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품목정보
| 발행일 | 2017년 12월 05일 |
|---|---|
| 쪽수, 무게, 크기 | 664쪽 | 188*235*35mm |
| ISBN13 | 9791156641582 |
| ISBN10 | 1156641586 |
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- eBook
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![[대학생X취준생] 우리의 영광의 시대는 1학기입니다](https://image.yes24.com/images/13_EventWorld/229069_02.jpg)
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| Chapter 01 소개 1.1 기계 학습이란 1.2 특징 공간에 대한 이해 1.3 데이터에 대한 이해 1.4 간단한 기계 학습의 예 1.5 모델 선택 1.6 규제 1.7 기계 학습 유형 1.8 기계 학습의 과거와 현재, 미래 연습문제 Chapter 02 기계 학습과 수학 2.1 선형대수 2.2 확률과 통계 2.3 최적화 연습문제 Chapter 03 다층 퍼셉트론 3.1 신경망 기초 3.2 퍼셉트론 3.3 다층 퍼셉트론 3.4 오류 역전파 알고리즘 3.5 미니배치 스토캐스틱 경사 하강법 3.6 다층 퍼셉트론에 의한 인식 3.7 다층 퍼셉트론의 특성 연습문제 Chapter 04 딥러닝 기초 4.1 딥러닝의 등장 4.2 깊은 다층 퍼셉트론 4.3 컨볼루션 신경망 4.4 컨볼루션 신경망 사례연구 4.5 생성 모델 4.6 딥러닝은 왜 강력한가? 연습문제 Chapter 05 딥러닝 최적화 5.1 목적함수: 교차 엔트로피와 로그우도 5.2 성능 향상을 위한 요령 5.3 규제의 필요성과 원리 5.4 규제 기법 5.5 하이퍼 매개변수 최적화 5.6 2차 미분을 이용한 최적화 연습문제 Chapter 06 비지도 학습 6.1 지도 학습과 비지도 학습, 준지도 학습 6.2 비지도 학습 6.3 군집화 6.4 밀도 추정 6.5 공간 변환의 이해 6.6 선형 인자 모델 6.7 오토인코더 6.8 매니폴드 학습 연습문제 Chapter 07 준지도 학습과 전이 학습 7.1 표현 학습의 중요성 7.2 내부 표현의 이해 7.3 준지도 학습 7.4 전이 학습 연습문제 Chapter 08 순환 신경망 8.1 순차 데이터 8.2 순환 신경망 8.3 장기 문맥 의존성 8.4 LSTM 8.5 응용 사례 연습문제 Chapter 09 강화 학습 9.1 강화 학습의 원리와 성질 9.2 정책과 가치함수 9.3 동적 프로그래밍 9.4 몬테카를로 방법 9.5 시간차 학습 9.6 근사 방법 9.7 응용 사례 연습문제 Chapter 10 확률 그래피컬 모델 10.1 확률과 그래프의 만남 10.2 베이지안 네트워크 10.3 마르코프 랜덤필드 10.4 RBM과 DBN 연습문제 Chapter 11 커널 기법 11.1 커널 트릭 11.2 커널 리지 회귀 11.3 커널 PCA 11.4 SVM 분류 11.5 SVM 회귀 연습문제 Chapter 12 앙상블 방법 12.1 동기와 원리 12.2 재샘플링 기법 12.3 결정 트리와 랜덤 포리스트 12.4 앙상블 결합 12.5 딥러닝과 앙상블 연습문제 |
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저자 소개 (1명)
출판사 리뷰 출판사 리뷰 보이기/감추기
1. 기계 학습의 A부터 Z까지 폭넓게 다루고, 특히 딥러닝을 깊이 있게 설명한다.
2. 어렵고 방대한 주제이지만 친절하고 자세하게 설명해서 입문자를 배려한다.
3. 다양한 그림과 예제, 알고리즘을 함께 제시해서 독자의 이해력을 높인다.
4. 컴퓨터공학 전공자와 비전공자 모두 이 책을 활용할 수 있다.
2. 어렵고 방대한 주제이지만 친절하고 자세하게 설명해서 입문자를 배려한다.
3. 다양한 그림과 예제, 알고리즘을 함께 제시해서 독자의 이해력을 높인다.
4. 컴퓨터공학 전공자와 비전공자 모두 이 책을 활용할 수 있다.
회원리뷰 (2건)
혜택 및 유의사항?
