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• 최적화 문제를 푸는 데 유용한 알고리즘을 광범위하게 소개한다. 다차원 문제에서 다목적 문제뿐 아니라 불확실성하에서의 최적화 및 유전 알고리즘도 다루고 있다. 세세하고 친절한 그림, 예제와 연습 문제는 문제 뒤에 있는 수학 개념을 이해하기 쉽게 만들고, 최근 과학 분야에서 인기가 급상승하는 언어인 줄리아로 모든 문제를 구현한다. 이 책을 통해 다차원, 국지적 하강법, 1계 및 2계 방법, 확률적 방법, 선형 제약 최적화, 대리모델, 불확실성하에서의 최적화, 불확실성 전파, 표현식 최적화 및 다학제 설계 최적화까지 최적화의 다양한 기법을 숙지함으로써, 최근 유행하는 머신러닝과 딥러닝의 이론 및 실무에 유용하게 적용할 수 있을 것이다. 수학, 통계, 컴퓨터 공학, 모든 공학 분야(전기 공학, 항공우주 공학 포함), 운영 연구 분야의 고급 학부생과 대학원생이 볼 수 있으며, 전문가는 참고 자료로 사용할 수 있다. 특히 고급 단계로 넘어가고자 하는 공학도, 경영과학도, 경제학도에게는 필수 서적이라고 할 수 있다.
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• 1장. 소개 __1.1 역사 __1.2 최적화 프로세스 __1.3 기본 최적화 문제 __1.4 제약식 __1.5 임계점 __1.6 국지적 극소점의 조건 __1.7 등고선 그래프 __1.8 개요 __1.9 요약 __1.10 연습문제 2장. 미분과 그래디언트 __2.1 미분 __2.2 다차원에서의 미분 __2.3 수치 미분 __2.4 자동미분 __2.5 요약 __2.6 연습문제 3장. 괄호법 __3.1 단봉성 __3.2 최초의 괄호를 발견하는 법 __3.3 피보나치 탐색 __3.4 황금분할 탐색 __3.5 2차 적합 탐색 __3.6 슈베르트-피야브스키법 __3.7 이진 탐색 __3.8 요약 __3.9 연습문제 4장. 국지적 경사 __4.1 경사 방향 반복 시행 __4.2 라인 탐색 __4.3 근사적 라인 탐색 __4.4 신뢰 영역법 __4.5 종료 조건 __4.6 요약 __4.7 연습문제 5장. 1계 도함수법 __5.1 그래디언트 하강 __5.2 켤레 그래디언트법 __5.3 모멘텀 __5.4 네스테로프 모멘텀 __5.5 아다그라드 __5.6 알엠에스프롭 __5.7 아다델타 __5.8 아담 __5.9 하이퍼그래디언트 하강 __5.10 요약 __5.11 연습문제 6장. 2계 도함수법 __6.1 뉴턴법 __6.2 시컨트법 __6.3 준뉴턴법 __6.4 요약 __6.5 연습문제 7...장. 직접법 __7.1 순환적 좌표 탐색 __7.2 파월법 __7.3 후크-지브스법 __7.4 일반화 패턴 탐색 __7.5 넬더-미드 심플렉스법 __7.6 사각형 분할 __7.7 요약 __7.8 연습문제 8장. 확률적 방법 __8.1 잡음 하강 __8.2 메시 적응적 직접 탐색 __8.3 모의 담금질 __8.4 교차 엔트로피법 __8.5 자연 진화 전략 __8.6 공분산 행렬 적응법 __8.7 요약 __8.8 연습문제 9장. 모집단 방법 __9.1 초기화 __9.2 유전 알고리즘 __9.3 미분 진화 __9.4 입자 군집 최적화 __9.5 반딧불이 알고리즘 __9.6 뻐꾸기 탐색 __9.7 혼합 방법 __9.8 요약 __9.9 연습문제 10장. 제약식 __10.1 제약조건이 있는 최적화 __10.2 제약조건의 형태 __10.3 제약조건을 제거하는 변환 __10.4 라그랑주 승수 __10.5 부등식 제약조건 __10.6 쌍대성 __10.7 페널티법 __10.8 확대 라그랑주법 __10.9 내부점법 __10.10 요약 __10.11 연습문제 11장. 선형 제약 최적화 __11.1 문제 구성 __11.2 심플렉스 알고리즘 __11.3 쌍대 자격 __11.4 요약 __11.5 연습문제 12장. 다중 목적 최적화 __12.1 파레토 최적성 __12.2 제약식 방법 __12.3 가중치 방법 __12.4 다목적 모집단법 __12.5 선호 추출 __12.6 요약 __12.7 연습문제 13장. 샘플링 플랜 __13.1 완전 요인법 __13.2 랜덤 샘플링 __13.3 균등 투영 플랜 __13.4 층화 추출법 __13.5 공간 채움 척도 __13.6 공간 채움 부분 집합 __13.7 준랜덤 수열 __13.8 요약 __13.9 연습문제 14장. 대리 모델 __14.1 대리 모델의 적합화 __14.2 선형 모델 __14.3 기저 함수 __14.4 잡음을 포함한 목적 함수의 적합화 __14.5 모델 선택 __14.6 요약 __14.7 연습문제 15장. 확률적 대리 모델 __15.1 가우시안 분포 __15.2 가우시안 프로세스 __15.3 예측 __15.4 그래디언트 측정 __15.5 측정 잡음 __15.6 가우시안 프로세스 적합화 __15.7 요약 __15.8 연습문제 16장. 대리 최적화 __16.1 예측 기반 탐험 __16.2 오차 기반 탐험 __16.3 신뢰 구간 하계 탐험 __16.4 개선 확률 탐험 __16.5 기대 개선 탐험 __16.6 안전 최적화 __16.7 요약 __16.8 연습문제 17장. 불확실성하에서의 최적화 __17.1 불확실성 __17.2 집합 기반 불확실성 __17.3 확률적 불확실성 __17.4 요약 __17.5 연습문제 18장. 불확실성 전파 __18.1 샘플링법 __18.2 테일러 근사 __18.3 다항식 카오스 __18.4 베이지안 몬테카를로 __18.5 요약 __18.6 연습문제 19장. 이산 최적화 __19.1 정수 계획 __19.2 라운딩 __19.3 절단 평면 __19.4 분기 한정법 __19.5 동적 계획법 __19.6 개미집단 최적화 __19.7 요약 __19.8 연습문제 20장. 표현식 최적화 __20.1 문법 __20.2 유전 계획법 __20.3 문법적 진화 기법 __20.4 확률적 문법 __20.5 확률적 프로토타입 트리 __20.6 요약 __20.7 연습문제 21장. 다분야 통합 최적화 __21.1 분야 분석 __21.2 분야 간 일관성 __21.3 구조 __21.4 다분야 통합 설계 실현 가능 __21.5 순차적 최적화 __21.6 개별 분야 실현 가능 __21.7 협업 최적화 __21.8 연립 분석과 설계 __21.9 요약 __21.10 연습문제 부록 A. 줄리아 __A.1 타입 __A.2 함수 __A.3 제어 흐름 __A.4 패키지 부록 B. 테스트 함수 __B.1 액클리 함수 __B.2 부스 함수 __B.3 브라닌 함수 __B.4 플라워 함수 __B.5 미칼레비츠 함수 __B.6 로젠브록의 바나나 함수 __B.7 윌러의 릿지 __B.8 원형 함수 부록 C. 수학 개념 __C.1 점근 표기법 __C.2 테일러 전개 __C.3 볼록성 __C.4 놈 __C.5 행렬 미적분 __C.6 양정부호 __C.7 가우시안 분포 __C.8 가우시안 구적 부록 D. 해답
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• 마이켈 J. 코첸더퍼 [저]

