Fundamentals of machine learning for predictive data analytics : algorithms, worked examples, and case studies / 2nd ed
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| 100 | 1 | ▼a Kelleher, John D., ▼d 1974- ▼e author. |
| 245 | 1 0 | ▼a Fundamentals of machine learning for predictive data analytics : ▼b algorithms, worked examples, and case studies / ▼c John D. Kelleher, Brian MacNamee and Aoife D'Arcy. |
| 250 | ▼a 2nd ed. | |
| 260 | ▼a Cambridge, Massachusetts : ▼b MIT Press, ▼c c2020. | |
| 264 | 1 | ▼a Cambridge, Massachusetts : ▼b The MIT Press, ▼c 2020. |
| 300 | ▼a liv, 798 p. : ▼b ill. ; ▼c 25 cm. | |
| 336 | ▼a text ▼b txt ▼2 rdacontent | |
| 337 | ▼a unmediated ▼b n ▼2 rdamedia | |
| 338 | ▼a volume ▼b nc ▼2 rdacarrier | |
| 504 | ▼a Includes bibliographical references and index. | |
| 520 | ▼a "A comprehensive introduction to the most important machine learning approaches used in predictive data analytics, covering both theoretical concepts and practical applications"-- ▼c Provided by publisher. | |
| 650 | 0 | ▼a Machine learning. |
| 650 | 0 | ▼a Data mining. |
| 650 | 0 | ▼a Prediction theory. |
| 700 | 1 | ▼a Mac Namee, Brian, ▼e author. |
| 700 | 1 | ▼a D'Arcy, Aoife, ▼d 1978-, ▼e author. |
| 945 | ▼a KLPA |
Holdings Information
| No. | Location | Call Number | Accession No. | Availability | Due Date | Make a Reservation | Service |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| No. 1 | Location Main Library/Western Books/ | Call Number 006.31 K29f2 | Accession No. 111846746 | Availability Available | Due Date | Make a Reservation | Service |
Contents information
Author Introduction
존 켈러허(지은이)
더블린공과대학교 컴퓨터과학부 교수이자 부속기관인 정보통신 및 엔터테인먼트 연구소 소장. 인공지능, 기계학습 분야에서 세계적으로 인정받는 전문가다. 더블린시립대학교, 유럽미디어연구소, 독일인공지능연구센터 등 여러 대학과 연구소에서 일했다. 지은 책으로 《딥러닝》 《데이터 예측을 위한 머신 러닝》(공저)이 있다.
브라이언 맥 네미(지은이)
아일랜드 더블린에 살고 있으며, 더블린 대학의 강사이자, Analytics Store의 이사이다. 데이터 분석, 머신 러닝, 데이터 시각화, 인공 지능에 관해 고민하고 글 쓰는 데 많은 시간을 보낸다.
이퍼 다시(지은이)
2009년 컨설팅 및 교육 회사 Analytics Store를 설립했다. 이 회사는 고급 데이터 마이닝 및 분석 기술들을 이용해 고객이 데이터에서 실행 가능한 통찰을 끌어낼 수 있도록 도와 준다. Analytics Store의 이사이자 수석 컨설턴트로 여러 회사와 함께 사기 검출, 신용 위험, 고객 통찰 등에 대한 해법을 개발해왔다. 또한 고객과 협력해 데이터 마이닝 및 분석에 대한 맞춤식 교육 과정을 개발하고 제공한다.
