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확률적 프로그래밍 기초 원리 : 머신 러닝과 인공지능을 이해하는 또 다른 방법
에이콘 프로그래밍 언어 시리즈1 ㅣ 신승환 ㅣ 에이콘출판
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  • 발행일
2015년 09월 30일
  • 페이지수/크기/무게
368page/188*253*23/871g
  • ISBN
9788960777644/8960777641
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  • 상세정보
  • 『확률적 프로그래밍 기초 원리』는 향후 인공지능 개발과 머신 러닝 분야의 한 축을 담당할 확률적 프로그래밍의 기초 지식을 다룬다. 확률 기초, 베이지안 확률, 베이지안 추론, 베이지안 네트워크, 명제 논리와 베이지안 네트워크를 사용한 추론 등 확률적 프로그래밍에 필요한 지식을 살펴봄으로써, 확률적 프로그래밍의 기초를 다지게 해준다.
  • ★ 요약 ★ 2004년에 시작된 DARPA(미국방위고등연구계획국)의 그랜드 챌린지를 필두로 무인자동차 개발에 필요한 많은 기반 기술이 개발되었다. DARPA에서는 인공지능 개발에 필요한 머신 러닝을 효율적으로 구현하기 위한 프로그래밍 언어를 개발하기 위해, 확률적 프로그래밍 기반 프로그램을 2013년부터 17년까지 운영한다. 이 책에서는 향후 인공지능 개발과 머신 러닝 분야의 한 축을 담당할 확률적 프로그래밍의 기초 지식을 다룬다. 확률적 프로그래밍을 배우는 데는 다양한 분야의 지식이 필요하다. 이 책은 확률적 프로그래밍에 필요한 지식을 살펴봄으로써, 확률적 프로그래밍의 기초를 다지게 해준다. ★ 이 책에서 다루는 내용 ★ 이 책은 확률적 프로그래밍을 배우는 데 필요한 전반적인 지식을 다룬다. ■ 확률 기초 ■ 베이지안 확률, 베이지안 추론, 베이지안 네트워크 ■ 명제 논리와 베이지안 네트워크를 사용한 추론 ■ Church 언어를 사용한 확률적 프로그래밍 기초 ■ 확률적 프로그래밍의 생성 모델과 쿼리 ■ 확률적 프로그래밍의 추론 알고리즘 ■ 확률적 프로그래밍의 다양한 예제 ★ 이 책의 대상 독자 ★ 당연히 확률적 프로그래밍을 배우고 싶은 사람들이 이 책의 첫 번째 독자가 될 것이다. 이들을 위해, 이 책에서는 확률의 기초부터 확률적 프로그래밍의 하나인 Church 언어를 사용한 예제까지 설명한다. 확률적 프로그래밍에 관심이 없지만 유사한 분야의 프로그래밍 언어에 관심이 있는 독자의 경우, 이 책에서 다루는 확률 기초, 베이지안 확률, 베이지안 추론, 베이지안 네트워크를 공부해두면 많은 도움이 될 것이다. 빅데이터나 머신 러닝을 공부하거나 적용하는 독자는, 이 책에서 다루는 확률적 프로그래밍의 접근 방법을 알아둔다면 빅데이터나 머신 러닝에서 새로운 관점을 얻을 수도 있다. ★ 이 책의 구성 ★b 이 책은 크게 4부로 구성되어 있다. 1부(1~6장)에서는 확률의 기초를 다룬다. 확률의 기초와 확률적 프로그램에서 주로 사용하는 주관적 확률, 즉 베이지안 확률을 자세히 소개한다. 2부(7~13장)에서는 1부에서 배운 베이지안 확률과, 새롭게 배우는 베이지안 네트워크를 이용해 확률적으로 추론하는 방법을 알아본다. 3부(14~17장)에서는 1부와 2부에서 배운 확률 지식을 기초로 하여 확률적 프로그래밍을 소개한다. 4부(18~22장)에서는 확률적 프로그래밍을 어떻게 사용하는지 알아보기 위해, 확률적 프로그래밍의 예제를 살펴본다. 1장, '확률은 수학이 아니다! 확률은 삶이다!?' 몸풀기로서 확률의 간단한 정의와 두 가지 종류의 확률, 즉 고전적 확률과 빈도적 확률에 대해 살펴본다. 2장, '마술사의 속임수. 확률은 객관적일까, 주관적일까?' 수학의 한 분야로서 배운 확률은 늘 객관적이라고 생각한다. 하지만 2장에서는 마법사의 동전 예제를 살펴봄으로써 확률도 주관적일 수 있다는 사실을 알아본다. 이 사실을 토대로 다시 확률의 정의를 살펴보며, 확률은 크게 고전적 확률, 빈도적 확률, 주관적 확률로 나눌 수 있음을 알게 된다. 3장, '적어도 이건 알자, 확률의 기본 공식' 확률의 기초 공식을 다시 살펴본다. 1장과 2장에서 느슨하게 정의한 개념들을 정리한다. 3장 이후로 나오는 복잡한 개념을 쉽게 이해하기 위해 정규 과정에서 배운 합사건, 곱사건, 여사건에 대해 살펴본다. 4장, '조건부 확률, 확률에도 조건이 붙을 수 있다' 어떤 사건이 주어졌을 때 다른 사건이 일어날 때의 확률인 조건부 확률을 다룬다. 조건부 확률을 다루는 이유는 조건부 확률을 사용해 주관적 확률을 나타낼 수 있기 때문이다. 독자들 중...
  • 1부, 확률적 프로그래밍의 디딤돌, 확률 1장, 확률은 수학이 아니다! 확률은 삶이다!? 2장, 마술사의 속임수. 확률은 객관적일까, 주관적일까? 3장, 적어도 이건 알자, 확률의 기본 공식 4장, 조건부 확률, 확률에도 조건이 붙을 수 있다 5장, 주관적 확률의 대명사, 베이지안 확률과 베이지안 추론 6장, 베이지안 확률 혹은 추론 자세히 살펴보기 2부, 복잡한 추론의 시작 7장, 명제 논리, 확률적 프로그래밍의 벽돌? 8장, 확률, 명제를 만나다! 9장, 이제 추론이란 걸 해보자, 베이지안 네트워크 소개 10장, 복잡한 네트워크를 단순하게, 베이지안 네트워크의 독립성 11장, 베이지안 네트워크 확률 12장, SamIam을 사용한 베이지안 네트워크 활용 13장, 베이지안 네트워크를 사용한 쿼리 3부, 확률적 프로그래밍을 만나다 14장, 확률적 프로그래밍, Church 기초 15장 Church를 사용한 확률적 프로그래밍 시작, 베이지안 확률 16장, Church와 생성 모델, 추론을 위한 핵심 17장, Church 추론 알고리즘 4부, 확률적 프로그래밍 예제 18장, 마술사의 속임수, 진실을 밝히다 19장, 틱택토, 어디에 두는 게 유리할까? 20장, 텔레파시? 내 마음을 읽...
  • 신승환 [저]
  • 다양한 분야의 소프트웨어를 개발, 관리, 컨설팅했으며, 현재는 차량용 임베디드 소프트웨어를 개발하고 있다. 『스마트카 Smart Car 소프트웨어 엔지니어링』을 비롯한 다수의 IT 서적을 집필하고 번역했다.
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