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책소개
목차
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제1장 소개
제2장 회귀 제3장 분류 제4장 공분산 함수 제5장 모델 선택과 초매개변수 조정 제6장 GP와 다른모델의 관계 제7장 이론적 조망 제8장 대규모 데이터 근사법 제9장 남은 쟁점 및 결어 부록A 배경 수학 부록B 가우스 마르코프 과정 부록C 데이터 집합과 코드 |
저자 소개 3
Carl Edward Rasmussen
케임브리지 대학교 공학부 렉처러(lecturer)이자 독일 튀빙겐 소재 막스 플랑크 바이오사이버네틱스 연구소의 객원 연구원이다.
Christopher K. I. Williams
에든버러 대학교 정보학부의 기계 학습 교수이자 적응형·신경 계산 연구소(Institute for Adaptive and Neural Computation)의 소장이다.
케임브리지 대학교 응용수학 및 이론물리학과(DAMTP)와 옥스퍼드 대학교 수학과(Mathematical Institute)에서 수학했다. 로저 펜로즈(Roger Penrose, 2020년 노벨 물리학상 수상)의 지도로 양자 정보·중력 분야 석사 학위(1996)를 받았으며, 유럽입자물리학연구소(CERN) 영국 공동연구단에 참여했다. 이후 삼성서울병원, NH투자증권(리스크 퀀트)을 거쳐, 현재 포스코 출연연 RIST(포항산업과학연구원) 수석연구원으로 양자 컴퓨팅과 AI 응용 모델링 연구를 수행하고 있다. 옮긴 책으로 『실재란 무엇인가』, 『딥 다운 씽즈』, 『천재: 리처드 파인만의
케임브리지 대학교 응용수학 및 이론물리학과(DAMTP)와 옥스퍼드 대학교 수학과(Mathematical Institute)에서 수학했다. 로저 펜로즈(Roger Penrose, 2020년 노벨 물리학상 수상)의 지도로 양자 정보·중력 분야 석사 학위(1996)를 받았으며, 유럽입자물리학연구소(CERN) 영국 공동연구단에 참여했다. 이후 삼성서울병원, NH투자증권(리스크 퀀트)을 거쳐, 현재 포스코 출연연 RIST(포항산업과학연구원) 수석연구원으로 양자 컴퓨팅과 AI 응용 모델링 연구를 수행하고 있다. 옮긴 책으로 『실재란 무엇인가』, 『딥 다운 씽즈』, 『천재: 리처드 파인만의 삶과 과학』(이상 승산), 『Mac OS X 비밀 매뉴얼』(공역), 『생생한 게임 개발에 꼭 필요한 기본 물리』(이상 한빛미디어) 등을 펴냈다.
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품목정보
- 발행일
- 2026년 04월 10일
- 쪽수, 무게, 크기
- 282쪽 | 188*257*20mm
- ISBN13
- 9791175700536
출판사 리뷰
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[이런 분께 주로 권합니다]
기계 학습 모델이 왜, 어떻게 일반화되는지 그 수학적 토대를 파고들려는 연구자 소재·화학·제약·제조처럼 데이터 한 점의 비용이 큰 분야에서 베이즈 최적화로 연구개발 효율을 높이려는 과학자·엔지니어 근거 기반 의사결정을 내리기 위해 불확실성을 수치로 다루어야 하는 실무자 맹신과 불신의 경계에서 AI 도입과 결과를 책임지는 조직의 관리자·리더 유행을 타지 않는, 데이터 기반 학습 시대에도 변하지 않는 통찰을 찾는 학생과 비전공자 |
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