지도 학습 완벽 가이드 - 지도 학습, 머신러닝, 데이터, 알고리즘, 분류, 회귀, 데이터 전처리, 모델 평가, 과적합, 교차 검증, 특성 선택, 신경망, 의사결정트리, SVM, 랜덤 포레스트, k-최근접 이웃, 하이퍼파라미터,
작품 정보
《지도 학습 완벽 가이드》는 머신러닝의 핵심 개념과 기법을 체계적으로 정리한 필독서입니다. 이 책은 데이터 과학자와 머신러닝 엔지니어, 연구자뿐만 아니라 머신러닝에 처음 입문하는 이들에게도 유용한 자료로, 지도 학습의 기초부터 심화 내용까지 포괄적으로 다룹니다.
책은 먼저 지도 학습의 기본 개념을 설명하며 시작합니다. 데이터와 알고리즘의 관계를 이해하고, 이를 통해 분류와 회귀 문제를 해결하는 데 필요한 이론적 배경을 제공합니다. 각 장에서는 데이터 전처리의 중요성과 방법, 모델 평가의 지표를 통해 성능을 분석하는 방법을 상세히 설명합니다. 특히 과적합과 교차 검증의 개념을 통해 모델의 일반화 능력을 높이는 전략을 소개합니다.
또한, 여러 가지 머신러닝 알고리즘을 다루며, 신경망, 의사결정트리, 서포트 벡터 머신(SVM), 랜덤 포레스트, k-최근접 이웃(KNN) 등 다양한 기법의 원리와 적용 사례를 심도 있게 설명합니다. 독자는 각 알고리즘의 장단점을 이해하고, 적절한 상황에 맞는 알고리즘을 선택하는 데 필요한 지식을 갖출 수 있습니다.
책은 하이퍼파라미터 조정, 앙상블 학습 기법, 샘플링 기법 등 고급 주제도 다루어, 독자가 실무에서 활용할 수 있는 통찰력을 제공합니다. 마지막으로, 각 장의 내용을 정리하고, 심화 학습을 위한 참고 자료를 제시하여 독자가 스스로 학습할 수 있는 길잡이를 제공합니다.
《지도 학습 완벽 가이드》는 이론과 실제를 아우르는 깊이 있는 내용으로, 머신러닝 분야에서 경쟁력을 갖추고자 하는 모든 이들에게 필수적인 자료가 될 것입니다. 지금 이 책을 통해 머신러닝의 세계에 한 걸음 더 나아가 보세요!
*생성형 GPT를 활용하여 제작되었습니다.
작가 소개
"세상을 아름다운 지식으로 물들이자" 위 모토를 바탕으로 다양한 지식 서적을 보급하고 있다.
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