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웹, 소셜 미디어, 모바일 활동, 센서, 인터넷 상거래, 그 외 많은 애플리케이션의 발달로 엄청난 규모의 데이터가 생성되고 있으며, 데이터 마이닝으로 이런 데이터에서 유용한 정보를 얻을 수 있다. 이 책은 데이터 마이닝 분야의 핵심 과제들을 해결하고, 대규모 데이터에 적용할 수 있는 현실적인 알고리즘들에 초점을 맞추고 있다. ?책의 일부 내용을 미리 읽어보실 수 있습니다. 미리보기
저자: 쥬어 레스코벡,아난드 라자라만,제프리 데이비드 울만 저/박효균,이미정 역
1장. 데이터 마이닝
1.1 데이터 마이닝이란?
1.1.1 모델링
1.1.2 통계 모델링
1.1.3 머신러닝
1.1.4 모델링에 대한 연산적 접근
1.1.5 요약
1.1.6 특징 추출
1.2 데이터 마이닝의 통계적 한계점
1.2.1 통합 정보 인지
1.2.2 본페로니의 이론
1.2.3 본페로니의 이론 사례
1.2.4 1.2절 연습문제
1.3 알아 두면 유용한 사실들
1.3.1 문서에서의 단어 중요도
1.3.2 해시 함수
1.3.3 인덱스
1.3.4 보조기억장치
1.3.5 자연 로그의 밑
1.3.6 멱 법칙
1.3.7 1.3절 연습문제
1.4 이 책의 개요
1.5 요약
1.6 참고문헌
2장. 맵리듀스와 새로운 소프트웨어 스택
2.1 분산 파일 시스템
2.1.1 노드들의 물리적 구조
2.1.2 대용량 파일 시스템 구조
2.2 맵리듀스
2.2.1 맵 태스크
2.2.2 키에 의한 그루핑
2.2.3 리듀스 태스크
2.2.4 컴바이너
2.2.5 맵리듀스 실행에 대한 더 자세한 설명
2.2.6 노드 장애 처리
2.2.7 2.2절 연습문제
2.3 맵리듀스를 사용하는 알고리즘
2.3.1 맵리듀스를 사용한 행렬 벡터 곱셈
2.3.2 벡터 v가 메인 메모리에 올라가지 않는 경우
2.3.3 관계 대수 연산
2.3.4 맵리듀스를 사용한 선택 연산
2.3.5 맵리듀스를 사용한 추출 연산
2.3.6 맵리듀스를 사용한 합집합, 교집합, 차집합 연산
2.3.7 맵리듀스를 사용한 자연 조인 연산
2.3.8 맵리듀스를 사용한 그루핑과 집계 연산
2.3.9 행렬 곱셈
2.3.10 한 단계 맵리듀스를 사용한 행렬 곱셈
2.3.11 2.3절 연습문제
2.4 맵리듀스의 확장
2.4.1 워크플로 시스템
2.4.2 스파크
2.4.3 스파크 구현
2.4.4 텐서플로
2.4.5 맵리듀스의 재귀적 확장
2.4.6 벌크 동기 시스템
2.4.7 2.4절 연습문제
2.5 통신 비용 모델
2.5.1 태스크 네트워크에서의 통신 비용
2.5.2 월-클록 시간
2.5.3 다중 조인
2.5.4 2.5절 연습문제
2.6 맵리듀스에 대한 복잡도 이론
2.6.1 리듀서 크기와 복제율
2.6.2 예제: 유사도 조인
2.6.3 맵리듀스 문제를 위한 그래프 모델
2.6.4 매핑 스키마
2.6.5 모든 입력이 주어지지 않은 경우
2.6.6 복제율의 하한값
2.6.7 사례 분석: 행렬 곱셈
2.6.8 2.6절 연습문제
2.7 요약
2.8 참고문헌
3장. 유사 항목 찾기
3.1 집합 유사도의 응용
3.1.1 집합의 자카드 유사도
3.1.2 문서의 유사성
3.1.3 유사 집합 문제에서의 협업 필터링
3.1.4 3.1절 연습문제
3.2 문서의 슁글링
3.2.1 k-슁글
3.2.2 슁글의 크기 선택
3.2.3 슁글의 해싱
3.2.4 단어를 기반으로 만드는 슁글
3.2.5 3.2절 연습문제
3.3 집합의 유사도 보존 요약
3.3.1 집합의 행렬 표현
3.3.2 민해싱
3.3.3 민해싱과 자카드 유사도
3.3.4 민해시 시그니처
3.3.5 민해시 시그니처 연산의 실제
3.3.6 민해싱 속도 향상
3.3.7 해시 함수를 사용한 속도 향상
3.3.8 3.3절 연습문제
3.4 문서의 지역성 기반 해싱
3.4.1 민해시 시그니처의 LSH
3.4.2 밴드 분할 기법의 분석
3.4.3 기법들의 결합
3.4.4 3.4절 연습문제
3.5 거리 측정
3.5.1 거리 측정법의 정의
3.5.2 유클리드 거리
3.5.3 자카드 거리
3.5.4 코사인 거리
3.5.5 편집 거리
3.5.6 해밍 거리
3.5.7 3.5절 연습문제
3.6 지역성 기반 함수의 이론
3.6.1 지역성 기반 함수
3.6.2 자카드 거리에 대한 지역성 기반 함수군
3.6.3 지역성 기반 함수의 확장
3.6.4 3.6절 연습문제
3.7 다른 거리 측정법들을 위한 LSH 함수군
3.7.1 해밍 거리에 대한 LSH 함수군
3.7.2 무작위 초평면과 코사인 거리
3.7.3 스케치
3.7.4 유클리드 거리의 LSH 함수군
3.7.5 유클리드 공간에서의 LSH 함수군에 대한 더 자세한 설명
3.7.6 3.7절 연습문제
3.8 지역성 기반 해시 응용 분야
3.8.1 개체 식별
3.8.2 개체 식별 예제
3.8.3 레코드의 일치 판정
3.8.4 지문 판독
3.8.5 지문 판독을 위한 LSH 함수군
3.8.6 유사한 신문 기사
3.8.7 3.8절 연습문제
3.9 높은 유사도 처리 방법
3.9.1 동일한 항목 찾기
3.9.2 집합의 문자열 표현
3.9.3 길이 기반 필터링
3.9.4 접두사 인덱싱
3.9.5 위치 정보 이용
3.9.6 인덱스 위치 및 길이 활용
3.9.7 3.9절 연습문제
3.10 요약
3.11 참고문헌
4장. 스트림 데이터 마이닝
4.1 스트림 데이터 모델
4.1.1 데이터 스트림 관리 시스템
4.1.2 스트림 소스의 예
4.1.3 스트림 질의
4.1.4 스트림 처리 시 이슈
4.2 스트림 데이터의 표본 추출
4.2.1 동기 부여를 위한 예제
4.2.2 대표 표본 추출
4.2.3 일반적인 표본 추출 문제
4.2.4 표본 크기 검증
4.2.5 4.2절 연습문제
4.3 스트림 필터링
4.3.1 동기부여를 위한 예제
4.3.2 블룸 필터
4.3.3 블룸 필터링 분석
4.3.4 4.3절 연습문제
4.4 스트림에서 중복을 제거한 원소 개수 세기
4.4.1 중복을 제거한 원소 개수
4.4.2 플라졸레-마틴 알고리즘
4.4.3 근사치의 조합
4.4.4 필요 공간
4.4.5 4.4절 연습문제
4.5 모멘트 근사치
4.5.1 모멘트의 정의
4.5.2 두 번째 모멘트를 위한 알론-마티아스-세게디 알고리즘
4.5.3 알론-마티아스-세게디 알고리즘 작동 원리
4.5.4 높은 모멘트
4.5.5 무한한 스트림의 처리
4.5.6 4.5절 연습문제
4.6 윈도우 내에서의 카운트
4.6.1 정확하게 개수를 세는 데 드는 비용
4.6.2 다타르-지오니스-인디크-모트와니 알고리즘
