선형대수와 통계학으로 배우는 머신러닝 with 파이썬 상세페이지
출간 정보
- 2021.01.26 전자책, 종이책 동시 출간
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파일 정보
- 625 쪽
- 57.7MB
지원 환경
- 앱
- 웹
- PC뷰어
- PAPER
ISBN
9791165920425
ECN
-
선형대수와 통계학으로 배우는 머신러닝 with 파이썬
작품 정보
머신러닝에 필요한 선형대수, 통계학, 최적화 이론부터
파이썬, 사이킷런, 텐서플로를 활용한 실습까지
『선형대수와 통계학으로 배우는 머신러닝 with 파이썬』은 머신러닝의 기본적인 사용 방법뿐만 아니라 통계학, 선형대수, 최적화 이론 등 머신러닝에 필요한 배경 이론까지 다룬다. 머신러닝 알고리즘을 소개하는 것에 그치지 않고 이론적으로 이해가 필요한 부분은 수학 수식을 통해 자세히 설명함으로써, 해당 머신러닝 알고리즘의 작동 방식을 파악할 수 있다.
프로그래밍 실습은 머신러닝 파트에서는 사이킷런 라이브러리를, 딥러닝 파트에서는 텐서플로 라이브러리를 사용한다. 각 코드의 라인별 부가 설명을 통해 해당 코드의 역할을 이해할 수 있으며, 각 장 마지막의 전체 코드로 전체 흐름 또한 파악할 수 있다.
머신러닝의 배경 이론 이해를 바탕으로 실습하는 이 책을 통해, 머신러닝 기본기를 다지는 것을 넘어 자신의 분야에 응용할 수 있을 것이다.
■ 이 책의 특징
- 머신러닝 수학 수식 전개 과정을 상세히 표현한다.
- 머신러닝 알고리즘 개념을 쉬운 그림으로 알기 쉽게 설명한다.
- 복잡한 수학 수식과 프로그래밍 코드를 자세하게 설명한다.
■ 이 책이 필요한 독자
- 머신러닝 분야에 관심이 있고 머신러닝을 배우고 싶은 분
- 머신러닝을 공부한 경험이 있지만 실제 사용에 어려움을 느끼는 분
- 머신러닝 알고리즘의 원리를 이해하고 싶은 분
파이썬, 사이킷런, 텐서플로를 활용한 실습까지
『선형대수와 통계학으로 배우는 머신러닝 with 파이썬』은 머신러닝의 기본적인 사용 방법뿐만 아니라 통계학, 선형대수, 최적화 이론 등 머신러닝에 필요한 배경 이론까지 다룬다. 머신러닝 알고리즘을 소개하는 것에 그치지 않고 이론적으로 이해가 필요한 부분은 수학 수식을 통해 자세히 설명함으로써, 해당 머신러닝 알고리즘의 작동 방식을 파악할 수 있다.
프로그래밍 실습은 머신러닝 파트에서는 사이킷런 라이브러리를, 딥러닝 파트에서는 텐서플로 라이브러리를 사용한다. 각 코드의 라인별 부가 설명을 통해 해당 코드의 역할을 이해할 수 있으며, 각 장 마지막의 전체 코드로 전체 흐름 또한 파악할 수 있다.
머신러닝의 배경 이론 이해를 바탕으로 실습하는 이 책을 통해, 머신러닝 기본기를 다지는 것을 넘어 자신의 분야에 응용할 수 있을 것이다.
■ 이 책의 특징
- 머신러닝 수학 수식 전개 과정을 상세히 표현한다.
- 머신러닝 알고리즘 개념을 쉬운 그림으로 알기 쉽게 설명한다.
- 복잡한 수학 수식과 프로그래밍 코드를 자세하게 설명한다.
■ 이 책이 필요한 독자
- 머신러닝 분야에 관심이 있고 머신러닝을 배우고 싶은 분
- 머신러닝을 공부한 경험이 있지만 실제 사용에 어려움을 느끼는 분
- 머신러닝 알고리즘의 원리를 이해하고 싶은 분
작가
충북대학교에서 통계학을 전공하고 고려대학교에서 통계학 석사 학위를 받은 후 플로리다 주립 대학교 통계학 박사과정에 진학했습니다. 어렸을 때부터 게임을 좋아하여 게임 회사인 크래프톤의 데이터 분석실에서 근무하며 머신러닝을 활용한 이탈률 예측, 고객 분류 작업 등을 담당했습니다. 특히 배틀그라운드의 핵 관련 업무를 하면서 IT 보안 분야에 흥미를 느끼게 되었습니다. 이후 NHN 클라우드사업본부 IT 보안실에서 머신러닝을 활용한 매크로 자동 탐지 시스템을 개발하여 특허를 출원했습니다. 삼성전자, KB국민은행, LG에너지솔루션 등 여러 기업에서 IT 관련 강의를 했으며, 현재도 다양한 교육 활동을 진행하고 있습니다. 꾸준히 IT 도서도 집필하고 있으며 소프트웨어 개발도 합니다. 또한 지식을 공유하는 데 보람을 느껴 블로그, 카페, 유튜브를 운영하며 다른 사람과 활발히 소통하고 있습니다.
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