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품목정보
- 발행일
- 2019년 03월 20일
- 쪽수, 무게, 크기
- 251쪽 | 571g | 188*257*20mm
- ISBN13
- 9791156006039
만든이 코멘트
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안녕하세요 이 책의 저자입니다.
2019-04-09
신경회로망으로 시작되었던 연구가 이제는 통계적인 방법들과 함께 기계에 지능을 구현한다는 같은 목적을 지닌 연구 분야로 묶이면서 기계학습(Machine Learning)이라는 분야로 우리에게 다가왔으며, 이러한 기계학습이 인공지능의 핵심 알고리즘으로 자리를 잡으면서 현 시점에 이르러 대학들이 학부과정에서도 기계학습 강의를 개설하여 학생들이 공부를 하게 되었다. 기계학습은 수학적인 이해 및 분석을 기반으로 학습 알고리즘을 제시하기에 대학원 과정에서 주로 다루어졌으며 학부생과 일반인들이 학습하기에는 많은 어려움을 겪고 있다. 이 책은 기계학습 모델과 관련된 수학적인 배경을 자세히 설명함으로써 학부생, 대학원생, 일반인들로 하여금 기계학습 모델의 학습 알고리즘이 제시된 과정을 자세히 공부할 수 있도록 하기 위하여 발간되었다. 즉, 미분, 적분, 기하, 벡터와 행렬, 확률과정, 선형대수, 정보이론 등의 기본지식을 기반으로 다양한 기계학습 모델의 학습 알고리즘이 유도된 과정을 학습할 수 있도록 하였다.
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