머신러닝 입문: 개념과 연습
Introdution to Machine Learning: Concept and Practice
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인공지능(AI)은 현대 산업 및 생활을 획기적으로 변화시킬 최근에 가장 주목을 받는 기술 분야 중 하나로, 인공지능(머신러닝) 기술 적용 분야의 경계는 경제/산업 전반에 걸쳐 급속히 확장되고 있다. 이에 본서는 머신러닝에 관한 기본적인 이론의 습득과 활용을 목적으로 한다. 머신러닝에 속한 다양한 대표적인 방법론들의 이론적인 내용을 기본적인 다학제 지식을 이용해 제공함으로써 각 방법론을 올바르게 이해하고 활용할 수 있게 하였다. 데이터의 입력과 정제, 모형의 실행 그리고 결과의 해석에 이르기까지 이론적인 내용을 연계하여 연습할 수 있도록 관련 파이썬 코드를 제공하는 등 모형에 관한 기본 지식을 바탕으로 결과를 해석하고 수정하여 개선할 수 있는 능력을 키우는 데 도움이 될 것이다.
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출판사 리뷰
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목차
목차
Chapter 01 서론 [introduction]
1. 머신러닝의 개념
2. 머신러닝의 구성요소
3. 머신러닝의 분류
4. 파이썬(Python)소개
Chapter 02 회귀분석 [regression analysis]
1. 선형 회귀분석(linear regression analysis)
2. 모수 추정을 위한 초적화 해법
3. 비선형 회귀(nonlinear regression)
4. 모형의 실행준비와 분석
5. 회귀모형 예제 : 의료보험료 지출
6. 회귀모형 실습 : 자동차 판매가격
ㆍ
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[중략]
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Chapter 08 비지도학습 [unsupervised learning]
1. 군집화(clustering)
2. 자원축소(dimension reduction)
3. 군집화 예제 : 고객 군집화
4. 차원축소 예제 : 얼굴인식
5. 군집화 실습 : 고객군집화
6. 차원축소 실습 : MNIST 손글씨 인식
찾아보기
1. 머신러닝의 개념
2. 머신러닝의 구성요소
3. 머신러닝의 분류
4. 파이썬(Python)소개
Chapter 02 회귀분석 [regression analysis]
1. 선형 회귀분석(linear regression analysis)
2. 모수 추정을 위한 초적화 해법
3. 비선형 회귀(nonlinear regression)
4. 모형의 실행준비와 분석
5. 회귀모형 예제 : 의료보험료 지출
6. 회귀모형 실습 : 자동차 판매가격
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[중략]
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Chapter 08 비지도학습 [unsupervised learning]
1. 군집화(clustering)
2. 자원축소(dimension reduction)
3. 군집화 예제 : 고객 군집화
4. 차원축소 예제 : 얼굴인식
5. 군집화 실습 : 고객군집화
6. 차원축소 실습 : MNIST 손글씨 인식
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저자
저자
백천현
연세대학교 경영학과(경영학사)
한국과학기술원(KAIST) 경영과학과(경영과학 석사)
한국과학기술원(KAIST) 경영과학과(경영과학 박사)
SK 텔레콤 중앙연구원 선임연구원
미국 Georgia Institute of Technology 방문교수
미국 California State Univ. at Sacramento 방문교수
(현) 동의대학교 산업경영·빅테이터공학과 교수
한국과학기술원(KAIST) 경영과학과(경영과학 석사)
한국과학기술원(KAIST) 경영과학과(경영과학 박사)
SK 텔레콤 중앙연구원 선임연구원
미국 Georgia Institute of Technology 방문교수
미국 California State Univ. at Sacramento 방문교수
(현) 동의대학교 산업경영·빅테이터공학과 교수
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