4.6.3 DGIM 알고리즘을 위한 공간 요구 조건
4.6.4 DGIM 알고리즘으로 질의 응답하기
4.6.5 DGIM 조건 유지하기
4.6.6 오차 줄이기
4.6.7 일반적인 개수 세기로 확장
4.6.8 4.6절 연습문제
4.7 감쇠 윈도우
4.7.1 자주 등장하는 원소를 찾는 문제
4.7.2 감쇠 윈도우의 정의
4.7.3 가장 인기 있는 원소들 찾기
4.8 요약
4.9 참고문헌
5장. 링크 분석
5.1 페이지랭크
5.1.1 초기 검색 엔진과 용어 스팸
5.1.2 페이지랭크의 정의
5.1.3 웹의 구조
5.1.4 데드 엔드 피하기
5.1.5 스파이더 트랩과 세금 매김
5.1.6 검색 엔진의 페이지랭크 사용
5.1.7 5.1절 연습문제
5.2 페이지랭크의 효율적인 연산
5.2.1 전이 행렬의 표현
5.2.2 맵리듀스를 이용한 페이지랭크 반복
5.2.3 결과 벡터를 합산해 내기 위한 컴바이너의 사용
5.2.4 전이 행렬의 블록 표현
5.2.5 페이지랭크 반복 연산을 위한 그 외 효율적인 접근법
5.2.6 5.2절 연습문제
5.3 주제 기반 페이지랭크
5.3.1 주제 기반 페이지랭크의 필요성
5.3.2 편향된 랜덤 워크
5.3.3 주제 기반 페이지랭크의 사용
5.3.4 단어로부터 주제 추론
5.3.5 5.3절 연습문제
5.4 링크 스팸
5.4.1 스팸 팜의 구조
5.4.2 스팸 팜 분석
5.4.3 링크 스팸과의 전쟁
5.4.4 트러스트랭크
5.4.5 스팸 매스
5.4.6 5.4절 연습문제
5.5 허브와 권위자
5.5.1 HITS의 직관적 이해
5.5.2 허브 지수와 권위 지수의 공식화
5.5.3 5.5절 연습문제
5.6 요약
5.7 참고문헌
6장. 빈발 항목집합
6.1 시장바구니 모델
6.1.1 빈발 항목집합의 정의
6.1.2 빈발 항목집합의 응용
6.1.3 연관 규칙
6.1.4 신뢰도가 높은 연관 규칙 찾기
6.1.5 6.1절 연습문제
6.2 시장바구니와 선험적 알고리즘
6.2.1 시장바구니 데이터의 표현
6.2.2 항목집합을 세기 위한 메인 메모리의 사용
6.2.3 항목집합의 단조성
6.2.4 쌍 개수로의 귀결
6.2.5 선험적 알고리즘
6.2.6 모든 빈발 항목집합을 위한 선험적 알고리즘
6.2.7 6.2절 연습문제
6.3 메인 메모리에서 더 큰 데이터셋 처리하기
6.3.1 PCY 알고리즘
6.3.2 다단계 알고리즘
6.3.3 다중 해시 알고리즘
6.3.4 6.3절 연습문제
6.4 단계 한정 알고리즘
6.4.1 단순 무작위 알고리즘
6.4.2 표본 추출 알고리즘에서의 오류 방지
6.4.3 SON 알고리즘
6.4.4 SON 알고리즘과 맵리듀스
6.4.5 토이보넨의 알고리즘
6.4.6 토이보넨의 알고리즘이 동작하는 이유
6.4.7 6.4절 연습문제
6.5 스트림에서 빈발 항목 개수 세기
6.5.1 스트림에서의 표본 추출 방법
6.5.2 감쇠 윈도우에서의 빈발 항목집합
6.5.3 기법들의 결합
6.5.4 6.5절 연습문제
6.6 요약
6.7 참고문헌
7장. 클러스터링
7.1 클러스터링 기법의 개요
7.1.1 점, 공간, 거리
7.1.2 클러스터링 전략
7.1.3 차원의 저주
7.1.4 7.1절 연습문제
7.2 계층적 클러스터링
7.2.1 유클리드 공간에서 계층적 클러스터링
7.2.2 계층적 클러스터링의 효율성
7.2.3 그 외의 계층적 클러스터링 처리 규칙들
7.2.4 비유클리드 공간에서 계층적 클러스터링
7.2.5 7.2절 연습문제
7.3 K평균 알고리즘
7.3.1 k평균의 기초
7.3.2 k평균의 클러스터 초기화
7.3.3 적합한 k값의 선택
7.3.4 BFR 알고리즘
7.3.5 BFR 알고리즘의 데이터 처리
7.3.6 7.3절 연습문제
7.4 CURE 알고리즘
7.4.1 CURE에서의 초기화
7.4.2 CURE 알고리즘의 종료
7.4.3 7.4절 연습문제
7.5 비유클리드 공간에서 클러스터링
7.5.1 GRGPF 알고리즘의 클러스터 표현 방식
7.5.2 클러스터 트리 초기화
7.5.3 GRGPF 알고리즘에서 점들을 추가하기
7.5.4 클러스터의 분할과 병합
7.5.5 7.5절 연습문제
7.6 스트림을 위한 클러스터링과 병렬 처리
7.6.1 스트림 연산 모델
7.6.2 스트림-클러스터링 알고리즘
7.6.3 버킷 초기화
7.6.4 버킷 병합
7.6.5 질의에 대한 응답
7.6.6 분산 환경에서의 클러스터링
7.6.7 7.6절 연습문제
7.7 요약
7.8 참고문헌
8장. 웹을 통한 광고
8.1 온라인 광고와 관련된 주제들
8.1.1 광고의 기회
8.1.2 광고 직접 배치
8.1.3 디스플레이 광고의 문제
8.2 온라인 알고리즘
8.2.1 온라인과 오프라인 알고리즘
8.2.2 탐욕적 알고리즘
8.2.3 경쟁률
8.2.4 8.2절 연습문제
8.3 조합 문제
8.3.1 조합과 완벽한 조합
8.3.2 최선 조합을 찾는 탐욕적 알고리즘
8.3.3 탐욕적 조합의 경쟁률
8.3.4 8.3절 연습문제
8.4 애드워즈 문제
8.4.1 검색 광고의 역사
8.4.2 애드워즈 문제의 정의
8.4.3 애드워즈 문제에 대한 탐욕적 접근법
8.4.4 밸런스 알고리즘
8.4.5 밸런스 알고리즘 경쟁률의 하한선
8.4.6 입찰자가 많은 경우의 밸런스 알고리즘
8.4.7 밸런스 알고리즘의 일반화
8.4.8 애드워즈 문제와 관련된 마지막 사실
8.4.9 8.4절 연습문제
8.5 애드워즈 구현
8.5.1 입찰과 검색 질의 조합
8.5.2 좀 더 복잡한 조합 문제
8.5.3 문서와 입찰 광고를 조합하는 알고리즘
8.6 요약
8.7 참고문헌
9장. 추천 시스템
9.1 추천 시스템 모델
9.1.1 다목적 행렬
9.1.2 롱테일
9.1.3 추천 시스템의 응용 분야
9.1.4 다목적 행렬 생성
9.2 내용 기반 추천
9.2.1 항목 프로파일
9.2.2 문서의 특징 추출
9.2.3 태그에서 얻는 항목 특징
9.2.4 항목 프로파일 표현
9.2.5 사용자 프로파일
9.2.6 내용 기반 항목 추천
9.2.7 분류 알고리즘
9.2.8 9.2절 연습문제
9.3 협업 필터링
9.3.1 유사성 측정
9.3.2 유사도의 이중성
9.3.3 사용자와 항목 클러스터링
9.3.4 9.3절 연습문제
9.4 차원 축소
9.4.1 UV 분해
9.4.2 평균 제곱근 오차
9.4.3 UV 분해의 단계적 연산
9.4.4 임의의 원소 최적화
9.4.5 완성된 UV 분해 알고리즘 구현
9.4.6 9.4절 연습문제
9.5 넷플릭스 챌린지
9.6 요약
9.7 참고문헌
10장. 소셜 네트워크 그래프 마이닝
10.1 소셜 네트워크 그래프
10.1.1 소셜 네트워크란 무엇인가?
