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머신러닝을 위한 수학 상세페이지

머신러닝을 위한 수학

핵심 알고리즘 3가지로 배우는 최적화

  • 관심 1
소장
종이책 정가
28,000원
전자책 정가
28,000원
판매가
28,000원
소장
출간 정보
  • 2022.12.20 전자책 출간
  • 2022.12.26 종이책 출간
듣기 기능
TTS(듣기) 미지원
파일 정보
  • PDF
  • 345 쪽
  • 9.1MB
지원 환경
  • 앱
  • 웹
  • PC뷰어
  • PAPER
ISBN
9791156647256
UCI
-
머신러닝을 위한 수학

작품 정보

수학적 최적화를 이해하면, 머신러닝이 보인다!



머신러닝 알고리즘을 잘 이해하고 활용하려면 알고리즘의 기반이 되는 수학 원리를 이해해야 한다. 이 책은 머신러닝을 이해하고 구현하는 데 꼭 필요한 수학 개념만 엄선하여 구성하였다. 선형대수학, 다변수 미분적분학, 확률과 통계의 필수 개념으로 수학의 토대를 다지고 선형 회귀 분석, 서포트 벡터 머신, 주성분 분석의 3가지 핵심 알고리즘을 파이썬 코딩으로 직접 구현해보면 머신러닝 알고리즘의 핵심인 수학적 최적화를 확실하게 이해할 수 있다. 이 책을 통해 머신러닝에 필요한 수학이 무엇이며, 머신러닝과 수학이 어떻게 연결되는지를 이해하면 머신러닝에 한 발짝 더 가까워질 것이다.

작가 소개

서울대학교 수학교육과를 졸업한 후 동 대학교 수리과학부에서 석사, 박사 학위를 취득하였습니다. 주요 연구 분야는 수치해석, 전산 유체역학, 산업응용수학, 수학적 최적화 등입니다. 현재는 가톨릭대학교 수학과 및 인공지능학과 (겸무) 교수로 재직 중입니다. 또한 한국산업응용수학회(KSIAM), 대한수학회(KMS), 한국전산유체공학회(KSCFE) 회원으로 활동 중이며 현재 한국산업응용수학회에서 총무이사를 맡고 있습니다.



가톨릭대학교는 2019년에 4차 산업혁명 혁신선도대학으로 선정되었으며, 저자는 참여학과 교원으로 활동을 하면서 <인공지능과 수학적 최적화>, <딥러닝의 이론 및 실습> 등의 신규 과목을 개설하여 학생들에게 머신러닝을 위한 수학을 소개하는 데 힘쓰고 있습니다. 주요 저서로는 『데이터 과학을 위한 기초수학 with 파이썬』(한빛아카데미, 2021)이 있습니다.

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