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도서

Machine Learning 머신 러닝

2016년 대한민국학술원 우수학술도서

케빈 머피 저/노영찬 역 | 에이콘출판사 | 원제 : Machine Learning: A Probabilistic Perspective

Machine Learning 머신 러닝
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출간일

2015년 08월 31일

1288쪽 | 2167g | 188*255*60mm

ISBN-13

9788960777491

ISBN-108960777498

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책소개

전사적 형태의 데이터가 증가함에 따라, 데이터 분석을 위한 자동화 방식의 필요성이 증가하고 있다. 머신 러닝(Machine Learning)의 목표는 데이터 패턴을 감지, 향후 데이터 예측을 위해 드러나지 않은 패턴을 사용할 수 있는 방법을 개발한다. 이 책은 수 세기 동안 통계학과 공학의 중심이 된 확률 이론을 사용하는 데이터로부터 습득될 수 있는 머신을 만들기 위한 최적의 방식을 채택한다. 즉 기본적인 원칙에 입각한 모델에 기초해서 머신 러닝에 접근하도록 강조한다. 전반적으로 확률론적 모델링(Probabilistic Modeling)이 먼저 고려될 것이다. 실질적인 접근으로 이 책의 모든 방법은 확률적 모델의 개발 도구인 PMTK(Probabilistic Modeling Toolkit)라고 부르는 매트랩(MATLAB) 소프트웨어 패키지에서 구현된다.


저자 소개

저자 : 케빈 머피

아일랜드에서 출생하고 영국에서 자랐으며, 캠브리지 대학을 졸업했다. 미국 펜실베이니아 대학교(University of Pennsylvania)에서 공학 석사학위를 받았고, 캘리포니아 대학교 버클리 캠퍼스(University of California, Berkely)에서 박사학위를 취득하고, 박사 후 과정은 MIT에서 마쳤다. 2004년, 캐나다 밴쿠버에 있는 브리티시 콜롬비아 대학교(University of British Columbia)에서 컴퓨터 과학과 통계학과 교수로 재직했다. 2011년, 안식년 동안 구글에서 연구 활동을 했다. 2012년, 구글의 전임 연구원으로 재직하고, 기계어 학습과 그래픽 모형에 관련된 50여 개의 논문과 저널을 출간했다.

역자 : 노영찬

고려대학교에서 컴퓨터학을 전공했으며, 롯데 정보통신에서 ERP 시스템 개발을 위한 프로그래머와 프로젝트 리더로 일했다. 이후 서던캘리포니아 대학교(University of Southern California)에서 Software Engineering 전공으로 대학원을 마쳤으며, 소프트웨어 개발 방법론에 많은 관심을 갖고 있다. 현재 미국 캘리포니아에서 IT 컨설팅 및 솔루션 개발을 위한 Cloud Cornerstore를 운영 중이다. 에이콘출판사에서 출간한 『구글피디어 Googlepedia』(2010)를 번역했다.

목차

1장 소개
1.1 머신 러닝: 무엇을 그리고 왜?
1.1.1 머신 러닝의 종류
1.2 감독 학습
1.2.1 분류
1.2.2 회귀
1.3 자율 학습
1.3.1 군집 발견
1.3.2. 잠재 요인의 발견
1.3.3 그래프 구조 발견
1.3.4 매트릭스 완성
1.4 머신 러닝의 기초 개념
1.4.1 모수적 모형과 비모수적 모형
1.4.2 단순한 비모수적 분류기: K 근접 이웃
1.4.3 차원의 저주
1.4.4 분류와 회귀에 대한 모수적 모형
1.4.5 선형 회귀
1.4.6 로지스틱 회귀 분석
1.4.7 과대적합
1.4.8 모형 선택
1.4.9 공짜 점심은 없다는 이론
__연습문제

2장 확률
2.1 소개
2.2 확률 이론에 대한 간단한 리뷰
2.2.1 이산 확률 변수
2.2.2 근본적 규칙
2.2.3 베이즈 법칙
2.2.4 독립과 조건부 독립
2.2.5 연속형 확률 변수
2.2.6 분위수
2.2.7 평균과 분산
2.3 보편적 이산형 분포
2.3.1 이항 분포와 베르누이 분포
2.3.2 다항 분포와 멀티누이 분포
2.3.3 푸아송 분포
2.3.4 경험적 분포
2.4 보편적인 연속 분포
2.4.1 가우시안(정규) 분포
2.4.2 퇴화 pdf
2.4.3 라플라스 분포
2.4.4 감마 분포
2.4.5 베타 분포
2.4.6 파레토 분포
2.5 결합 확률 분포
2.5.1 공분산과 상관
2
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출판사 리뷰

★ 이 책에서 다루는 내용 ★


오늘날 웹 기반의 방대한 전사적 데이터는 분석을 위한 자동화 방법을 요구한다. 머신 러닝은 이러한 방법을 제공하며, 데이터 패턴을 자동으로 감지하는 방법을 개발하고 향후 데이터를 예측하기 위해 발견되지 않은 방식을 사용한다. 이 책은 머신 러닝과 통일된 확률적 접근의 분야를 포괄적이고도 독립적으로 소개한다.
적용 범위는 너비와 깊이를 통합하고, 확률과 최적화, 선형 대수학과 최근에 개발된 조건 임의의 필드와 L1 일반화, 딥 러닝(deep learning) 같은 토픽에 필요한 배경 지식을 제공한다. 또한 가장 중요한 알고리즘을 비롯해 일반적인 언어를 사용하며, 접근하기 쉬운 형태로 쓰여졌다. 모든 주제는 이미지와 생물학, 문자 처리, 컴퓨터 비전, 로봇공학 같은 응용 분야에서 유도되는 예를 풍부하게 설명한다. 다른 경험적 방법을 제공하는 책보다는 원칙에 따른 모형 기반 접근을 강조하며, 함축적이며 직관적인 방법으로 모형을 지정하기 위해 그래픽 모형 언어를 사용한다. 매트랩(MATLAB) 소프트웨어 패키지(PMTK)에서 수행되는 거의 모든 모형을 다루며, 이는 온라인으로도 이용할 수 있다. 이 책은 대학 수학 정도의 배경 지식을 가진 대학교 3, 4학년 학생이나 대학원생에게 적합하다.


★ 이 책의 대상 독자 ★

이 책은 컴퓨터 과학, 통계학, 전자공학, 계량경제학, 수학적 배경 지식을 요구하는 대학교 3, 4학년과 대학원 공부를 시작하는 학생들에게 적합하다. 특히 독자가 고등 미적분과 선형 대수학, 컴퓨터 프로그래밍에 대한 기초 지식을 갖고 있다는 전제하에 구성했다. 통계학을 이미 경험했다면 많은 도움이 되겠지만, 사전 지식이 꼭 필요하지는 않다.


★ 이 책의 구성 ★

전사적 형태의 데이터가 증가함에 따라 데이터 분석을 위한 자동화 방식의 필요성이 날로 증가하고 있다. 머신 러닝의 목표는 데이터의 패턴을 자동으로 감지하고, 향후 데이터를 예상하기 위해 아직 드러나지 않은 패턴을 사용하며, 다른 상호 연관된 결과물을 사용하도록 한다. 따라서 머신 러닝은 통계학, 데이터 마이닝(data mining)과 밀접하게 연관돼 있으며, 어디에 역점을 두는지와 용어에 따라 약간의 차이점이 있다. 이 책은 그러한 분야에 대해 상세하게 소개하며, 분자 생물학, 문장 처리(text processing), 컴퓨터 비전(computer vision), 로봇 공학 같은 응용 분야에서
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