10.1.2 그래프로서의 소셜 네트워크
10.1.3 다양한 소셜 네트워크들
10.1.4 다양한 종류의 노드를 갖는 네트워크
10.1.5 10.1절 연습문제
10.2 소셜 네트워크 그래프 클러스터링
10.2.1 소셜 네트워크 그래프의 거리 측정법
10.2.2 표준 클러스터링 방법의 적용
10.2.3 중계성
10.2.4 거번-뉴먼 알고리즘
10.2.5 중계성을 사용해 커뮤니티 찾기
10.2.6 10.2절 연습문제
10.3 커뮤니티의 직접적 발견
10.3.1 무리 찾기
10.3.2 완전 이분 그래프
10.3.3 완전 이분 부분 그래프 찾기
10.3.4 완전 이분 그래프가 존재해야 하는 이유
10.3.5 10.3절 연습문제
10.4 그래프 분할
10.4.1 분할을 잘하는 방법은 무엇인가?
10.4.2 구분선 정규화
10.4.3 그래프를 설명하는 행렬들
10.4.4 라플라스 행렬의 고유값
10.4.5 또 다른 분할 방식
10.4.6 10.4절 연습문제
10.5 겹치는 커뮤니티 찾기
10.5.1 커뮤니티의 본질
10.5.2 최대 가능도 추정법
10.5.3 소속-그래프 모델
10.5.4 커뮤니티 할당의 이산형 최적화
10.5.5 이산적인 멤버십 변경을 피하는 방법
10.5.6 10.5절 연습문제
10.6 유사순위
10.6.1 소셜 그래프의 랜덤 워커
10.6.2 재출발이 가능한 랜덤 워커
10.6.3 근사 유사순위
10.6.4 근사 유사순위가 동작하는 이유
10.6.5 커뮤니티 찾기를 위한 유사순위의 응용
10.6.6 10.6절 연습문제
10.7 삼각형의 개수 세기
10.7.1 삼각형 개수를 세는 이유
10.7.2 삼각형을 찾는 알고리즘
10.7.3 삼각형을 찾는 알고리즘의 효율
10.7.4 맵리듀스를 사용해 삼각형 찾기
10.7.5 더 적은 리듀스 태스크 사용하기
10.7.6 10.7절 연습문제
10.8 그래프의 이웃 특징
10.8.1 방향 그래프와 이웃들
10.8.2 그래프의 지름
10.8.3 이행적 폐쇄와 도달 가능성
10.8.4 맵리듀스를 통한 도달 가능성
10.8.5 세미-나이브 평가
10.8.6 선형 이행적 폐쇄
10.8.7 재귀적 배가에 의한 이행적 폐쇄
10.8.8 지능형 이행적 폐쇄
10.8.9 방법 비교
10.8.10 그래프 축소에 의한 이행적 폐쇄
10.8.11 이웃들의 크기 추정
10.8.12 10.8절 연습문제
10.9 요약
10.10 참고문헌
11장. 차원 축소
11.1 대칭 행렬의 고유값과 고유 벡터
11.1.1 정의
11.1.2 고유값과 고유 벡터 계산
11.1.3 반복 제곱법으로 고유쌍 찾기
11.1.4 고유 벡터의 행렬
11.1.5 11.1절 연습문제
11.2 주성분 분석
11.2.1 설명에 도움이 되는 예제
11.2.2 차원 축소를 위한 고유 벡터의 사용
11.2.3 거리의 행렬
11.2.4 11.2절 연습문제
11.3 특이값 분해
11.3.1 SVD의 정의
11.3.2 SVD의 해석
11.3.3 SVD를 사용한 차원 축소
11.3.4 작은 특이값을 제거하는 방식이 동작하는 이유
11.3.5 콘셉트를 사용한 질의
11.3.6 행렬의 SVD 계산
11.3.7 11.3절 연습문제
11.4 CUR 분해
11.4.1 CUR의 정의
11.4.2 행과 열의 적절한 선택
11.4.3 중간 행렬 구성
11.4.4 CUR 분해 완성
11.4.5 중복된 행과 열 제거
11.4.6 11.4절 연습문제
11.5 요약
11.6 참고문헌
12장. 대규모 머신러닝
12.1 머신러닝 모델
12.1.1 학습 집합
12.1.2 설명에 도움이 되는 예제
12.1.3 머신러닝 기법들
12.1.4 머신러닝의 구조
12.1.5 12.1절 연습문제
12.2 퍼셉트론
12.2.1 임계값 0으로 퍼셉트론 학습시키기
12.2.2 퍼셉트론의 수렴
12.2.3 위노우 알고리즘
12.2.4 임계점의 변경을 허용하기
12.2.5 다중 클래스 퍼셉트론
12.2.6 학습 집합 변형
12.2.7 퍼셉트론의 문제점
12.2.8 퍼셉트론의 병렬 구현
12.2.9 12.2절 연습문제
12.3 서포트 벡터 머신
12.3.1 SVM의 동작 원리
12.3.2 초평면 정규화
12.3.3 최적 근사치 구분자 찾기
12.3.4 경사 하강법에 의한 SVM 해
12.3.5 확률적 경사 하강법
12.3.6 SVM의 병렬 구현
12.3.7 12.3절 연습문제
12.4 최근접 이웃 학습
12.4.1 최근접 이웃을 계산하기 위한 프레임워크
12.4.2 하나의 최근접 이웃 학습
12.4.3 일차원 함수 학습
12.4.4 커널 회귀 분석
12.4.5 고차원 유클리드 데이터 처리
12.4.6 비유클리드 거리 처리
12.4.7 12.4절 연습 문제
12.5 의사결정 트리
12.5.1 의사결정 트리 사용
12.5.2 불순도 측정
12.5.3 의사결정 트리 노드의 설계
12.5.4 수치형 특징을 사용한 테스트 선택
12.5.5 범주형 특징을 사용한 테스트 선택
12.5.6 의사결정 트리의 병렬 설계
12.5.7 노드 가지치기(Node Pruning)
12.5.8 의사결정 포레스트
12.5.9 12.5절 연습문제
12.6 학습 방식의 비교
12.7 요약
12.8 참고문헌
13장. 신경망과 딥러닝
13.1 신경망 소개
13.1.1 신경망
13.1.2 노드 간 상호 연결
13.1.3 컨볼루션 신경망
13.1.4 신경망 설계 문제
13.1.5 13.1절 연습문제
13.2 고밀도 피드 포워드 네트워크
13.2.1 선형 대수 표기법
13.2.2 활성 함수
13.2.3 시그모이드
13.2.4 쌍곡선 탄젠트
13.2.5 소프트맥스
13.2.6 정류 선형 유닛
13.2.7 손실 함수
13.2.8 회귀 손실
13.2.9 분류 손실
13.2.10 13.2절 연습문제
13.3 역전파와 경사 하강법
13.3.1 계산 그래프
13.3.2 경사, 야코비안, 연쇄 규칙
13.3.3 역전파 알고리즘
13.3.4 경사 하강 반복하기
13.3.5 텐서
13.3.6 13.3절 연습문제
13.4 컨볼루션 신경망
13.4.1 컨볼루션 레이어
13.4.2 컨볼루션과 교차 상관
13.4.3 풀링 레이어
13.4.4 CNN 아키텍처
13.4.5 구현과 학습
13.4.6 13.4절 연습문제
13.5 순환 신경망
13.5.1 RNN 학습시키기
13.5.2 경사 소실과 폭발
13.5.3 장단기 기억
13.5.4 13.5절 연습문제
13.6 정칙화
13.6.1 norm 패널티
13.6.2 드롭아웃
13.6.3 조기 종료
13.6.4 데이터셋 증강
13.7 요약
13.8 참고문헌
1.1 데이터 마이닝이란?
