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알고리즘 중심의 머신 러닝가이드
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I♥A.I.-02

알고리즘 중심의 머신 러닝가이드

[ 제2판 ]
스티븐 마슬랜드 저 / 강전형 | 제이펍 | 2016년 12월 28일 | 원서 : Machine Learning: An Algorithmic Perspective 리뷰 총점8.0 정보 더 보기/감추기
내용
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편집/디자인
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상품정보

출간일 2016년 12월 28일
쪽수,무게,크기 532쪽 | 188*245*25mm
ISBN13 9791185890722
ISBN10 1185890726

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책소개

머신러닝에 필요한 수학/통계학 배경 지식!
머신러닝에 사용되는 주요 알고리즘의 원리!
의사코드가 아닌 파이썬 코드 중심의 예제!

이 책은 머신러닝 알고리즘의 이해를 돕기 위한 책이다. 이 책을 통해 머신러닝에 필요한 프로그래밍뿐만 아니라 관련 수학, 통계 개념을 완벽히 익히는 여행을 시작할 수 있을 것이다.

층 신뢰 신경망과 같은 최근의 머신러닝 동향을 반영했다. 머신러닝을 이해하는 데 필요한 기본 확률과 통계 개념을 제공한다. 신경망을 사용한 지도학습에 대해 배운다. 차원 감축, EM 알고리즘, 최근접 이웃법, 최선 분류 경계, 커널 방법과 최적화를 다룬다. 진화학습, 강화학습, 트리 기반의 학습자 그리고 다양한 학습자들의 예측 값을 합치는 방법들을 다룬다. 자기조직화 특성 지도를 통해서 비지도학습의 중요성을 알아본다. 머신러닝에서의 최신 통계 기반 접근법들을 살펴본다.

2판에 추가된 사항은 심층 신뢰 신경망과 가우시안 프로세스가 추가되었다. 더 자연스러운 흐름을 위해 각 장을 새롭게 재구성했다. 실습을 위한 실행 코드를 추가했으며, 서포트 벡터 머신 자료들을 보강했다. 랜덤 포레스트, 퍼셉트론 수렴 이론, 정확성 측정 방법을 위한 고려사항, 그리고 MLP를 위한 켤레 기울기 최적화에 대한 새로운 자료를 추가했다. 칼만 필터와 파티클 필터에 관한 설명이 추가되었다. 파이썬의 명명 규칙을 수정하고 코드를 개선했다.

책을 학습할 때 함께 제공되는 코드를 직접 실행해 볼 것을 추천한다. 각 장마다 더 읽을거리와 연습 문제를 통해 세부적인 예제를 제공하고 있으며, 예제에 사용된 모든 파이썬 코드는 저자의 웹페이지에서 내려받을 수 있다.


상세이미지

저자 소개

저자 : 스티븐 마슬랜드

스티븐 마슬랜드는 과학 컴퓨팅 분야의 교수이자 뉴질랜드 매시 대학교(Massey University)의 SEAT(School of Engineering and Advanced Technology) 대학원장으로 있다. 주요 관심사는 형태 공간, 오일러 방정식, 머신러닝 및 알고리즘이다. 영국 맨체스터 대학교(University of Manchester)에서 박사 학위를 받았다.

역자 : 강전형

미국 서던 캘리포니아 대학교(University of Southern California)의 컴퓨터공학 박사 과정에서 머신러닝을 전공하였다. Information Science Institute에서 다양한 인공지능 연구를 수행하였고, 현재는 구글 본사에서 근무 중이다. 추천 알고리즘부터 자연어 처리, 그리고 Best Paper Award를 받은 국제학회 논문을 포함해 30여 편의 논문을 머신러닝 관련 유명 저널에 발표했고, 실리콘밸리의 여러 회사에서 다양한 머신러닝 프로젝트를 수행했다.
- 2008년 아주 대학교 컴퓨터공학부 학사 학위 취득
- 2010년 서던 캘리포니아 대학교에서 컴퓨터공학 석사 학위 취득
- 2015년 서던 캘리포니아 대학교에서 컴퓨터공학 박사 학위 취득
- 현재 구글 마운틴 뷰 본사 근무 중

목차

CHAPTER 1 … 들어가기에 앞서_1
1.1 데이터에 질량이 있다면 지구는 블랙홀이 될 것이다 2
1.2 학습 5
1.2.1 머신러닝 5
1.3 머신러닝의 종류 6
1.4 지도학습 8
1.4.1 회귀 9
1.4.2 분류 10
1.5 머신러닝 과정 12
1.6 프로그래밍 노트 14
1.7 이 책의 로드맵 15
* 더 읽을거리 17

CHAPTER 2 … 들어가며_19
2.1 용어 설명 19
2.1.1 가중치 공간 20
2.1.2 차원의 저주 22
2.2 알고 있는 것을 잘 이해하라: 머신러닝 알고리즘 평가하기 24
2.2.1 오버피팅 24
2.2.2 트레이닝, 테스팅, 밸리데이션 세트 25
2.2.3 혼동 행렬 27
2.2.4 정확도 지표 28
2.2.5 수신자 조작 특성 곡선 30
2.2.6 불균형 데이터세트 31
2.2.7 정밀도 측정 32
2.3 데이터를 확률로 변경 33
2.3.1 위험 최소화 36
2.3.2 나이브 베이즈 분류기 37
2.4 기본적인 통계학 39
2.4.1 평균 39
2.4.2 분산과 공분산 40
2.4.3 가우시안 42
2.5 바이어스 분산 트레이드오프 43
* 더 읽을거리 45
* 연습 문제 46

CHAPTER 3 … 뉴런, 뉴럴 네트워크, 선형 판별식_47
3.1 뇌와 뉴런 47
3.1.1 헵의 법칙 48
3.1.2 맥컬록과 피츠의 뉴런들
... 펼처보기

책속으로

가능하다면 이 책은 일반적인 것에서 구체적인 것으로, 또한 간단한 부분에서 복잡한 쪽으로 관련된 개념들을 각각의 장에서 다루며 진행하려 한다. 알고리즘에 더 집중하고 실습을 통해 배울 수 있도록 확률 개념부터 시작하기보다는 간단하고 오래 사용되었던 알고리즘인 지도학습부터 시작하겠다.
_15쪽

손으로 계산해 봤던 OR 예제를 통해서 코드를 동작시켜 보자. OR 데이터를 만들어 내는 것은 쉬운데 코드를 데이터에 동작시키기 위해서는 파일을 읽어야 하고(pcn), pcntrain 함수를 실행시켜야 한다. 아래에는 배열을 설정하고 함수를 실행시키는 방법과 난수로 초기화된 가중치를 사용해서 프로그램의 5번 실행 반복 결과를 보여 주고 있다(가중치는 첫 번째 반복이 지나고 나서 변화하지 않았는데, 물론 난수를 이용했으므로 실행 때마다 다른 결과 값을 보여 줄 것이다).
_64쪽

멀티 퍼셉트론에서는 입력 값과 가중치들의 곱이 뉴런의 활성화를 결정하는 임계 값보다 높은지 낮은지에 따라서 은닉 노드들의 활성화를 결정한다. 미분 가능성에 대한 요구 사항을 지키지는 못하지만, 입력과 가중치의 곱의 합을 임계 값과 비교해서 임계 값보다 높으면 활성
... 펼처보기 ---p.330

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