품목정보
발행일	2023년 02월 16일
쪽수, 무게, 크기	308쪽 \| 798g \| 25718815mm
ISBN13	9791192469805
ISBN10	1192469801

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카드 뉴스로 보는 책

저자 소개 (2명)

문제: 뒤에서 배울 내용이지만 머신러닝에는 분류 혹은 정량 예측을 하기 위한 다양한 방법이 존재합니다. 그렇다면 어떤 방법을 사용할지 어떻게 선택할 수 있을까요? 예를 들어, 이 검은색 직선을 사용해 몸무게로 키를 예측한다고 가정해봅시다. 혹은 이 구불구불한 초록색 곡선으로 몸무게를 기반으로 키를 예측한다고 해봅시다. 검은색 직선과 구불구불한 초록색 곡선 중 어떤 것을 사용해야 할까요? 해답: 머신러닝에서 어떤 방법을 사용할지를 결정한다는 것의 의미는 일반적으로 해당 방법을 시도해보고 성능을 확인한다는 뜻입니다. 예를 들어 이 사람의 몸무게가 이 정도라면… 검은색 직선은 이 사람의 키가 이 정도라고 예측할 것입니다. 이와 반대로, 구불구불한 초록색 곡선은 이 사람의 키가 조금 더 클 것이라 예측하네요.
--- p.14

딥러닝 합성곱 신경망처럼 멋있어 보이는 머신러닝 방법은 매우 많습니다. 그리고 매년 새롭고 흥미로운 방법들이 많이 쏟아지고 있습니다. 하지만 어떤 방법을 사용하든 가장 중요한 점은 테스트 데이터에서 좋은 성능을 내야 한다는 점입니다. BAM!!! 이제 머신러닝에 대한 주요 개념을 몇 가지 살펴보았으니 멋져 보이는 머신러닝 용어 몇 가지를 알아봅시다. 잘 기억해두면 여러분이 댄스 파티에 참석했을 때 똑똑해 보일 수 있을 거예요.
--- p.19

앞에서 우리는 이항분포가 3명 중 2명이 호박 파이를 선호할 확률처럼 일련의 이진 결과(binary outcome) 확률을 어떻게 계산하는지 살펴봤습니다. 하지만 다양한 상황에서 사용하는 여러 이산확률분포(discrete probability distribution)가 더 존재합니다. 예를 들어 여러분이 평균적으로 한 시간 동안 이 책을 10페이지 읽을 수 있다고 하면, 푸아송 분포(Poisson distribution)를 사용해 다음 한 시간 동안 8페이지를 읽을 확률을 계산할 수 있습니다.
--- p.48

ROC는 수신자 조작 특성(receiver operating characteristic)의 약자입니다. 이 이름은 세계 2차 대전 중 수신된 레이더 신호에서 전투기 신호를 정확하게게 찾기 위해 요약한 그래프에서 유래되었습니다. ROC 그래프는 좋은 분류 임곗값을 찾고자 할 때 큰 도움을 줍니다. ROC 그래프는 참 양성 비율(true positive rate)과 거짓 양성 비율(false positive rate) 관점에서 각 임곗값이 얼마나 좋은 성능을 내는지 한 번에 요약해주기 때문입니다.
--- p.154

로지스틱 회귀와 나이브 베이즈 두 모델을 만들어 동일한 데이터로 테스트를 한다고 가정해봅시다. 우리는 어떤 모델의 성능이 더 좋은지 알고 싶습니다. 이론적으로 우리는 각 모델의 ROC 그래프를 비교해볼 수 있을 것입니다. 만약 우리가 비교할 모델이 두 개뿐이라면 이 방법은 아마도 좋은 옵션이 될 수 있겠죠.
--- p.160

문제: 선형회귀처럼 신경망에도 데이터에 구불구불한 곡선이나 구부러진 모양의 선을 피팅하기 위해 최적화해야 하는 파라미터가 존재합니다. 이 파라미터들의 최적값을 찾으려면 어떻게 해야 할까요? 해답: 선형회귀처럼 우리는 최적의 파라미터 값을 찾기 위해 경사 하강법 혹은 확률적 경사 하강법을 사용할 수 있습니다. 하지만 우리는 경사 하강법이라 부르지 않겠습니다. 그러면 너무 쉬울 겁니다. 우리는 이를 신경망에서 각 파라미터들의 미분값을 찾는 (뒤에서 앞으로 가는) 방법에서 유래한 역전파라 부르겠습니다. BAM!!!

--- p.255

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