책소개
목차
머리말
제1장 우리가 머신러닝에 관심을 가지는 이유
- 디지털의 힘
- 데이터를 저장하는 컴퓨터
- 컴퓨터는 데이터를 교환한다
- 모바일 컴퓨팅
- 사회적 데이터
- 방대한 데이터: 데이터퀘이크
- 학습과 프로그래밍
- 인공지능
- 뇌를 이해하기
- 패턴 인식
- 우리가 학습에 대해 논할 때 말하는 것
- 머신러닝의 간략한 역사
제2장 머신러닝과 통계, 그리고 데이터 분석
- 중고차 가격 예측 방법 학습
- 임의성과 확률
- 일반 모델 학습하기
- 모델 선택
- 지도 학습
- 수열 학습
- 개인신용평가
- 전문가 시스템
- 기대치
제3장 패턴 인식
- 읽기 학습
- 모델의 균질도 일치시키기
- 생성 모델
- 얼굴 인식
- 음성 인식
- 자연어 처리 및 번역
- 다수의 모델 혼합하기
- 이상점 감지
- 차원 축소
- 의사결정 트리
- 능동 학습
- 순위 매기기 학습
- 베이지안 방법론
제4장 신경망과 딥러닝
- 인공 신경망
- 신경망 학습 알고리즘
- 퍼셉트론이 할 수 있는 것과 할 수 없는 것
- 인지과학의 연결주의 모델
- 병렬처리를 위한 패러다임으로서의 신경망
- 다층에서의 계층적 표현
- 딥러닝
제5장 학습 클러스터와 추천
- 데이터에서 그룹 찾기
- 추천 시스템
제6장 행동하는 법 학습하기
- 강화 학습
- 케이 암드 밴딧
- 시간차 학습
- 강화 학습 응용
제7장 우리는 여기서 어디로 가야 하는가?
- 스마트하게, 그리고 학습할 수 있도록 만들자
- 고성능 계산
- 데이터 마이닝
- 데이터 프라이버시와 보안
- 데이터 과학
- 머신러닝과 인공지능, 그리고 우리의 미래
맺음말
용어사전
배송 안내
| 배송 방법 | 택배 |
| 배송 지역 | 전국지역 |
| 배송 비용 | 무료 |
| 배송 기간 | 2일 ~ 7일 |
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| 반품/교환 방법 | 마이페이지 > 취소/교환/반품 > 신청 및 조회 |
| 반품/교환 택배사 | 우체국택배 |
| 반품 배송비 | 편도 3,500원 (최초 배송비 무료인 경우 7,000원 부과) |
| 교환 배송비 | 왕복 7,000원 |
| 반품/교환 주소지 | 서울 마포구 백범로 35 (신수동, 서강대학교) 곤자가홀 1층 경험서재 (04107) |
| 반품/교환 신청 기준일 | 상품 수령 후 7일 이내 (단, 제품이 표시광고 내용과 다르거나 불량 등 계약과 다르게 이행된 경우는 제품 수령일로부터 3개월이내나 그 사실을 안 날 또는 알 수 있었던 날부터 30일 이내 교환/반품이 가능) |
| 반품/교환 불가능 사유 | 1. 소비자의 잘못으로 물건이 멸실되거나 훼손된 경우(단, 내용물을 확인하기 위해 포장을 훼손한 경우는 제외) 2. 소비자가 사용해서 물건의 가치가 뚜렷하게 떨어진 경우 3. 시간이 지나 다시 판매하기 곤란할 정도로 물건의 가치가 뚜렷하게 떨어진 경우 4. 복제가 가능한 물건의 포장을 훼손한 경우 (CD, DVD, GAME, 도서 등) 5. 용역 또는 문화산업진흥 기본법 제2조제5호의 디지털콘텐츠의 제공이 게시된 경우 (단, 가분적 용역 또는 가분적 디지털콘텐츠로 구성된 계약의 경우 제공이 개시되지 않은 부분은 제외) 6. 소비자의 주문에 따라 개별적으로 생산되는 상품이 제작에 들어간 경우 |
책소개
목차
머리말
제1장 우리가 머신러닝에 관심을 가지는 이유
- 디지털의 힘
- 데이터를 저장하는 컴퓨터
- 컴퓨터는 데이터를 교환한다
- 모바일 컴퓨팅
- 사회적 데이터
- 방대한 데이터: 데이터퀘이크
- 학습과 프로그래밍
- 인공지능
- 뇌를 이해하기
- 패턴 인식
- 우리가 학습에 대해 논할 때 말하는 것
- 머신러닝의 간략한 역사
제2장 머신러닝과 통계, 그리고 데이터 분석
- 중고차 가격 예측 방법 학습
- 임의성과 확률
- 일반 모델 학습하기
- 모델 선택
- 지도 학습
- 수열 학습
- 개인신용평가
- 전문가 시스템
- 기대치
제3장 패턴 인식
- 읽기 학습
- 모델의 균질도 일치시키기
- 생성 모델
- 얼굴 인식
- 음성 인식
- 자연어 처리 및 번역
- 다수의 모델 혼합하기
- 이상점 감지
- 차원 축소
- 의사결정 트리
- 능동 학습
- 순위 매기기 학습
- 베이지안 방법론
제4장 신경망과 딥러닝
- 인공 신경망
- 신경망 학습 알고리즘
- 퍼셉트론이 할 수 있는 것과 할 수 없는 것
- 인지과학의 연결주의 모델
- 병렬처리를 위한 패러다임으로서의 신경망
- 다층에서의 계층적 표현
- 딥러닝
제5장 학습 클러스터와 추천
- 데이터에서 그룹 찾기
- 추천 시스템
제6장 행동하는 법 학습하기
- 강화 학습
- 케이 암드 밴딧
- 시간차 학습
- 강화 학습 응용
제7장 우리는 여기서 어디로 가야 하는가?
- 스마트하게, 그리고 학습할 수 있도록 만들자
- 고성능 계산
- 데이터 마이닝
- 데이터 프라이버시와 보안
- 데이터 과학
- 머신러닝과 인공지능, 그리고 우리의 미래
맺음말
용어사전
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