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[단독 최저가][대여] 머신러닝을 위한 수학
핵심 알고리즘 3가지로 배우는 최적화
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소개
목차
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1장 행렬1.1 행렬1.2 선형변환1.3 고윳값과 고유벡터1.4 이차형식연습문제2장 다변수 함수2.1 다변수 함수2.2 다변수 함수의 미분2.3 다변수 벡터함수연습문제3장 볼록 최적화3.1 볼록함수3.2 볼록 최적화3.3 경사하강법3.4 응용 : 선형 회귀 분석연습문제4장 쌍대성4.1 라그랑주 쌍대함수4.2 라그랑주 쌍대성4.3 응용 : 서포트 벡터 머신연습문제5장 고급 수학 이론5.1 특잇값 분해와 반복법5.2 가우시안 분포5.3 응용 : 주성분 분석연습문제찾아보기
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저자 소개 1
서울대학교 수학교육과를 졸업하고, 동 대학원 수리과학부에서 석사학위와 박사학위를 취득했습니다. 주요 연구 분야는 수치해석, 전산유체역학, 산업응용수학, 수학적 최적화 등입니다. 현재 가톨릭대학교 수학과 및 인공지능학과(겸무) 교수로 재직 중이며, 가톨릭대학교의 4차 산업혁명 혁신선도대학 사업에 참여하여 데이터 과학 분야의 수학 교육과 연구에 힘쓰고 있습니다. 또한 한국산업응용수학회(KSIAM), 대한수학회(KMS), 한국전산유체공학회(KSCFE) 회원으로 활동하고 있으며, 현재 한국산업응용수학회에서는 총무이사를 맡고 있습니다. 주요 저서로는 『머신러닝을 위한 수학』(한빛아카데미,
서울대학교 수학교육과를 졸업하고, 동 대학원 수리과학부에서 석사학위와 박사학위를 취득했습니다. 주요 연구 분야는 수치해석, 전산유체역학, 산업응용수학, 수학적 최적화 등입니다. 현재 가톨릭대학교 수학과 및 인공지능학과(겸무) 교수로 재직 중이며, 가톨릭대학교의 4차 산업혁명 혁신선도대학 사업에 참여하여 데이터 과학 분야의 수학 교육과 연구에 힘쓰고 있습니다. 또한 한국산업응용수학회(KSIAM), 대한수학회(KMS), 한국전산유체공학회(KSCFE) 회원으로 활동하고 있으며, 현재 한국산업응용수학회에서는 총무이사를 맡고 있습니다. 주요 저서로는 『머신러닝을 위한 수학』(한빛아카데미, 2022)이 있습니다.
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품목정보
- 발행일
- 2022년 12월 20일
- 이용안내
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- 파일/용량
- PDF(DRM) | 7.66MB ?
- ISBN13
- 9791156647256
- KC인증
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출판사 리뷰
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머신러닝 알고리즘의 핵심인 수학적 최적화를 확실하게 이해할 수 있는 책머신러닝 알고리즘을 이해하는 데 꼭 필요한 수학적 최적화 기법을 다루는 책입니다. 최적화를 완벽히 이해하기 위해 미리 알아두어야 할 선형대수학, 다변수 미분적분학, 확률과 통계의 이론을 핵심만 짚어 설명합니다. 복잡한 수학 이론을 명확하게 이해하고 문제해결력을 기를 수 있게 다양한 유형의 문제를 실었습니다. 또한 머신러닝의 핵심 알고리즘 3가지를 파이썬 코딩으로 직접 구현할 수 있도록 일부 예제와 연습문제에 파이썬 실습을 구성하였습니다. 장별로 구성한 칼럼에서는 각 장에서 살펴본 수학 개념이 머신러닝에서 어떻게 활용되는지 소개합니다.
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