1.1.1 모델링
1.1.2 통계 모델링
1.1.3 머신러닝
1.1.4 모델링에 대한 연산적 접근
1.1.5 요약
1.1.6 특징 추출
1.2 데이터 마이닝의 통계적 한계점
1.2.1 통합 정보 인지
1.2.2 본페로니의 이론
1.2.3 본페로니의 이론 사례
1.2.4 1.2절 연습문제
1.3 알아 두면 유용한 사실들
1.3.1 문서에서의 단어 중요도
1.3.2 해시 함수
1.3.3 인덱스
1.3.4 보조기억장치
1.3.5 자연 로그의 밑
1.3.6 멱 법칙
1.3.7 1.3절 연습문제
1.4 이 책의 개요
1.5 요약
1.6 참고문헌
2장. 맵리듀스와 새로운 소프트웨어 스택
2.1 분산 파일 시스템
2.1.1 노드들의 물리적 구조
2.1.2 대용량 파일 시스템 구조
2.2 맵리듀스
2.2.1 맵 태스크
2.2.2 키에 의한 그루핑
2.2.3 리듀스 태스크
2.2.4 컴바이너
2.2.5 맵리듀스 실행에 대한 더 자세한 설명
2.2.6 노드 장애 처리
2.2.7 2.2절 연습문제
2.3 맵리듀스를 사용하는 알고리즘
2.3.1 맵리듀스를 사용한 행렬 벡터 곱셈
2.3.2 벡터 v가 메인 메모리에 올라가지 않는 경우
2.3.3 관계 대수 연산
2.3.4 맵리듀스를 사용한 선택 연산
2.3.5 맵리듀스를 사용한 추출 연산
2.3.6 맵리듀스를 사용한 합집합, 교집합, 차집합 연산
2.3.7 맵리듀스를 사용한 자연 조인 연산
2.3.8 맵리듀스를 사용한 그루핑과 집계 연산
2.3.9 행렬 곱셈
2.3.10 한 단계 맵리듀스를 사용한 행렬 곱셈
2.3.11 2.3절 연습문제
2.4 맵리듀스의 확장
2.4.1 워크플로 시스템
2.4.2 스파크
2.4.3 스파크 구현
2.4.4 텐서플로
2.4.5 맵리듀스의 재귀적 확장
2.4.6 벌크 동기 시스템
2.4.7 2.4절 연습문제
2.5 통신 비용 모델
2.5.1 태스크 네트워크에서의 통신 비용
2.5.2 월-클록 시간
2.5.3 다중 조인
2.5.4 2.5절 연습문제
2.6 맵리듀스에 대한 복잡도 이론
2.6.1 리듀서 크기와 복제율
2.6.2 예제: 유사도 조인
2.6.3 맵리듀스 문제를 위한 그래프 모델
2.6.4 매핑 스키마
2.6.5 모든 입력이 주어지지 않은 경우
2.6.6 복제율의 하한값
2.6.7 사례 분석: 행렬 곱셈
2.6.8 2.6절 연습문제
2.7 요약
2.8 참고문헌
3장. 유사 항목 찾기
3.1 집합 유사도의 응용
3.1.1 집합의 자카드 유사도
3.1.2 문서의 유사성
3.1.3 유사 집합 문제에서의 협업 필터링
3.1.4 3.1절 연습문제
3.2 문서의 슁글링
3.2.1 k-슁글
3.2.2 슁글의 크기 선택
3.2.3 슁글의 해싱
3.2.4 단어를 기반으로 만드는 슁글
3.2.5 3.2절 연습문제
3.3 집합의 유사도 보존 요약
3.3.1 집합의 행렬 표현
3.3.2 민해싱
3.3.3 민해싱과 자카드 유사도
3.3.4 민해시 시그니처
3.3.5 민해시 시그니처 연산의 실제
3.3.6 민해싱 속도 향상
3.3.7 해시 함수를 사용한 속도 향상
3.3.8 3.3절 연습문제
3.4 문서의 지역성 기반 해싱
3.4.1 민해시 시그니처의 LSH
3.4.2 밴드 분할 기법의 분석
3.4.3 기법들의 결합
3.4.4 3.4절 연습문제
3.5 거리 측정
3.5.1 거리 측정법의 정의
3.5.2 유클리드 거리
3.5.3 자카드 거리
3.5.4 코사인 거리
3.5.5 편집 거리
3.5.6 해밍 거리
3.5.7 3.5절 연습문제
3.6 지역성 기반 함수의 이론
3.6.1 지역성 기반 함수
3.6.2 자카드 거리에 대한 지역성 기반 함수군
3.6.3 지역성 기반 함수의 확장
3.6.4 3.6절 연습문제
3.7 다른 거리 측정법들을 위한 LSH 함수군
3.7.1 해밍 거리에 대한 LSH 함수군
3.7.2 무작위 초평면과 코사인 거리
3.7.3 스케치
3.7.4 유클리드 거리의 LSH 함수군
3.7.5 유클리드 공간에서의 LSH 함수군에 대한 더 자세한 설명
3.7.6 3.7절 연습문제
3.8 지역성 기반 해시 응용 분야
3.8.1 개체 식별
3.8.2 개체 식별 예제
3.8.3 레코드의 일치 판정
3.8.4 지문 판독
3.8.5 지문 판독을 위한 LSH 함수군
3.8.6 유사한 신문 기사
3.8.7 3.8절 연습문제
3.9 높은 유사도 처리 방법
3.9.1 동일한 항목 찾기
3.9.2 집합의 문자열 표현
3.9.3 길이 기반 필터링
3.9.4 접두사 인덱싱
3.9.5 위치 정보 이용
3.9.6 인덱스 위치 및 길이 활용
3.9.7 3.9절 연습문제
3.10 요약
3.11 참고문헌
4장. 스트림 데이터 마이닝
4.1 스트림 데이터 모델
4.1.1 데이터 스트림 관리 시스템
4.1.2 스트림 소스의 예
4.1.3 스트림 질의
4.1.4 스트림 처리 시 이슈
4.2 스트림 데이터의 표본 추출
4.2.1 동기 부여를 위한 예제
4.2.2 대표 표본 추출
4.2.3 일반적인 표본 추출 문제
4.2.4 표본 크기 검증
4.2.5 4.2절 연습문제
4.3 스트림 필터링
4.3.1 동기부여를 위한 예제
4.3.2 블룸 필터
4.3.3 블룸 필터링 분석
4.3.4 4.3절 연습문제
4.4 스트림에서 중복을 제거한 원소 개수 세기
4.4.1 중복을 제거한 원소 개수
4.4.2 플라졸레-마틴 알고리즘
4.4.3 근사치의 조합
4.4.4 필요 공간
4.4.5 4.4절 연습문제
4.5 모멘트 근사치
4.5.1 모멘트의 정의
4.5.2 두 번째 모멘트를 위한 알론-마티아스-세게디 알고리즘
4.5.3 알론-마티아스-세게디 알고리즘 작동 원리
4.5.4 높은 모멘트
4.5.5 무한한 스트림의 처리
4.5.6 4.5절 연습문제
4.6 윈도우 내에서의 카운트
4.6.1 정확하게 개수를 세는 데 드는 비용
4.6.2 다타르-지오니스-인디크-모트와니 알고리즘
4.6.3 DGIM 알고리즘을 위한 공간 요구 조건
4.6.4 DGIM 알고리즘으로 질의 응답하기
4.6.5 DGIM 조건 유지하기
4.6.6 오차 줄이기
4.6.7 일반적인 개수 세기로 확장
4.6.8 4.6절 연습문제
4.7 감쇠 윈도우
4.7.1 자주 등장하는 원소를 찾는 문제
4.7.2 감쇠 윈도우의 정의
4.7.3 가장 인기 있는 원소들 찾기
4.8 요약
4.9 참고문헌
5장. 링크 분석
5.1 페이지랭크
5.1.1 초기 검색 엔진과 용어 스팸
5.1.2 페이지랭크의 정의
5.1.3 웹의 구조
5.1.4 데드 엔드 피하기
5.1.5 스파이더 트랩과 세금 매김
5.1.6 검색 엔진의 페이지랭크 사용
5.1.7 5.1절 연습문제
5.2 페이지랭크의 효율적인 연산