• 이기홍 [저]

• 카네기멜론 대학교에서 석사 학위를 받았고, 피츠버그 대학교 Finance Ph.D, CFA,FRM이며, 금융, 투자, 경제분석 전문가다. 삼성생명, HSBC, 새마을금고 중앙회, 한국투자공사 등과 같은 국내 유수의 금융 기관, 금융 공기업에서 자산운용 포트폴리오 매니저로 근무했으며, 현재 딥러닝과 강화학습을 금융에 접목시켜 이를 전파하고 저변을 확대하는 것을 보람으로 삼고 있다. 저서로는 『엑셀 VBA로 쉽게 배우는 금융공학 프로그래밍』(한빛미디어, 2009)이 있으며, 번역서로는 『포트폴리오 성공 운용』(미래에셋투자교육연구소, 2010), 『딥러닝 부트캠프 with 케라스』(길벗, 2017), 『프로그래머를 위한 기초 해석학』(길벗, 2018)과 『실용 최적화 알고리즘』(에이콘, 2020), 『초과 수익을 찾아서 2/e』(에이콘, 2020), 『자산운용을 위한 금융 머신러닝』(에이콘, 2020), 『실전 알고리즘 트레이딩 배우기』(에이콘, 2021), 『존 헐의 비즈니스 금융 머신러닝 2/e』(에이콘, 2021) 등이 있다. 누구나 자유롭게 머신러닝과 딥러닝을 자신의 연구나 업무에 적용해 활용하는 그날이 오기를 바라며 매진하고 있다.

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