순히 이론을 배우는 것이 아니라, 실제 데이터를 적용해보며 실습의 기회를 가짐으로써 더욱 실력을 키울 수 있는 방법입니다. 비주얼 코딩 방식을 통해 독자들은 복잡한 코드 없이도 실습할 수 있으므로, 코딩에 대한 두려움을 제거할 수 있습니다. 다양한 예제와 연습문제를 통해 학생들은 주어진 지식을 바탕으로 문제를 해결하고 데이터를 분석하는 보고서를 작성할 수 있게 됩니다. 저자들이 말하는 미래의 코딩 도구로서의 오렌지가 학생들에게 더 많은 활용과 성과를 가져오길 바랍니다.

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