5.2.1 전이 행렬의 표현
5.2.2 맵리듀스를 이용한 페이지랭크 반복
5.2.3 결과 벡터를 합산해 내기 위한 컴바이너의 사용
5.2.4 전이 행렬의 블록 표현
5.2.5 페이지랭크 반복 연산을 위한 그 외 효율적인 접근법
5.2.6 5.2절 연습문제
5.3 주제 기반 페이지랭크
5.3.1 주제 기반 페이지랭크의 필요성
5.3.2 편향된 랜덤 워크
5.3.3 주제 기반 페이지랭크의 사용
5.3.4 단어로부터 주제 추론
5.3.5 5.3절 연습문제
5.4 링크 스팸
5.4.1 스팸 팜의 구조
5.4.2 스팸 팜 분석
5.4.3 링크 스팸과의 전쟁
5.4.4 트러스트랭크
5.4.5 스팸 매스
5.4.6 5.4절 연습문제
5.5 허브와 권위자
5.5.1 HITS의 직관적 이해
5.5.2 허브 지수와 권위 지수의 공식화
5.5.3 5.5절 연습문제
5.6 요약
5.7 참고문헌
6장. 빈발 항목집합
6.1 시장바구니 모델
6.1.1 빈발 항목집합의 정의
6.1.2 빈발 항목집합의 응용
6.1.3 연관 규칙
6.1.4 신뢰도가 높은 연관 규칙 찾기
6.1.5 6.1절 연습문제
6.2 시장바구니와 선험적 알고리즘
6.2.1 시장바구니 데이터의 표현
6.2.2 항목집합을 세기 위한 메인 메모리의 사용
6.2.3 항목집합의 단조성
6.2.4 쌍 개수로의 귀결
6.2.5 선험적 알고리즘
6.2.6 모든 빈발 항목집합을 위한 선험적 알고리즘
6.2.7 6.2절 연습문제
6.3 메인 메모리에서 더 큰 데이터셋 처리하기
6.3.1 PCY 알고리즘
6.3.2 다단계 알고리즘
6.3.3 다중 해시 알고리즘
6.3.4 6.3절 연습문제
6.4 단계 한정 알고리즘
6.4.1 단순 무작위 알고리즘
6.4.2 표본 추출 알고리즘에서의 오류 방지
6.4.3 SON 알고리즘
6.4.4 SON 알고리즘과 맵리듀스
6.4.5 토이보넨의 알고리즘
6.4.6 토이보넨의 알고리즘이 동작하는 이유
6.4.7 6.4절 연습문제
6.5 스트림에서 빈발 항목 개수 세기
6.5.1 스트림에서의 표본 추출 방법
6.5.2 감쇠 윈도우에서의 빈발 항목집합
6.5.3 기법들의 결합
6.5.4 6.5절 연습문제
6.6 요약
6.7 참고문헌
7장. 클러스터링
7.1 클러스터링 기법의 개요
7.1.1 점, 공간, 거리
7.1.2 클러스터링 전략
7.1.3 차원의 저주
7.1.4 7.1절 연습문제
7.2 계층적 클러스터링
7.2.1 유클리드 공간에서 계층적 클러스터링
7.2.2 계층적 클러스터링의 효율성
7.2.3 그 외의 계층적 클러스터링 처리 규칙들
7.2.4 비유클리드 공간에서 계층적 클러스터링
7.2.5 7.2절 연습문제
7.3 K평균 알고리즘
7.3.1 k평균의 기초
7.3.2 k평균의 클러스터 초기화
7.3.3 적합한 k값의 선택
7.3.4 BFR 알고리즘
7.3.5 BFR 알고리즘의 데이터 처리
7.3.6 7.3절 연습문제
7.4 CURE 알고리즘
7.4.1 CURE에서의 초기화
7.4.2 CURE 알고리즘의 종료
7.4.3 7.4절 연습문제
7.5 비유클리드 공간에서 클러스터링
7.5.1 GRGPF 알고리즘의 클러스터 표현 방식
7.5.2 클러스터 트리 초기화
7.5.3 GRGPF 알고리즘에서 점들을 추가하기
7.5.4 클러스터의 분할과 병합
7.5.5 7.5절 연습문제
7.6 스트림을 위한 클러스터링과 병렬 처리
7.6.1 스트림 연산 모델
7.6.2 스트림-클러스터링 알고리즘
7.6.3 버킷 초기화
7.6.4 버킷 병합
7.6.5 질의에 대한 응답
7.6.6 분산 환경에서의 클러스터링
7.6.7 7.6절 연습문제
7.7 요약
7.8 참고문헌
8장. 웹을 통한 광고
8.1 온라인 광고와 관련된 주제들
8.1.1 광고의 기회
8.1.2 광고 직접 배치
8.1.3 디스플레이 광고의 문제
8.2 온라인 알고리즘
8.2.1 온라인과 오프라인 알고리즘
8.2.2 탐욕적 알고리즘
8.2.3 경쟁률
8.2.4 8.2절 연습문제
8.3 조합 문제
8.3.1 조합과 완벽한 조합
8.3.2 최선 조합을 찾는 탐욕적 알고리즘
8.3.3 탐욕적 조합의 경쟁률
8.3.4 8.3절 연습문제
8.4 애드워즈 문제
8.4.1 검색 광고의 역사
8.4.2 애드워즈 문제의 정의
8.4.3 애드워즈 문제에 대한 탐욕적 접근법
8.4.4 밸런스 알고리즘
8.4.5 밸런스 알고리즘 경쟁률의 하한선
8.4.6 입찰자가 많은 경우의 밸런스 알고리즘
8.4.7 밸런스 알고리즘의 일반화
8.4.8 애드워즈 문제와 관련된 마지막 사실
8.4.9 8.4절 연습문제
8.5 애드워즈 구현
8.5.1 입찰과 검색 질의 조합
8.5.2 좀 더 복잡한 조합 문제
8.5.3 문서와 입찰 광고를 조합하는 알고리즘
8.6 요약
8.7 참고문헌
9장. 추천 시스템
9.1 추천 시스템 모델
9.1.1 다목적 행렬
9.1.2 롱테일
9.1.3 추천 시스템의 응용 분야
9.1.4 다목적 행렬 생성
9.2 내용 기반 추천
9.2.1 항목 프로파일
9.2.2 문서의 특징 추출
9.2.3 태그에서 얻는 항목 특징
9.2.4 항목 프로파일 표현
9.2.5 사용자 프로파일
9.2.6 내용 기반 항목 추천
9.2.7 분류 알고리즘
9.2.8 9.2절 연습문제
9.3 협업 필터링
9.3.1 유사성 측정
9.3.2 유사도의 이중성
9.3.3 사용자와 항목 클러스터링
9.3.4 9.3절 연습문제
9.4 차원 축소
9.4.1 UV 분해
9.4.2 평균 제곱근 오차
9.4.3 UV 분해의 단계적 연산
9.4.4 임의의 원소 최적화
9.4.5 완성된 UV 분해 알고리즘 구현
9.4.6 9.4절 연습문제
9.5 넷플릭스 챌린지
9.6 요약
9.7 참고문헌
10장. 소셜 네트워크 그래프 마이닝
10.1 소셜 네트워크 그래프
10.1.1 소셜 네트워크란 무엇인가?
10.1.2 그래프로서의 소셜 네트워크
10.1.3 다양한 소셜 네트워크들
10.1.4 다양한 종류의 노드를 갖는 네트워크
10.1.5 10.1절 연습문제
10.2 소셜 네트워크 그래프 클러스터링
10.2.1 소셜 네트워크 그래프의 거리 측정법
10.2.2 표준 클러스터링 방법의 적용
10.2.3 중계성
10.2.4 거번-뉴먼 알고리즘
10.2.5 중계성을 사용해 커뮤니티 찾기
10.2.6 10.2절 연습문제
10.3 커뮤니티의 직접적 발견
10.3.1 무리 찾기
10.3.2 완전 이분 그래프
10.3.3 완전 이분 부분 그래프 찾기
10.3.4 완전 이분 그래프가 존재해야 하는 이유
10.3.5 10.3절 연습문제
10.4 그래프 분할
10.4.1 분할을 잘하는 방법은 무엇인가?
