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확률론적 머신러닝: 기본편 
Murphy, Kevin P., 이판호 ㅣ 에이콘출판 ㅣ Probabilistic Machine Learning: An Introduction
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  • 발행일
2024년 05월 31일
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9791161758206/1161758208
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  • 상세정보
  • 머신러닝의 원론과도 같은 책이다. 저자 케빈 머피는 브리티시컬럼비아대학교(University of British Columbia)에서 교수로 재직한 후 구글 딥마인드에서 팀을 이끌고 있는 저명한 학자로, 그의 머신러닝 관련 저서는 많은 독자에게 널리 사랑받아 왔다. 이 책은 딥러닝 뿐만 아니라 머신러닝 학습을 위한 기초적인 수학적 토대 및 다양한 방법론을 폭넓게 다루고 있으며, 머신러닝 학습에 깊이를 더하고자 하는 독자들에게 최고의 선택이 될 것이다.
  • ◈ 옮긴이의 말 ◈ 머신러닝 학습을 막 시작하신 여러분을 환영합니다. 이 자리를 빌려, 이 책으로 머신러닝을 배우고자 하는 독자분들에게 역자의 입장에서 전해드리고 싶었던 말을 간단히 쓰고자 합니다. 이 책에 대해 저자인 케빈 머피는 머신러닝 분야의 저명한 학자로, 그가 저술한 서적들은 독자들에게 많은 사랑을 받고 있습니다. 특히 이 책의 원서는 『통계학으로 배우는 머신러닝 2/e』(에이콘, 2020), 『패턴 인식과 머신 러닝』(제이펍, 2018)과 함께 머신러닝 이론서로서 널리 읽히고 있습니다. 이 책은 딥러닝만을 위한 책이 아닙니다 이 책도 딥러닝의 주요 알고리듬에 대해 상당한 분량을 할애하여 다루고 있지만, 이와 더불어 방대한 머신러닝 분야에 대한 내용을 폭넓게 다루고 있습니다. 딥러닝을 빠르게 학습하고 싶은 분들이라면 『딥러닝 초보자를 위한 엔비디아 가이드북』(에이콘출판, 2023)과 같은 책을 보시는 것도 좋을 것 같습니다. 하지만 머신러닝 전반에 대한 내공과 이해도를 키우고자 하는 분들이라면 이 책이 탁월한 선택이 될 것이라고 생각합니다. 요구되는 수학적 기반 지식 및 학습 방법 많은 사람이 수학이라는 장벽에 부딪혀 머신러닝 학습을 포기하는 것 같습니다. 저 또한 포기하지 않기 위해 노력하고 있는 한 사람의 학습자로서, 개인적으로 이상적이라고 생각하는 학습 경로에 대해 써보겠습니다. 왜 원서 제목이 ‘확률적인(probabilistic)’ 머신러닝일까요? 결국 머신러닝이란 어떠한 현상의 확률적 모델링을 위한 도구가 아닐까 생각해 봅니다. 그리고 이를 이해하고 잘해내기 위해서는 기본적으로 미적분학, 선형대수학, 확률론, 통계학 등에 대한 어느 정도의 지식이 필요할 것입니다. 학습을 이어가다 보면 이들 간의 경계가 모호해지지만, 일단 구분해 보자면 그렇습니다. 특히 미적분은 다변수 미적분, 선형대수는 행렬 분해 및 행렬미적분, 통계학에서는 기본적 이론 및 베이즈 통계를 미리 학습한 경험이 있다면 많은 도움이 될 수 있습니다. 하지만 이러한 주제를 완벽하게 학습하고 나서 머신러닝에 대해 공부하려 하기보다는, 어느 정도 배경지식을 갖추고 이 책을 읽어보면서 부족한 부분은 유튜브 등 다양한 경로를 통해 꾸준히 학습하는 것도 좋은 방법이 될 수 있습니다. 긴 호흡을 가지고 꾸준히 학습을 이어나가는 마음가짐이 중요하다고 생각합니다.
  • 01장. 서론 1.1 머신러닝이란 무엇인가? 1.2 지도 학습 1.2.1 분류 1.2.2 회귀 1.2.3 과적합과 일반화 1.2.4 ‘공짜 점심은 없다’ 정리 1.3 비지도 학습 1.3.1 군집화 1.3.2 잠재된 ‘변형 인자’ 발견하기 1.3.3 자기 지도 학습 1.3.4 비지도 학습 평가 1.4 강화 학습 1.5 데이터 1.5.1 몇 가지 공통적인 이미지 데이터셋 1.5.2 공통적인 텍스트 데이터셋 1.5.3 이산적인 입력 데이터 전처리 1.5.4 텍스트 데이터 전처리 1.5.5 결측 데이터 다루기 1.6 논의 1.6.1 ML과 다른 분야 간의 관계 1.6.2 이 책의 구조 1.6.3 주의할 점 1부 기초 02장. 확률: 일변량 모델 2.1 개요 2.1.1 확률이란 무엇인가? 2.1.2 불확실성의 형태 2.1.3 논리의 확장으로서의 확률 2.2 확률 변수 2.2.1 이산 확률 변수 2.2.2 연속 확률 변수 2.2.3 관련된 확률 변수의 집합 2.2.4 독립 및 조건부 독립 2.2.5 분포의 적률 2.2.6 요약 통계량의 한계* 2.3 베이즈 규칙 2.3.1 COVID-19 테스트 2.3.2 예시: 몬티 홀 문제 2.3.3 역 문제* 2.4 베르누이와 이항 분포 2.4.1 정의 2.4.2 시그모이드(로지스틱) 함수 2.4.3 이항 로지스틱 회귀 2.5 범주형 및 다항 분포 2.5.1 정의 2.5.2 소...
  • Murphy, Kevin P. [저]
  • 이판호 [저]
  • 성균관대학교 통계학과를 졸업했으며, 한국과 싱가포르에서 주로 금융 관련 분석 및 개발 업무에 종사했다. 머신러닝의 이론적 이해 및 금융 데이터로의 응용에 관심이 많다. 에이콘출판사에서 펴낸 『스칼라와 머신러닝』(2018), 『통계학으로 배우는 머신러닝』(2021) 등을 번역했다.
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