오늘날 정보기술의 발전으로 수많은 사람들이 웹페이지를 통하여 수많은 자료를 데이터베이스를 통하여 검색할 수 있습니다. 수많은 자료에서 가치 있는 정보를 찾아내기 위한 수많은 도구가 사용됩니다. 수년 전부터 데이터 분석에 많은 관심을 가지고 기계학습에 대한 공부를 하게 되었고 주로 MATLAB이라는 고가의 프로그램을 이용하여 모델링을 구현하고 시뮬레이션을 하였습니다. 하지만 최근 R프로그램의 등장으로 많은 것이 편리해졌습니다. R프로그램은 강력한 통계기능 외에도 강력한 오픈소스 기반으로 누구나 쉽게 원하는 패키지와 라이브러리를 활용하여 원하는 기능을 구현할 수 있습니다. 유료가 아닌 무료인 프로그램을 이용하여 웹에서 제공하는 다양한 라이브러리를 사용하면 MATLAB과 비슷한 기능을 쉽게 이용할 수 있습니다. MATLAB에는 기계학습에 대한 여러 도서가 소개된 바 있으나 R프로그래밍을 이용한 기계학습에 대한 참고자료가 부족하여 R프로그램을 사용하여 업무에 활용을 하고자 하는 학생과 직장인에게 도움이 되고자 서술하였습니다.
최근 빅데이터와 데이터마이닝에 대한 수많은 기사가 나오고 있습니다. 빅데이터에 대한 관심이 높아지면서 기계학습이 앞으로 주목을 받을 것이라고 생각합니다. 기계학습이란 인공지능의 한 영역으로서 컴퓨터가 학습할 수 있도록 알고리즘을 분석하는 기술이라고 볼 수 있습니다. 빅데이터분석을 위한 여러 방법 중 기계학습이라는 분류방법을 소개함으로써 수많은 데이터에서 의미 있는 정보를 추출하기 위하여 분류를 하고 이를 토대로 예측을 할 것입니다. 이 분류와 예측을 위하여 본 도서에서는 기계학습 알고리즘을 이용할 것입니다. 여러 데이터를 분석하는 데 있어 기초적인 기계학습에 대한 툴을 제공함으로써 조금이나마 도움이 되었으면 합니다.
이상수
경북대학교 전자전기공학부를 졸업하고 대학원에서 석사학위를 취득하였으며, 한국수자원공사에서 계측제어시스템 및 정보시스템 업무를 담당하고 있다. 주요 실적으로는 퍼지를 이용한 밸브제어 및 단기 물 수요예측을 학술지에 논문으로 발표하였다.
- 관심분야 : 빅데이터, 정보보안, 제어계측, 데이터마이닝, 수요예측 등
머 리 말
제1부 R프로그램 시작하기
1장 R프로그램 소개
1.1 빅데이터 소개
1.2 R프로그램 소개
2장. R프로그램 설치(시작)하기
2.1 R프로그램 설치하기
2.2 R프로그램 시작하기
3장 데이터 입력 및 기본 연산
3.1 데이터 이름규칙
3.2 벡터
3.3 행렬(matrix)
3.4 데이터 프레임(data frame)
3.5 기타 연산자
4장 제어문과 함수
4.1 IF문
4.2 FOR문
4.3 WHILE문
4.4 함수 만들기
5장 그래프
5.1 plot
5.2 lines
5.3 abline
5.4 curve
5.5 여러 개의 그래프를 나타내기
5.6 3차원 그래프 그리기
6장 엑셀에서 데이터 읽어오기
7장 패키지 사용하기
제2부 R프로그램 응용
8장 퍼지제어 및 추론
8.1 퍼지개요
8.2 퍼지집합
8.3 퍼지관계와 퍼지논리
8.4 퍼지추론 시스템
9장 신경회로망(Neural Network)
9.2 신경회로망 적용예제
10장 뉴로-퍼지추론 시스템(ANFIS)
10.1 뉴로-퍼지추론 시스템 소개
10.2 뉴로-퍼지추론 시스템 적용예제 1
10.3 뉴로-퍼지추론 시스템 적용예제 2
11장 유전자 알고리즘
11.1 유전자 알고리즘 소개
11.2 유전자 알고리즘 적용예제 1
11.3 유전자 알고리즘 적용예제 2
12장 기계학습 알고리즘 활용
12.1 산업별 활용분야 소개
12.2 맺음말
참고문헌
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