머신러닝에 관심이 많아서 책을 이것 저것 많이 본 것 같다. 파이썬 라이브러리등을 통해 실제 적용을 다루는 책은 비교적 번역이 잘된 책이 많은데.. 정작 근간이 되는 이론적인 내용을 다룬 바이블격 책들은 두꺼운 분량은 둘째치고 번역이 개판 오분전들이라.. 이걸 과연 번역자들이 이해를 하고는 있는 것인지 의문을 들게 하는 책이 많다. 그런 점에서 이 책은 참 괜찮다. 전작인 ';
리뷰제목
머신러닝에 관심이 많아서 책을 이것 저것 많이 본 것 같다. 파이썬 라이브러리등을 통해 실제 적용을 다루는 책은 비교적 번역이 잘된 책이 많은데.. 정작 근간이 되는 이론적인 내용을 다룬 바이블격 책들은 두꺼운 분량은 둘째치고 번역이 개판 오분전들이라.. 이걸 과연 번역자들이 이해를 하고는 있는 것인지 의문을 들게 하는 책이 많다.
그런 점에서 이 책은 참 괜찮다. 전작인 '패턴인식'을 읽을 때부터 pca 같은 복잡한 내용을 잘 풀어나가는 저자의 책 내용에 감탄했었는데.. 역시나 우리말로 직접 쓴 책이라서 번역체의 어이없는 문장도 없이 깔끔하고 이론을 부드럽게 정리하기에 좋은 교재이다. 책 크기도 맘에 들고.
영어가 능숙하다면 천지삐까리에 넘쳐나는게 머신러닝 자료지만..이 책이 있다면 그냥 편하게 모국어로 이론을 정리하기 시작하는게 정답이라고 조심스럽게 말해본다 ㅋㅋ
너무 칭찬만 적어서 오해할까봐 말하는데.. 나는 저자랑 아무 관계없는 취미 머신러닝 매니아임을 밝힘.
누가 책 추천해달래서 이 책 추천한 김에 후기까지 쓰고가네요.
그런 점에서 이 책은 참 괜찮다. 전작인 '패턴인식'을 읽을 때부터 pca 같은 복잡한 내용을 잘 풀어나가는 저자의 책 내용에 감탄했었는데.. 역시나 우리말로 직접 쓴 책이라서 번역체의 어이없는 문장도 없이 깔끔하고 이론을 부드럽게 정리하기에 좋은 교재이다. 책 크기도 맘에 들고.
영어가 능숙하다면 천지삐까리에 넘쳐나는게 머신러닝 자료지만..이 책이 있다면 그냥 편하게 모국어로 이론을 정리하기 시작하는게 정답이라고 조심스럽게 말해본다 ㅋㅋ
너무 칭찬만 적어서 오해할까봐 말하는데.. 나는 저자랑 아무 관계없는 취미 머신러닝 매니아임을 밝힘.
누가 책 추천해달래서 이 책 추천한 김에 후기까지 쓰고가네요.
일주일 단위로 팀원들이 자체적으로 인공지능 스터디를 하고 있지만 어려워 이해하기가 쉽지 않았다. 좀 더 쉽게 이해할 수 있고 핵심 내용이 잘 정리된 도서를 찾다가 본 도서의 출간 소식을 듣고 바로 구입했다. 주로 번역서를 구입하다고 국내 교수님이 출간한 도서를 구입하게 되었는데 도식도 많고 쉽게 설명하고 있어 인공지능 관련 지식을 이해하기 적합했다. 특히 어렵다고들 하;
리뷰제목
일주일 단위로 팀원들이 자체적으로 인공지능 스터디를 하고 있지만 어려워 이해하기가 쉽지 않았다. 좀 더 쉽게 이해할 수 있고 핵심 내용이 잘 정리된 도서를 찾다가 본 도서의 출간 소식을 듣고 바로 구입했다. 주로 번역서를 구입하다고 국내 교수님이 출간한 도서를 구입하게 되었는데 도식도 많고 쉽게 설명하고 있어 인공지능 관련 지식을 이해하기 적합했다. 특히 어렵다고들 하는 딥러닝 부분도 체계적이면서 최대한 이해할 수 있게 설명하고 있어 좋았다.
한줄평 (9건)
혜택 및 유의사항
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식을 어렵게 풀어서 설명한 부분이 있음. 유튜브 강의도 있으나 강의력 별로임. 볼만한 책.
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YES마니아 : 플래티넘
k*********8
|
2021.12.30
이론에 충실한 서적. 수학에 대한 베이스가 없으면 학습하기 상당히 어렵다. 연습문제도 없다
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k****5
|
2020.12.04
모서리가 바닥에 세게 찍힌 것처럼 뭉개져서 왔네요. 펼치지도 않았는데 기분이 안 좋네요.
2명이 이 한줄평을 추천합니다.
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김*영
|
2020.01.18
