빅데이터와 딥러닝 실습

목차 (Table of Contents)

• 목차
• 머리말 = 5
• 【빅데이터 실습편】
• 1. 빅데이터의 개념과 처리 과정 = 13
• 1.1 빅데이터 등장 배경 = 13
• 1.2 빅데이터 처리 과정과 기술 = 15
• 1.3 빅데이터 활용 분야 = 18
• 1.4 제4차 산업혁명 시대는 소프트웨어 시대 = 19
• 1.5 왜 R인가? = 20
• 2. R 분석 환경 만들기 = 22
• 2.1 R과 RStudio 설치하기 = 22
• 3. R을 이용한 분석 예제 = 30
• 4. 비정형 데이터로 워드 클라우드 생성 = 33
• 5. 연설문 워드 클라우드 만들기 = 36
• 5.1 텍스트 마이닝 = 36
• 6. R 프로그래밍 기초 문법 = 46
• 6.1 RStudio 사용법 = 46
• 6.2 R 기초 문법 = 51
• 6.2 조건문과 반복문 = 61
• 7. 데이터 파일 읽기 = 68
• 7.1 R에 내장된 데이터 세트 읽기 = 68
• 8. 간단한 R 프로그래밍 실습하기 = 71
• 9. 다양한 그래프 그리기 = 74
• 10. 지도 데이터 활용법 = 77
• 11. 빅데이터를 이용한 질병 질단 프로젝트 = 79
• 12. 생활 속의 빅데이터 분석 프로젝트 = 94
• 【딥러닝 실습편】
• 1. 딥러닝 개념 = 107
• 1.1 머신러닝과 딥러닝이란? = 107
• 1.2 케라스(Keras)가 뭐예요? = 113
• 2. 딥러닝 실행을 위한 환경 설정 = 119
• 2.1 환경 설치하기 = 119
• 3. 실전 딥러닝 모델구현 및 결과분석 = 125
• 3.1 이항 분류 : 피마 인디언 당뇨병 발병가능성 예측진단 = 125
• 3.2 다중 문제 분류 : 아이리스 꽃이름 분류 = 131
• 3.3 학습셋과 테스트셋 분류, 학습모델 저장 : 광석과 돌의 구분 = 136
• 3.4 와인의 종류 구분 = 141
• 3.5 UCI 유방암 데이터 활용 예측 진단 = 145
• 3.6 WISCONSIN 유방암 데이터 활용 예측진단(ver.1) = 149
• 3.7 WISCONSIN 유방암 데이터 활용 예측진단(ver.2) = 153
• 4. 딥러닝 활용 영역 = 157
• 4.1 컴퓨터 비전과 패턴 인식 영역 = 158
• 4.2 소리 영역 = 160
• 4.3 미술 영역 = 160
• 4.4 예측 영역 = 161
• 4.5 의료산업 영역 = 162
• 4.6 교육 영역 = 165
• 부록 : 딥러닝을 위한 교수학습 계획안 = 171
• 1. 교수학습 지도안 = 171
• 2. 교수학습 활동지 = 175
• 참고문헌 = 178