10.4.2 구분선 정규화
10.4.3 그래프를 설명하는 행렬들
10.4.4 라플라스 행렬의 고유값
10.4.5 또 다른 분할 방식
10.4.6 10.4절 연습문제
10.5 겹치는 커뮤니티 찾기
10.5.1 커뮤니티의 본질
10.5.2 최대 가능도 추정법
10.5.3 소속-그래프 모델
10.5.4 커뮤니티 할당의 이산형 최적화
10.5.5 이산적인 멤버십 변경을 피하는 방법
10.5.6 10.5절 연습문제
10.6 유사순위
10.6.1 소셜 그래프의 랜덤 워커
10.6.2 재출발이 가능한 랜덤 워커
10.6.3 근사 유사순위
10.6.4 근사 유사순위가 동작하는 이유
10.6.5 커뮤니티 찾기를 위한 유사순위의 응용
10.6.6 10.6절 연습문제
10.7 삼각형의 개수 세기
10.7.1 삼각형 개수를 세는 이유
10.7.2 삼각형을 찾는 알고리즘
10.7.3 삼각형을 찾는 알고리즘의 효율
10.7.4 맵리듀스를 사용해 삼각형 찾기
10.7.5 더 적은 리듀스 태스크 사용하기
10.7.6 10.7절 연습문제
10.8 그래프의 이웃 특징
10.8.1 방향 그래프와 이웃들
10.8.2 그래프의 지름
10.8.3 이행적 폐쇄와 도달 가능성
10.8.4 맵리듀스를 통한 도달 가능성
10.8.5 세미-나이브 평가
10.8.6 선형 이행적 폐쇄
10.8.7 재귀적 배가에 의한 이행적 폐쇄
10.8.8 지능형 이행적 폐쇄
10.8.9 방법 비교
10.8.10 그래프 축소에 의한 이행적 폐쇄
10.8.11 이웃들의 크기 추정
10.8.12 10.8절 연습문제
10.9 요약
10.10 참고문헌
11장. 차원 축소
11.1 대칭 행렬의 고유값과 고유 벡터
11.1.1 정의
11.1.2 고유값과 고유 벡터 계산
11.1.3 반복 제곱법으로 고유쌍 찾기
11.1.4 고유 벡터의 행렬
11.1.5 11.1절 연습문제
11.2 주성분 분석
11.2.1 설명에 도움이 되는 예제
11.2.2 차원 축소를 위한 고유 벡터의 사용
11.2.3 거리의 행렬
11.2.4 11.2절 연습문제
11.3 특이값 분해
11.3.1 SVD의 정의
11.3.2 SVD의 해석
11.3.3 SVD를 사용한 차원 축소
11.3.4 작은 특이값을 제거하는 방식이 동작하는 이유
11.3.5 콘셉트를 사용한 질의
11.3.6 행렬의 SVD 계산
11.3.7 11.3절 연습문제
11.4 CUR 분해
11.4.1 CUR의 정의
11.4.2 행과 열의 적절한 선택
11.4.3 중간 행렬 구성
11.4.4 CUR 분해 완성
11.4.5 중복된 행과 열 제거
11.4.6 11.4절 연습문제
11.5 요약
11.6 참고문헌
12장. 대규모 머신러닝
12.1 머신러닝 모델
12.1.1 학습 집합
12.1.2 설명에 도움이 되는 예제
12.1.3 머신러닝 기법들
12.1.4 머신러닝의 구조
12.1.5 12.1절 연습문제
12.2 퍼셉트론
12.2.1 임계값 0으로 퍼셉트론 학습시키기
12.2.2 퍼셉트론의 수렴
12.2.3 위노우 알고리즘
12.2.4 임계점의 변경을 허용하기
12.2.5 다중 클래스 퍼셉트론
12.2.6 학습 집합 변형
12.2.7 퍼셉트론의 문제점
12.2.8 퍼셉트론의 병렬 구현
12.2.9 12.2절 연습문제
12.3 서포트 벡터 머신
12.3.1 SVM의 동작 원리
12.3.2 초평면 정규화
12.3.3 최적 근사치 구분자 찾기
12.3.4 경사 하강법에 의한 SVM 해
12.3.5 확률적 경사 하강법
12.3.6 SVM의 병렬 구현
12.3.7 12.3절 연습문제
12.4 최근접 이웃 학습
12.4.1 최근접 이웃을 계산하기 위한 프레임워크
12.4.2 하나의 최근접 이웃 학습
12.4.3 일차원 함수 학습
12.4.4 커널 회귀 분석
12.4.5 고차원 유클리드 데이터 처리
12.4.6 비유클리드 거리 처리
12.4.7 12.4절 연습 문제
12.5 의사결정 트리
12.5.1 의사결정 트리 사용
12.5.2 불순도 측정
12.5.3 의사결정 트리 노드의 설계
12.5.4 수치형 특징을 사용한 테스트 선택
12.5.5 범주형 특징을 사용한 테스트 선택
12.5.6 의사결정 트리의 병렬 설계
12.5.7 노드 가지치기(Node Pruning)
12.5.8 의사결정 포레스트
12.5.9 12.5절 연습문제
12.6 학습 방식의 비교
12.7 요약
12.8 참고문헌
13장. 신경망과 딥러닝
13.1 신경망 소개
13.1.1 신경망
13.1.2 노드 간 상호 연결
13.1.3 컨볼루션 신경망
13.1.4 신경망 설계 문제
13.1.5 13.1절 연습문제
13.2 고밀도 피드 포워드 네트워크
13.2.1 선형 대수 표기법
13.2.2 활성 함수
13.2.3 시그모이드
13.2.4 쌍곡선 탄젠트
13.2.5 소프트맥스
13.2.6 정류 선형 유닛
13.2.7 손실 함수
13.2.8 회귀 손실
13.2.9 분류 손실
13.2.10 13.2절 연습문제
13.3 역전파와 경사 하강법
13.3.1 계산 그래프
13.3.2 경사, 야코비안, 연쇄 규칙
13.3.3 역전파 알고리즘
13.3.4 경사 하강 반복하기
13.3.5 텐서
13.3.6 13.3절 연습문제
13.4 컨볼루션 신경망
13.4.1 컨볼루션 레이어
13.4.2 컨볼루션과 교차 상관
13.4.3 풀링 레이어
13.4.4 CNN 아키텍처
13.4.5 구현과 학습
13.4.6 13.4절 연습문제
13.5 순환 신경망
13.5.1 RNN 학습시키기
13.5.2 경사 소실과 폭발
13.5.3 장단기 기억
13.5.4 13.5절 연습문제
13.6 정칙화
13.6.1 norm 패널티
13.6.2 드롭아웃
13.6.3 조기 종료
13.6.4 데이터셋 증강
13.7 요약
13.8 참고문헌
이 책에서 다루는 내용
- 대규모 데이터를 처리할 수 있는 병렬 알고리즘을 만드는 툴인 분산 파일 시스템과 맵리듀스
- 민해시와 지역성 기반 해시 알고리즘의 핵심 기술 및 유사도 검색
- 매우 빨리 입력돼 즉각 처리하지 않으면 유실되는 데이터를 다루는 데 특화된 알고리즘과 데이터 스트림 처리
- 구글의 페이지랭크, 링크 스팸 탐지, 허브와 권위자 기법을 포함하는 검색 엔진 기술
- 연관 규칙, 시장바구니 모델, 선험적 알고리즘과 이를 개선한 기법들 및 빈발 항목집합 마이닝
- 대규모 고차원 데이터 집합을 클러스터링하는 알고리즘
- 웹 애플리케이션과 관련된 두 가지 문제인 광고와 추천 시스템
- 소셜 네트워크 그래프처럼 매우 큰 구조의 분석과 마이닝을 위한 알고리즘들
- 특이 값 분해와 잠재 의미 색인 및 차원 축소를 통해 대규모 데이터에서 중요한 속성을 도출해내는 기법들
- 퍼셉트론, 서포트 벡터 머신, 경사 하강 같은 대규모 데이터에 적용 가능한 머신러닝 알고리즘
-컨볼루션 신경망, 순환 신경망, 장단기 메모리 네트워크 등 특수한 경우를 포함하는 신경망 및 딥러닝
이 책의 대상 독자
데이터베이스와 웹 기술을 선도하는 학자들이 쓴 이 책은 학생과 실무자 모두를 위한 필독 도서다. 다음의 과정을 익힌 독자들에게 적합한 책이다.
