기계 학습 입문 - 기계 학습, 인공지능, 데이터 분석, 알고리즘, 지도 학습, 비지도 학습, 신경망, 딥러닝, 회귀 분석, 분류, 클러스터링, 자연어 처리, 이미지 인식, 강화 학습, 데이터 전처리, 모델 평가, 과적합, 하이퍼
작품 정보
《기계 학습 입문》은 기계 학습의 기초부터 심화 개념까지 체계적으로 다루는 교재로, 인공지능과 데이터 분석의 세계에 첫 발을 내딛고자 하는 독자들을 위한 최적의 가이드입니다. 이 책은 기계 학습의 핵심 원리와 다양한 알고리즘, 지도 학습과 비지도 학습의 차이점을 명확히 설명하며, 각 개념이 실제 데이터 분석에서 어떻게 활용되는지를 구체적으로 보여줍니다.
특히, 신경망과 딥러닝의 발전을 통해 이미지 인식과 자연어 처리 분야에서의 혁신적인 성과를 어떻게 이룰 수 있었는지를 다루며, 최신 기술 동향을 반영한 내용을 제공합니다. 또한, 회귀 분석과 분류, 클러스터링 같은 기초적인 기계 학습 기법을 통해 실질적인 문제를 해결하는 방법을 익힐 수 있습니다.
이 책은 데이터 전처리, 모델 평가, 과적합 방지 방법 등 실무에서 중요한 요소들에 대해서도 심층적으로 설명합니다. 하이퍼파라미터 조정과 교차 검증을 통한 모델의 성능 향상 기법을 배우고, 특성 선택과 시계열 데이터 처리에 대한 실용적인 팁도 제공합니다. 각 장에서는 이해를 돕기 위한 다양한 예제와 연습문제를 제공하여 독자가 스스로 학습하고 적용할 수 있도록 합니다.
마지막으로, 기계 학습의 기초부터 시작하여 고급 주제까지 포괄적으로 다루고 있는 이 책은 데이터 과학자, 엔지니어, 연구자뿐만 아니라 기계 학습에 관심이 있는 모든 이들에게 추천할 만한 필독서입니다. 이 책을 통해 독자들은 기계 학습의 원리를 이해하고, 실제 문제 해결에 적용할 수 있는 능력을 키우게 될 것입니다. 데이터 기반의 의사결정 시대에 발맞추어 나가고자 하는 모든 이들에게 이 책은 훌륭한 출발점이 될 것입니다.
작가 소개
"세상을 아름다운 지식으로 물들이자" 위 모토를 바탕으로 다양한 지식 서적을 보급하고 있다.
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