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패턴 인식과 머신 러닝
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패턴 인식과 머신 러닝

크리스토퍼 비숍 저/김형진 | 제이펍 | 2018년 09월 10일 | 원서 : Pattern Recognition and Machine Learning 첫번째 리뷰어가 되어주세요 | 판매지수 12024 판매지수란? 공유 페이스북 공유하기 트위터 공유하기 상품퍼가기 열기/닫기
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상품정보

출간일 2018년 09월 10일
쪽수,무게,크기 852쪽 | 1662g | 188*245*37mm
ISBN13 9791188621255
ISBN10 1188621254

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책소개

이 책은 지난 수십 년간 발전되어 온 확률/통계 기반의 패턴 인식과 머신 러닝 분야의 전반적인 내용을 다루고 있다. 내용을 이해하는 데 있어서 패턴 인식이나 머신 러닝 분야에 대한 사전 지식은 필요하지 않지만, 다변량 미적분과 기초 선형 대수학을 다뤄본 경험은 필요하다. 또한 기초적인 확률 이론에 대한 소개가 포함되어 있으므로 확률론에 대한 기초 지식이 반드시 필요하지는 않다. 기본적으로 학부 고학년생들이나 박사과정 1년 차 학생들을 대상으로 하고 있으나, 해당 분야의 연구자들이나 업계에서 머신 러닝을 활용하는 사람들이 읽기에도 적합하다. 그리고 머신 러닝, 통계, 컴퓨터 공학, 신호 처리, 컴퓨터 비전, 데이터 마이닝, 바이오 인포매틱스와 같은 분야의 강의 과정에서 사용하기도 적합하다.


상세이미지

저자 소개

작가파일보기 관심작가알림 신청 저 : 크리스토퍼 비숍

Christopher M. Bishop 크리스토퍼 M. 비숍은 마이크로소프트 리서치 케임브리지의 부 디렉터이자 에든버러 대학교 컴퓨터 공학과의 학과장을 맡고 있다. 또한, 케임브리지 다윈 칼리지와 왕립 공학회의 펠로우이기도 하다. 크리스는 양자론에 관한 논문으로 세인트 캐서린 대학과 옥스퍼드 대학교에서 물리학 학사, 에든버러 대학교에서 이론 물리학 박사 학위를 취득했다.

작가파일보기 관심작가알림 신청 역 : 김형진

다양한 현실 세계의 문제들을 머신 러닝을 이용하여 해결하는 데 관심이 많은 소프트웨어 엔지니어이자 데이터 과학자다. 카이스트 전산학과 학부과정과 스탠퍼드 전산학과 석사과정을 마친 후, 링크드인 데이터팀에서 친구 추천 등 각종 데이터 기반 제품의 개발에 참여하였다. 그 후 스타트업에서 자연어 처리 시스템을 만들었으며, 현재는 우버 매칭팀의 머신 러닝 엔지니어로서 실시간으로 드라이버와 승객의 연결을 최적화하는 문제를 풀고 있다.

목차

CHAPTER 1 소개 1
1.1 예시: 다항식 곡선 피팅 _ 5
1.2 확률론 _ 13
1.3 모델 선택 _ 36
1.4 차원의 저주 _ 37
1.5 결정 이론 _ 42
1.6 정보 이론 _ 54

CHAPTER 2 확률 분포 75
2.1 이산 확률 변수 _ 76
2.2 다항 변수 _ 83
2.3 가우시안 분포 _ 87
2.4 지수족 _ 126
2.5 비매개변수적 방법 _ 134

CHAPTER 3 선형 회귀 모델 155
3.1 선형 기저 함수 모델 _ 156
3.2 편향 분산 분해 _ 166
3.3 베이지안 선형 회귀 _ 172
3.4 베이지안 모델 비교 _ 181
3.5 증거 근사 _ 186

CHAPTER 4 선형 분류 모델 201
4.1 판별 함수 _ 203
4.2 확률적 생성 모델 _ 221
4.3 확률적 판별 모델 _ 229
4.4 라플라스 근사 _ 240
4.5 베이지안 로지스틱 회귀 _ 245

CHAPTER 5 뉴럴 네트워크 253
5.1 피드 포워드 네트워크 함수 _ 255
5.2 네트워크 훈련 _ 261
5.3 오차 역전파 _ 271
5.4 헤시안 행렬 _ 281
5.5 뉴럴 네트워크에서의 정규화 _ 289
5.6 혼합 밀도 네트워크 _ 306
5.7 베이지안 뉴럴 네트워크 _ 312

