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머신 러닝을 위한 수학 with 파이썬, R
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머신 러닝을 위한 수학 with 파이썬, R

딥러닝에 필요한 수학만 골라 담았다!

이원상 | 길벗 | 2020년 08월 24일 리뷰 총점6.3 정보 더 보기/감추기
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머신 러닝을 위한 수학 with 파이썬, R

품목정보

품목정보
출간일 2020년 08월 24일
쪽수, 무게, 크기 288쪽 | 538g | 183*235*12mm
ISBN13 9791165212537
ISBN10 1165212536

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책소개

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목차

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저자 소개 (1명)

연세대학교에서 문헌정보학과 컴퓨터·산업공학을 전공했으며, 동 대학원 정보산업공학과에서 데이터 마이닝 분야 박사 학위를 취득했다. 대용량 데이터를 처리&분석하는 다양한 기법과 도구를 활용하여 Technovation, Decision Support Systems, Technological Forecasting and Social Change, PLoS One 등 국내외 학술지와 GTM, ERSA, OR, EESD 등... 연세대학교에서 문헌정보학과 컴퓨터·산업공학을 전공했으며, 동 대학원 정보산업공학과에서 데이터 마이닝 분야 박사 학위를 취득했다. 대용량 데이터를 처리&분석하는 다양한 기법과 도구를 활용하여 Technovation, Decision Support Systems, Technological Forecasting and Social Change, PLoS One 등 국내외 학술지와 GTM, ERSA, OR, EESD 등의 국제학회에 관련 연구들을 발표하고 있다.
『R로 하는 쉬운 딥러닝』을 번역했고 『특허로 답하다』 『스마트 스페이스와 디지털 트랜스포메이션 전략』을 공저했다.

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책 속으로

--- 「지은이의 말」중에서

출판사 리뷰

왜 데이터 과학에서 수학이 필요할까?
데이터 과학에서 가장 중요한 것은 단연 데이터다. 데이터를 사용하려면 데이터를 수집하고 정제하여 정량된 값으로 변환해야 하는데 이때 필요한 것이 수학이다. 선형대수, 미분과 적분, 확률과 통계로 데이터를 요약하고 파악할 수 있기 때문이다. 또한, 데이터를 바탕으로 문제를 정의하고 논리적으로 해결하는 데 수학적 접근이 큰 역할을 한다. 이처럼 수학은 다양한 분야에서 여러 사람과 협업할 때 이들 간의 의사소통을 도와주는 공통어가 되기도 한다.

어떻게 머신 러닝에서 수학을 활용할까?
선형대수는 마르코프 체인, 주성분 분석 모형에서 응용하고 미적분은 Bass 모형, 경사 하강법, 뉴턴랩슨 메서드에서 응용한 예제를 살펴본다. 마지막으로 확률과 통계는 상관분석과 분산분석, 포아송, 로지스틱 회귀 모형에서 응용해본다.

무슨 언어로 실습하면 좋을까?
데이터 과학에서 가장 많이 사용하는 언어는 파이썬과 R이다. 여기서 파이썬과 R 모두 실습할 수 있게 구성하였으며, 두 언어로 머신 러닝을 어떻게 구현하는지 알아보자.

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