자기조직화 지도: 데이터 시각화와 클러스터링의 기초 - 자기조직화, 지도, 데이터 시각화, 클러스터링, 인공지능, 머신러닝, 패턴 인식 상세페이지
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- 2025.05.08 전자책 출간
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ISBN
9791194917564
ECN
-
자기조직화 지도: 데이터 시각화와 클러스터링의 기초 - 자기조직화, 지도, 데이터 시각화, 클러스터링, 인공지능, 머신러닝, 패턴 인식
작품 정보
《자기조직화 지도: 데이터 시각화와 클러스터링의 기초》는 현대 인공지능과 머신러닝 분야에서 중요한 역할을 하는 자기조직화 지도(SOM)의 원리와 적용 방법을 깊이 있게 탐구하는 책입니다. 데이터 과학과 패턴 인식의 기초를 다루며, 독자들이 복잡한 데이터 세트를 효과적으로 시각화하고 이해할 수 있도록 돕는 것을 목표로 합니다.
이 책은 자기조직화 지도 기술의 이론적 배경부터 시작하여, 실제 데이터에 적용하는 방법까지 단계적으로 설명합니다. 자기조직화 지도는 비지도 학습 기법으로, 고차원 데이터를 저차원으로 변환하여 시각적으로 표현할 수 있게 해줍니다. 이를 통해 데이터의 구조와 패턴을 쉽게 파악할 수 있으며, 클러스터링 기법과의 연계로 더욱 강력한 분석 도구로 활용될 수 있습니다.
책에서는 다양한 사례 연구와 실습을 통해 독자들이 직접 자기조직화 지도를 구현해볼 수 있는 기회를 제공합니다. 또한, Python과 같은 프로그래밍 언어를 이용하여 SOM을 실제로 구현하는 방법을 상세히 안내하여, 이론과 실습의 균형을 맞추고 있습니다. 독자들은 이 과정을 통해 데이터 분석 및 머신러닝의 기초를 확고히 하고, 현실 세계의 문제를 해결하는 데 필요한 도구와 기술을 습득하게 될 것입니다.
또한, 이 책은 인공지능 분야에 관심이 있는 학생, 연구자, 그리고 실무자들에게도 유용한 자료가 될 것입니다. 데이터 시각화와 클러스터링의 기초를 배우고자 하는 모든 이들에게 적합하며, 자기조직화 지도의 응용 가능성을 폭넓게 탐구할 수 있는 기회를 제공합니다. 데이터의 숨겨진 패턴을 발견하고 이를 통해 인사이트를 얻고자 하는 모든 독자에게 이 책은 유익한 길잡이가 될 것입니다. 데이터 과학의 세계로의 여행을 시작할 준비가 되셨다면, 이 책이 그 출발점이 되어줄 것입니다.
*생성형 AI를 활용하여 제작되었습니다.
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이 책은 자기조직화 지도 기술의 이론적 배경부터 시작하여, 실제 데이터에 적용하는 방법까지 단계적으로 설명합니다. 자기조직화 지도는 비지도 학습 기법으로, 고차원 데이터를 저차원으로 변환하여 시각적으로 표현할 수 있게 해줍니다. 이를 통해 데이터의 구조와 패턴을 쉽게 파악할 수 있으며, 클러스터링 기법과의 연계로 더욱 강력한 분석 도구로 활용될 수 있습니다.
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또한, 이 책은 인공지능 분야에 관심이 있는 학생, 연구자, 그리고 실무자들에게도 유용한 자료가 될 것입니다. 데이터 시각화와 클러스터링의 기초를 배우고자 하는 모든 이들에게 적합하며, 자기조직화 지도의 응용 가능성을 폭넓게 탐구할 수 있는 기회를 제공합니다. 데이터의 숨겨진 패턴을 발견하고 이를 통해 인사이트를 얻고자 하는 모든 독자에게 이 책은 유익한 길잡이가 될 것입니다. 데이터 과학의 세계로의 여행을 시작할 준비가 되셨다면, 이 책이 그 출발점이 되어줄 것입니다.
*생성형 AI를 활용하여 제작되었습니다.
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작가 소개
"세상을 아름다운 지식으로 물들이자" 위 모토를 바탕으로 다양한 지식 서적을 보급하고 있다.
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