CHAPTER 6 커널 방법론 327
6.1 듀얼 표현 _ 329
6.2 커널의 구성 _ 330
6.3 방사 기저 함수 네트워크 _ 336
6.4 가우시안 과
... 펼처보기

책속으로

주어진 데이터에서 어떤 특정한 패턴을 찾아내는 것은 때때로 아주 중요한 문제다. 이 문제에 대해서 인류는 오랜 시간 동안 답을 찾아왔으며, 성공적으로 패턴을 찾아내곤 했다. 예를 들어, 요하네스 케플러(Johannes Kepler)는 티코 브라헤(Tycho Brahe)가 16세기에 관찰하여 축적해 놓은 대량의 천문학 데이터에서 패턴을 찾아내어 케플러의 행성 운동 법칙을 발견했다. 이 법칙은 고전 역학의 밑거름이 되었다. 또 다른 예로, 원자 스펙트럼에서 규칙성을 발견해 낸 것은 20세기 초의 양자 물리학의 발전과 확인에 중요한 역할을 해냈다. 이처럼 패턴 인식은 컴퓨터 알고리즘을 활용하여 데이터의 규칙성을 자동적으로 찾아내고, 이 규칙성을 이용하여 데이터를 각각의 카테고리로 분류하는 등의 일을 하는 분야다. _1p

매개변수적인 접근법의 한계점 한 가지는 분포가 특정한 함수의 형태를 띠고 있다고 가정한다는 것이다. 몇몇 적용 사례의 경우에는 이 가정이 적절하지 않다 이런 경우에는 비매개변수적(nonparametric) 밀도 추정 방식이 대안으로 활용될 수 있다. 비매개변수적 밀도 추정 방식에서는 분포의 형태가 데이터 집합의 크기에 대해 종속적이다. 이러
... 펼처보기 --- 본문 중에서

출판사 리뷰

현대 패턴 인식과 머신 러닝의 개념과 효과적 이해를 위한 수학적 사고!

지난 수년간 머신 러닝은 그 어느 때보다도 뜨거운 관심을 받았다. 특히, 2016년 알파고와 이세돌 9단의 대국은 더 많은 사람이 인공지능 분야에 관심을 가지게 하는 촉매제가 되었다. 이는 딥 러닝을 비롯한 여러 머신 러닝 알고리즘의 성능이 최근 매우 향상되었기 때문이다.

머신 러닝은 최근에 새롭게 생겨난 기술이 아니다. 데이터를 기반으로 해서 최적화 문제를 풀거나 예측해야 하는 다양한 분야에서 이미 오랜 시간 동안 머신 러닝 기술이 활용되었다. 최근에 가장 주목을 받고 있는 딥 러닝은 수십 년 전에 처음 제안된 뉴럴 네트워크 알고리즘이 기반이다. 오랜 시간 동안 학계로부터 외면받고 있었던 뉴럴 네트워크 기술이 GPU 등 하드웨어의 발전과 구글/페이스북 등의 회사에서 발생하는 엄청난 양의 데이터, 여러 알고리즘 개선법 등을 만나면서 새로운 모습을 보이게 된 것이다.

이 책은 지난 수십 년간 발전되어 온 확률/통계 기반의 패턴 인식과 머신 러닝 분야의 전반적인 내용을 다루고 있다. 내용을 이해하는 데 있어서 패턴 인식이나 머신 러닝 분야에 대한 사전 지식은 필요하지 않지만, 다변량 미적분과 기초 선형 대수학을 다뤄본 경험은 필요하다. 또한 기초적인 확률 이론에 대한 소개가 포함되어 있으므로 확률론에 대한 기초 지식이 반드시 필요하지는 않다. 기본적으로 학부 고학년생들이나 박사과정 1년 차 학생들을 대상으로 하고 있으나, 해당 분야의 연구자들이나 업계에서 머신 러닝을 활용하는 사람들이 읽기에도 적합하다. 그리고 머신 러닝, 통계, 컴퓨터 공학, 신호 처리, 컴퓨터 비전, 데이터 마이닝, 바이오 인포매틱스와 같은 분야의 강의 과정에서 사용하기도 적합하다.

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