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선형대수와 통계학으로 배우는 머신러닝 with 파이썬 eBook
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선형대수와 통계학으로 배우는 머신러닝 with 파이썬

최적화 개념부터 텐서플로를 활용한 딥러닝까지

[ PDF ]
장철원 | 비제이퍼블릭(BJ퍼블릭) | 2021년 01월 26일 첫번째 구매리뷰를 남겨주세요. | 판매지수 1,026 판매지수란?
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선형대수와 통계학으로 배우는 머신러닝 with 파이썬

품목정보

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출간일 2021년 01월 26일
이용안내
  •  배송 없이 구매 후 바로 읽기 eBook 이용안내
  • 이용기간 제한없음
  •  TTS 불가능
  •  저작권 보호를 위해 인쇄 기능 제공 안함
지원기기 크레마 / PC(윈도우) / 아이폰 / 아이패드 / 안드로이드폰 / 안드로이드패드 / 전자책단말기 / PC(Mac)
파일/용량 PDF(DRM) | 58.36MB 파일/용량 안내
페이지 수 약 625쪽 글자 수/페이지 수 안내
ISBN13 9791165920425

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소개

목차

저자 소개 (1명)

공부한 내용을 기록하고 나누는 것을 좋아하는 프리랜서 충북대학교에서 통계학을 전공하고 고려대학교에서 통계학 석사를 졸업했다. 이후 플로리다 주립 대학교(Florida State University) 통계학 박사 과정 중 휴학 후 취업 전선에 뛰어들었다. 어렸을 때부터 게임을 좋아해 크래프톤(구 블루홀) 데이터 분석실에서 일했다. 주로 머신러닝을 이용한 이탈률 예측과 고객 분류 업무를 수행했다. 배틀그라운드 ... 공부한 내용을 기록하고 나누는 것을 좋아하는 프리랜서

충북대학교에서 통계학을 전공하고 고려대학교에서 통계학 석사를 졸업했다. 이후 플로리다 주립 대학교(Florida State University) 통계학 박사 과정 중 휴학 후 취업 전선에 뛰어들었다. 어렸을 때부터 게임을 좋아해 크래프톤(구 블루홀) 데이터 분석실에서 일했다. 주로 머신러닝을 이용한 이탈률 예측과 고객 분류 업무를 수행했다. 배틀그라운드 핵 관련 업무를 계기로 IT 보안에 흥미를 느껴, 이후 NHN IT보안실에서 일하며 머신러닝을 이용한 매크로 자동 탐지 시스템을 개발하고 특허를 출원했다. 현재는 머신러닝 관련 책을 쓰고 강의를 하는 프리랜서다. 공부한 내용을 공유하는 데 보람을 느껴 블로그와 카페를 운영하고 있다. 관심 분야는 인공지능, 머신러닝, 통계학, 선형대수, 커널, 임베디드, IT보안, 사물인터넷, 물리학, 철학이다.

- 프리랜서
- 한국정보통신기술협회 외부교수
- 패스트캠퍼스 강사
- 前) NHN IT 보안실
- 前) 크래프톤(구 블루홀) 데이터 분석실

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출판사 리뷰

머신러닝과 필연적 관계인 ‘수학’
수식이 어려운 당신에게 꼭 필요한 책!

머신러닝을 이해하기 위해서는 머신러닝을 근본적으로 떠받치고 있는 선형대수와 통계학, 최적화 개념에서부터 출발해야 한다. 『선형대수와 통계학으로 배우는 머신러닝 with 파이썬』은 이러한 개념을 다룰 때 수식 표현을 사용하고 코드보다 수학적인 지식을 먼저 서술함으로써, 머신러닝 알고리즘마다 원리를 이해하는 것을 목적으로 한다. 또한 ‘책에 쓰인 수학 기호’를 정리한 표를 통해 수식 이해에 어려움을 느끼는 독자의 진입 장벽을 낮추었다. 따라서 선형대수나 통계학에 대한 지식이 부족한 분들도 수학적 원리를 이해하며 기초를 탄탄히 쌓기에 큰 도움이 될 것이다.

소스 코드 다운로드
https://github.com/bjpublic/MachineLearning

베타리더의 한 마디
내가 공부할 때도 이런 책이 있었으면 그렇게 헤매지 않았을 텐데! 이 책을 통해 데이터 과학이라는 이름 아래에 모인 여러 학문에서 나온 지식의 연관성을 구체적으로 알 수 있습니다. _김민성 님

머신러닝을 공부하고 싶었지만, 수학적 기초 때문에 망설였던 분들이나 알고리즘에 사용되는 상세한 내용이 궁금한 분들에게 큰 도움이 될 것입니다. _류회성 님

책을 읽으면서 5년만 젊었으면 좋겠다는 생각이 들었습니다. 5년간의 박사과정에서 필요했던 지식이 모두 담겨 있습니다. 어색한 번역 투의 글이 아닌 한국어책이 나온 건 생명정보학 전공자로서 매우 기쁜 일입니다. _오세진 님

이 책을 읽으면서 인공지능의 기본이 되는 수학과 통계학에 무지한 상태로 학습을 이어 갔었다는 자기반성을 하게 되었습니다. 수학적인 원리 이해에 어려움을 겪고 있는 많은 분에게 필요한 책입니다. _이진 님

이 책은 자신의 전문 분야에 대한 연구 또는 업무 능력을 한 단계 높여 줄 것입니다. 머신러닝이 익숙하지 않은 분도 통계학을 통해 머신러닝을 더욱 잘 이해하는 계기가 될 것입니다. _이현훈 님

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