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The Hundred-Page Machine Learning Book : 수식과 간결한 설명을 바탕으로 하는 핵심 머신 러닝
에이콘 데이터 과학 시리즈1 ㅣ 안드리 부르코프, 남기혁 ㅣ 에이콘출판 ㅣ The Hundred-Page Machine Learning Book
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2019년 08월 30일
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216page/188*236*16/522g
  • ISBN
9791161753409/1161753400
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에이콘 데이터 과학 시리즈(총76건)
데이터의 미학 : 빅데이터 기술에서 데이터 과학자까지 데이터에 관한 모든 것     31,500원 (10%↓)
The R Book(한국어판) : R로 배우는 데이터 분석 기술     49,500원 (10%↓)
빅데이터에서 천금의 기회를 캐라 : 테라데이타 최고분석책임자가 들려주는 기업 빅데이터 활용 전략     22,500원 (10%↓)
차세대 데이터 플랫폼을 지향하는 아파치 하둡 YARN     32,400원 (10%↓)
예측 분석 모델링 실무 기법 : R로 하는 빅데이터 분석 사례     36,000원 (10%↓)
  • 상세정보
  • 머신 러닝에 관련된 기초 수학 정의와 선형 회귀, 로지스틱 회귀, SVM을 기초 신경망부터 CNN, RNN에 이르는 주제를 담은 책으로, 1960년대의 초창기 기술부터 지금까지 나온 머신 러닝 기법 중에서 실전에서 유용하면서 머신 러닝 입문자가 기초를 다지는 데 딱 필요한 만큼 설명하는 책이다. 프로젝트 초반에 주어지는 문제를 머신 러닝으로 해결할 수 있는지 알아보고, 어떤 기법을 적용해야 하는지 판단하는 데 필요한 지식을 제시한다.
  • [추천의 글] 최근 20년 사이에 우리가 다룰 수 있는 데이터의 양은 폭발적으로 늘어났으며, 이에 따라 통계학과 머신 러닝 응용에 대한 관심도 덩달아 급증했다. 그 파급 효과는 상당하다. 10년 전, 내가 선택 과목인 통계 학습을 개설할 때 MBA 과정의 모든 학생이 강의실을 가득 채울 정도로 인기가 많아서 동료 교수들이 깜짝 놀랄 정도였다(당시 개설된 선택 과목 중 대부분은 수강생 채우기에 급급했기 때문이다). 현재는 ‘비즈니스 애널리틱스(Business Analytics)’라는 석사 과정을 제공하고 있는데, 이 과정은 우리 학교의 특화된 석사 과정 중에서도 가장 규모가 크며, 지원자 수는 MBA 과정 지원자 수에 맞먹을 정도다. 그동안 이 과정의 과목 수가 많이 늘어났음에도 모든 수업마다 수강생이 가득 차서 불만이라는 의견은 여전히 나오고 있다. 이는 우리 학교에서만 볼 수 있는 현상이 아니다. 데이터 사이언스와 머신 러닝 전공자에 대한 수요가 늘어나면서 이 분야의 학위 과정이 급속도로 늘고 있다. 이렇게 수요가 급증하는 배경에는 단순하지만 불가피한 한 가지 사실이 있다. 바로 머신 러닝 기법은 사회 과학, 경영학, 생물학, 의학을 비롯한 수많은 분야에서 기존과는 상당히 다른 접근 방식을 제공한다는 것이다. 그로 인해 머신 러닝을 배경으로 하는 전문가의 수요가 엄청나게 늘어났다. 그런데 이러한 기술을 학생에게 가르치기는 쉽지 않다. 기존에 나온 자료들은 대부분 실전과는 동떨어진 이론 위주인 데다, 오래전 통계학에서 다루던 피팅(fitting) 알고리즘과 이에 기반한 예측기만 다루기 때문이다. 정작 현실에서 마주치는 문제를 풀기 위해 다양한 기법을 구현해야 하는 연구원이나 엔지니어들에게 도움이 되는 자료는 드물다. 이들은 주어진 문제에 적합한 기법을 선정할 수 있도록 다양한 기법의 가정과 장단점을 파악해야 한다. 하지만 피팅 알고리즘에 관한 이론적 배경이나 세부 사항은 이러한 요구 사항과 다소 거리가 있다. 내가 『ISLR(An Introduction to Statistical Learning: with Applications in R)』을 집필한 동기는 바로 이들을 위한 자료를 제공하기 위해서였다. 