- SQL 및 관련 프로그래밍 시스템을 주제로 하는 데이터베이스 시스템 입문
- 대학 2학년 수준의 자료 구조, 알고리즘, 이산수학
- 대학 2학년 수준의 소프트웨어 시스템, 소프트웨어 엔지니어링, 프로그래밍
언어
지은이의 말
이 책은 여러 해 동안 스탠퍼드 대학교에서 진행된 아난드 라자라만(Anand Rajaraman)과 제프 울만(Jeff Ullman) 두 교수의 강의(quarter course) 교육 자료에서 시작됐다. ‘웹 마이닝’이라는 제목의 CS345A 강의는 고급 대학원 과정으로 개설되긴 했지만, 우수한 학부생들도 관심을 갖게 됐고 참여가 가능했다. 이후 쥬어 레스코벡(Jure Leskovec) 교수가 스탠퍼드에 부임하면서 상당히 많은 내용이 개편됐다. 그는 네트워크 분석 강의 CS224W를 신설했고, CS246으로 이름이 바뀐 CS345A의 자료를 보완했다. 또한 세 교수는 대규모 데이터 마이닝 프로젝트 강의 CS341를 개설했다. 이 책은 위 세 가지 강의 자료를 바탕으로 만들어졌다.
옮긴이의 말
이제는 빅데이터라는 용어 자체만큼이나 그 용어의 식상함을 논하는 것조차 식상하게 느껴지는 시대가 됐다. 그러나 이 책은 허식 없이 현실적인 접근 방식으로 데이터 마이닝 기법을 빅데이터에 적용하는 방법을 설명하고 있다. 각 기법을 메모리에 담을 수 있는 경우와 메모리에 담을 수 없는 경우로 나눠 친절하게 해법을 알려 준다.
서서히 데이터 과학 분야는 관련 업계의 통계학자나 엔지니어가 갖춰야 할 선택적인 ‘지식’이 아닌, 필수적인 ‘상식’이 돼 가고 있다. 어쩌면 우리는 미래의 상식을 공부하기 위해 이 책을 펼친 것인지도 모른다. 이 책은 통계학, 데이터 마이닝, 컴퓨터 공학을 동시에 다루고 있음에도 이 세 분야를 자세하고도 조화롭게 서술하고 있다. 덕분에 대학 교재(http://www.mmds.org/)임에도 실무에 도움이 될 정도로 깊이가 있다는 장점이 있다. 동시에 통계학자와 엔지니어 모두에게 어려운 책이 돼 버렸다는 단점도 있다. 따라서 이 책을 공부하는 데 도움이 되는 팁을 먼저 공유한다.
1. 원서는 아래 URL에서 무료로 다운로드할 수 있다. 번역서만으로 잘 이해가 되지 않는 부분이 있다면 해당 부분을 원서에서 찾아 반복해서 세 번 정도 차분하게 읽어 보기 바란다.
http://infolab.stanford.edu/~ullman/mmds/book0n.pdf
2. 아무래도 대학 교재이다 보니 전개 방식이 연역적이며 딱딱한 편이라서 이해가 어려울 수 있다. 각 절의 앞부분을 이해하지 못했더라도 일단 빠르게 읽고 넘어간 후 예제를 보기 바란다. 예제를 읽고 나서 다시 앞부분의 이론을 보면 이해가 쉬울 것이다.
통계학자와 엔지니어는 각기 다른 관점으로 데이터 과학이라는 분야에 접근한다. 통계학자들은 신뢰 구간과 불확실성 측정에 관심이 많은 반면, 프로그래머들은 머신러닝을 통한 재빠른 구현과 그 결과에 더 관심을 두는 편이다. 이를 정리하기 위해 조시 윌스(https://twitter.com/josh_wills/)는 이렇게 말했다.
“데이터 과학자란 통계학을 남들보다 잘 알고 있는 소프트웨어 공학자, 그리고 소프트웨어 공학을 남들보다 잘 알고 있는 통계학자를 말한다.“
하지만 이것만으로 분석가의 자질을 논하기에는 뭔가 부족하다. 현업에서 데이터를 분석하다 보면 무엇보다도 데이터 도메인에 대한 지식과 분석 노하우가 가장 중요하다는 사실을 느끼게 된다. 그리고 해당 도메인을 잘 이해하기 위해서 때로는 인문학적 소양이 필요한 시점이 오기도 한다. 이론이나 기술보다는 데이터 자체의 품질과 양이 더 중요하며, 데이터에서 가치를 만들어 내는 것은 결국 분석가의 자질에 달렸다.
-박효균
빅데이터에서 ‘빅’이 의미하는 양만큼 실제로 엄청난 대규모 데이터가 생성되면서 이들을 처리하고 분석하기 위한 요구 사항이 늘어 갔으며, 어느 하나의 기술로 이를 해결할 수는 없었으므로 학문 간 통합은 필수적이었다. 학문 간 통합에 대한 시도는 오래전부터 있어 왔으나, 지금처럼 그 시도가 빛을 발하는 시기는 없었던 듯하다. 통계학, 전산학, 데이터 마이닝이라는 학문의 기초가 수학이라는 점을 고려해 보면 이들 간의 통합을 통해 난제를 해결하고 있는 지금의 현상은 어쩌면 필연적인 결과인지도 모른다. 이를 가능하게 한 기술로서 하둡(Hadoop)을 언급하지 않을 수 없다.
그 누구도 빅데이터 처리의 핵심 기술이며 지금도 여전히 영향력을 발휘하는 하둡의 중요성을 부인하지는 못할 것이다. 이 책이 맵리듀스(MapReduce)를 기반으로 데이터 처리 방법을 설명하는 이유가 바로 이것이다.
통계, 전산, 데이터 마이닝 기법에 대한 학문적 기초가 없다면 갑자기 등장하는 생소한 용어들에 멈칫하게 될 순간이 많을 것이다. 그럴 때마다 해당 용어를 찾아 내용을 이해한 후 넘어가는 것도 좋고, 일단 전체적인 맥락을 이해한 후 세부적인 용어들을 정리하는 것도 좋다. 어찌 됐든 빅데이터 마이닝을 위해 이 책을 펼친 독자 여러분을 응원하며, 이를 통해 한 단계 성장하는 학생, 엔지니어, 실무자가 되길 바란다. 역자로서 용어 선택에 고심이 많았다.
통계학은 그렇다 치더라도 전산학과 데이터 마이닝에서 사용되는 용어 대부분은 한글로 번역했을 때 의미가 퇴색되거나 더 어려워지는 경우가 많았기 때문이다. 따라서 한글을 우선으로 하되, 해당 용어가 실무에서 영어로 더 많이 사용된다면 굳이 한글로 번역하지 않고 음역했다. ‘clustering’을 클러스터링’으로 번역한 예가 대표적이다. 실무에서는 아무도 ‘클러스터링’을 ‘군집화’라고 하지 않는다. 오랜 기간 친구이자 같은 업계에 몸담은 동료로서 전폭적인 도움과 조언을 아끼지 않았던 공동 역자 박효균 님께 깊은 감사를 전한다.
