머신러닝의 기초와 응용 - 알고리즘, 데이터, 모델, 학습, 예측, 검증, 회귀, 분류, 클러스터링, 딥러닝, 신경망, 특성, 과적합, 정규화, 데이터 전처리, 피처 엔지니어링, 통계, 확률, 최적화, 하이퍼파라미터, 교차검증, 상세페이지
출간 정보
- 2025.01.31 전자책 출간
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파일 정보
- EPUB
- 약 8.4만 자
- 0.4MB
지원 환경
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- PAPER
ISBN
9791173089459
ECN
-
머신러닝의 기초와 응용 - 알고리즘, 데이터, 모델, 학습, 예측, 검증, 회귀, 분류, 클러스터링, 딥러닝, 신경망, 특성, 과적합, 정규화, 데이터 전처리, 피처 엔지니어링, 통계, 확률, 최적화, 하이퍼파라미터, 교차검증,
작품 정보
『머신러닝의 기초와 응용』은 현대 데이터 과학의 핵심인 머신러닝을 이해하고 활용하는 데 필요한 기초 지식과 실용적인 기술을 제공합니다. 본서는 머신러닝의 다양한 알고리즘과 이론을 체계적으로 소개하며, 데이터의 역할과 중요성을 강조합니다. 독자들은 데이터 수집부터 전처리, 피처 엔지니어링, 그리고 모델 학습과 예측에 이르기까지의 전 과정을 깊이 있게 이해할 수 있습니다.
특히, 회귀 분석, 분류 문제, 클러스터링 기법 등 다양한 머신러닝 기법을 통해 실생활의 문제를 해결하는 방법을 배울 수 있습니다. 또한, 딥러닝과 신경망의 기초 개념을 소개하고, 이들이 어떻게 복잡한 데이터 패턴을 학습하는지를 설명합니다. 과적합과 정규화 같은 중요한 개념을 통해 모델의 일반화 능력을 향상시키는 방법을 배울 수 있으며, 하이퍼파라미터 튜닝과 교차 검증을 통해 모델 성능을 극대화하는 기법도 다루고 있습니다.
통계와 확률의 기초를 바탕으로 머신러닝의 이론적 기초를 다지고, 최적화 기법을 통해 효율적인 학습 방법을 제시합니다. 이 책은 초보자부터 중급자까지 모두에게 유용한 자료로, 실제 사례와 함께 다양한 응용 분야에서의 머신러닝 활용 가능성을 탐구합니다. 독자들은 이 책을 통해 머신러닝의 기본 원리를 이해하고, 실무에 직접 적용할 수 있는 능력을 갖추게 될 것입니다. 데이터 과학의 미래를 선도할 준비가 되어 있는 여러분을 위해 이 책은 필수적인 가이드가 될 것입니다.
*생성형 GPT를 활용하여 제작되었습니다.
특히, 회귀 분석, 분류 문제, 클러스터링 기법 등 다양한 머신러닝 기법을 통해 실생활의 문제를 해결하는 방법을 배울 수 있습니다. 또한, 딥러닝과 신경망의 기초 개념을 소개하고, 이들이 어떻게 복잡한 데이터 패턴을 학습하는지를 설명합니다. 과적합과 정규화 같은 중요한 개념을 통해 모델의 일반화 능력을 향상시키는 방법을 배울 수 있으며, 하이퍼파라미터 튜닝과 교차 검증을 통해 모델 성능을 극대화하는 기법도 다루고 있습니다.
통계와 확률의 기초를 바탕으로 머신러닝의 이론적 기초를 다지고, 최적화 기법을 통해 효율적인 학습 방법을 제시합니다. 이 책은 초보자부터 중급자까지 모두에게 유용한 자료로, 실제 사례와 함께 다양한 응용 분야에서의 머신러닝 활용 가능성을 탐구합니다. 독자들은 이 책을 통해 머신러닝의 기본 원리를 이해하고, 실무에 직접 적용할 수 있는 능력을 갖추게 될 것입니다. 데이터 과학의 미래를 선도할 준비가 되어 있는 여러분을 위해 이 책은 필수적인 가이드가 될 것입니다.
*생성형 GPT를 활용하여 제작되었습니다.
작가 소개
"세상을 아름다운 지식으로 물들이자" 위 모토를 바탕으로 다양한 지식 서적을 보급하고 있다.
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