이 책에 대한 열광적인 호응만 봐도 실제로 그런 독자층이 적지 않다는 사실을 입증한다. 안드리 부르코프의 책도 성격이 비슷하다. 『ISLR』과 마찬가지로, 이론에 관한 세부 사항은 가볍게 넘기고 다양한 기법을 구현하는 데 필요한 핵심만 전달하고 있다. 이 책은 ‘데이터 사이언스를 위한' 간략한 매뉴얼 같다. 예상컨대 학교에서뿐만 아니라 실전에서도 반드시 참고할 만한 필독서로 자리매김할 것이다. 100페이지(실제로는 이보다 살짝 많은) 분량으로 구성돼 있어서 단숨에 읽기에도 충분하다. 분량은 적지만, 고전 선형 회귀와 로지스틱 회귀부터 SVM과 딥러닝, 부스팅, 랜덤 포레스트와 같은 최신 주제까지 머신 러닝의 핵심 주제를 거의 모두 망라해 다룬다. 각각의 주제는 결코 부족하지 않은 수준으로 설명하고 있으며, 더 깊이 알고 싶은 독자를 위해 이 책의 위키 사이트에 관련 자료도 제공하고 있다. 고급 수학과 통계 이론을 알아야만 이 책을 읽을 수 있는 것은 아니며, 심지어 프로그래밍 경험이 없어도 된다. 따라서 머신 러닝 기법을 알고 싶은 사람이라면 누구나 이 책을 읽을 수 있다. 머신 러닝 박사 과정을 시작하는 사람이라면 반드시 이 책을 읽어야 한다. 숙련된 독자도 레퍼런스처럼 활용하기에 좋다. 또한 이 책은 몇 가지 알고리즘에 대해 파이썬 코드도 함께 제공한다(파이썬은 현재 머신 러닝 분야에서 가장 인기 있는 프로그래밍 언어다). 나는 머신 러닝을 본격적으로 배...
  • 1장. 개요 1.1 머신 러닝이란 1.2 학습 유형 1.2.1 지도 학습 1.2.2 비지도 학습 1.2.3 준지도 학습 1.2.4 강화 학습 1.3 지도 학습의 원리 1.4 훈련 데이터로 만든 모델이 처음 보는 데이터에 대해서도 효과적인 이유 2장. 수학 정의와 표기법 2.1 표기법 2.1.1 데이터 구조 2.1.2 대문자 시그마 기호 2.1.3 대문자 파이 기호 2.1.4 집합 연산 2.1.5 벡터 연산 2.1.6 함수 2.1.7 max와 min, arg max와 arg min 연산 2.1.8 대입 연산자 2.1.9 도함수와 기울기 2.2 확률 변수 2.3 비편향 추정량 2.4 베이즈 규칙 2.5 파라미터 추정 2.6 파라미터 vs. 하이퍼파라미터 2.7 분류 vs. 회귀 2.8 모델 기반 학습 vs. 사례 기반 학습 2.9 표층 학습 vs. 심층 학습 3장. 기본 알고리즘 3.1 선형 회귀 3.1.1 문제 정의 3.1.2 해결 방법 3.2 로지스틱 회귀 3.2.1 문제 정의 3.2.2 해결 방법 3.3 결정 트리 학습 3.3.1 문제 정의 3.3.2 해결 방법 3.4 SVM 3.4.1 노이즈를 다루는 방법 3.4.2 본질적으로 비선형적인 경우에 대처하는 방법 3.5 kNN 4장. 학습 알고리즘 심층 분석 4.1 학습 알고리즘의 기본 구성 요소 4.2 경...
  • 안드리 부르코프 [저]
  • 남기혁 [저]
  • 저자 남기혁은 고려대학교 컴퓨터학과에서 학부와 석사 과정을 마친 후 한국전자통신연구원에서 선임 연구원으로 재직하고 있으며, ㈜프리스티에서 네트워크 제어 및 검증 소프트웨어 개발 업무를 맡고 있다. 한빛미디어에서 출간한 『Make: 센서』, 『메이커 매뉴얼』, 『이펙티브 디버깅』, 에이콘출판사에서 출간한 『GWT 구글 웹 툴킷』(2008)』 , 『해킹 초보를 위한 USB 공격과 방어』(2011) , 『자바 7의 새로운 기능』(2013) , 『iOS 해킹과 보안 가이드』(2014) , 『Neutron 오픈스택 네트워킹』(2015) , 『실전 IoT 네트워크 프로그래밍』(2015), 『애플 워치 WatchKit 프로그래밍』(2015), 『현대 네트워크 기초 이론』(2016), 『도커 컨테이너』(2017), 『스마트 IoT 프로젝트』(2017), 『파이썬으로 배우는 인공지능』(2017), 『메이커를 위한 실전 모터 가이드』(2018), 『트러블 슈팅 도커』(2018), 『Go 마스터하기』(2018), 『자율주행 자동차 만들기』(2018) 등을 번역했다.
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