-이미정
- 대규모 데이터를 처리할 수 있는 병렬 알고리즘을 만드는 툴인 분산 파일 시스템과 맵리듀스
- 민해시와 지역성 기반 해시 알고리즘의 핵심 기술 및 유사도 검색
- 매우 빨리 입력돼 즉각 처리하지 않으면 유실되는 데이터를 다루는 데 특화된 알고리즘과 데이터 스트림 처리
- 구글의 페이지랭크, 링크 스팸 탐지, 허브와 권위자 기법을 포함하는 검색 엔진 기술
- 연관 규칙, 시장바구니 모델, 선험적 알고리즘과 이를 개선한 기법들 및 빈발 항목집합 마이닝
- 대규모 고차원 데이터 집합을 클러스터링하는 알고리즘
- 웹 애플리케이션과 관련된 두 가지 문제인 광고와 추천 시스템
- 소셜 네트워크 그래프처럼 매우 큰 구조의 분석과 마이닝을 위한 알고리즘들
- 특이 값 분해와 잠재 의미 색인 및 차원 축소를 통해 대규모 데이터에서 중요한 속성을 도출해내는 기법들
- 퍼셉트론, 서포트 벡터 머신, 경사 하강 같은 대규모 데이터에 적용 가능한 머신러닝 알고리즘
-컨볼루션 신경망, 순환 신경망, 장단기 메모리 네트워크 등 특수한 경우를 포함하는 신경망 및 딥러닝
이 책의 대상 독자
데이터베이스와 웹 기술을 선도하는 학자들이 쓴 이 책은 학생과 실무자 모두를 위한 필독 도서다. 다음의 과정을 익힌 독자들에게 적합한 책이다.
- SQL 및 관련 프로그래밍 시스템을 주제로 하는 데이터베이스 시스템 입문
- 대학 2학년 수준의 자료 구조, 알고리즘, 이산수학
- 대학 2학년 수준의 소프트웨어 시스템, 소프트웨어 엔지니어링, 프로그래밍
언어
지은이의 말
이 책은 여러 해 동안 스탠퍼드 대학교에서 진행된 아난드 라자라만(Anand Rajaraman)과 제프 울만(Jeff Ullman) 두 교수의 강의(quarter course) 교육 자료에서 시작됐다. ‘웹 마이닝’이라는 제목의 CS345A 강의는 고급 대학원 과정으로 개설되긴 했지만, 우수한 학부생들도 관심을 갖게 됐고 참여가 가능했다. 이후 쥬어 레스코벡(Jure Leskovec) 교수가 스탠퍼드에 부임하면서 상당히 많은 내용이 개편됐다. 그는 네트워크 분석 강의 CS224W를 신설했고, CS246으로 이름이 바뀐 CS345A의 자료를 보완했다. 또한 세 교수는 대규모 데이터 마이닝 프로젝트 강의 CS341를 개설했다. 이 책은 위 세 가지 강의 자료를 바탕으로 만들어졌다.
옮긴이의 말
이제는 빅데이터라는 용어 자체만큼이나 그 용어의 식상함을 논하는 것조차 식상하게 느껴지는 시대가 됐다. 그러나 이 책은 허식 없이 현실적인 접근 방식으로 데이터 마이닝 기법을 빅데이터에 적용하는 방법을 설명하고 있다. 각 기법을 메모리에 담을 수 있는 경우와 메모리에 담을 수 없는 경우로 나눠 친절하게 해법을 알려 준다.
서서히 데이터 과학 분야는 관련 업계의 통계학자나 엔지니어가 갖춰야 할 선택적인 ‘지식’이 아닌, 필수적인 ‘상식’이 돼 가고 있다. 어쩌면 우리는 미래의 상식을 공부하기 위해 이 책을 펼친 것인지도 모른다. 이 책은 통계학, 데이터 마이닝, 컴퓨터 공학을 동시에 다루고 있음에도 이 세 분야를 자세하고도 조화롭게 서술하고 있다. 덕분에 대학 교재(http://www.mmds.org/)임에도 실무에 도움이 될 정도로 깊이가 있다는 장점이 있다. 동시에 통계학자와 엔지니어 모두에게 어려운 책이 돼 버렸다는 단점도 있다. 따라서 이 책을 공부하는 데 도움이 되는 팁을 먼저 공유한다.
1. 원서는 아래 URL에서 무료로 다운로드할 수 있다. 번역서만으로 잘 이해가 되지 않는 부분이 있다면 해당 부분을 원서에서 찾아 반복해서 세 번 정도 차분하게 읽어 보기 바란다.
http://infolab.stanford.edu/~ullman/mmds/book0n.pdf
2. 아무래도 대학 교재이다 보니 전개 방식이 연역적이며 딱딱한 편이라서 이해가 어려울 수 있다. 각 절의 앞부분을 이해하지 못했더라도 일단 빠르게 읽고 넘어간 후 예제를 보기 바란다. 예제를 읽고 나서 다시 앞부분의 이론을 보면 이해가 쉬울 것이다.
통계학자와 엔지니어는 각기 다른 관점으로 데이터 과학이라는 분야에 접근한다. 통계학자들은 신뢰 구간과 불확실성 측정에 관심이 많은 반면, 프로그래머들은 머신러닝을 통한 재빠른 구현과 그 결과에 더 관심을 두는 편이다. 이를 정리하기 위해 조시 윌스(https://twitter.com/josh_wills/)는 이렇게 말했다.
“데이터 과학자란 통계학을 남들보다 잘 알고 있는 소프트웨어 공학자, 그리고 소프트웨어 공학을 남들보다 잘 알고 있는 통계학자를 말한다.“
하지만 이것만으로 분석가의 자질을 논하기에는 뭔가 부족하다. 현업에서 데이터를 분석하다 보면 무엇보다도 데이터 도메인에 대한 지식과 분석 노하우가 가장 중요하다는 사실을 느끼게 된다. 그리고 해당 도메인을 잘 이해하기 위해서 때로는 인문학적 소양이 필요한 시점이 오기도 한다. 이론이나 기술보다는 데이터 자체의 품질과 양이 더 중요하며, 데이터에서 가치를 만들어 내는 것은 결국 분석가의 자질에 달렸다.
-박효균
빅데이터에서 ‘빅’이 의미하는 양만큼 실제로 엄청난 대규모 데이터가 생성되면서 이들을 처리하고 분석하기 위한 요구 사항이 늘어 갔으며, 어느 하나의 기술로 이를 해결할 수는 없었으므로 학문 간 통합은 필수적이었다. 학문 간 통합에 대한 시도는 오래전부터 있어 왔으나, 지금처럼 그 시도가 빛을 발하는 시기는 없었던 듯하다. 통계학, 전산학, 데이터 마이닝이라는 학문의 기초가 수학이라는 점을 고려해 보면 이들 간의 통합을 통해 난제를 해결하고 있는 지금의 현상은 어쩌면 필연적인 결과인지도 모른다. 이를 가능하게 한 기술로서 하둡(Hadoop)을 언급하지 않을 수 없다.
그 누구도 빅데이터 처리의 핵심 기술이며 지금도 여전히 영향력을 발휘하는 하둡의 중요성을 부인하지는 못할 것이다. 이 책이 맵리듀스(MapReduce)를 기반으로 데이터 처리 방법을 설명하는 이유가 바로 이것이다.
통계, 전산, 데이터 마이닝 기법에 대한 학문적 기초가 없다면 갑자기 등장하는 생소한 용어들에 멈칫하게 될 순간이 많을 것이다. 그럴 때마다 해당 용어를 찾아 내용을 이해한 후 넘어가는 것도 좋고, 일단 전체적인 맥락을 이해한 후 세부적인 용어들을 정리하는 것도 좋다. 어찌 됐든 빅데이터 마이닝을 위해 이 책을 펼친 독자 여러분을 응원하며, 이를 통해 한 단계 성장하는 학생, 엔지니어, 실무자가 되길 바란다. 역자로서 용어 선택에 고심이 많았다.
통계학은 그렇다 치더라도 전산학과 데이터 마이닝에서 사용되는 용어 대부분은 한글로 번역했을 때 의미가 퇴색되거나 더 어려워지는 경우가 많았기 때문이다. 따라서 한글을 우선으로 하되, 해당 용어가 실무에서 영어로 더 많이 사용된다면 굳이 한글로 번역하지 않고 음역했다. ‘clustering’을 클러스터링’으로 번역한 예가 대표적이다. 실무에서는 아무도 ‘클러스터링’을 ‘군집화’라고 하지 않는다. 오랜 기간 친구이자 같은 업계에 몸담은 동료로서 전폭적인 도움과 조언을 아끼지 않았던 공동 역자 박효균 님께 깊은 감사를 전한다.
-이미정
