- 주문상품수량
- 개
- 예상적립금
P - 상품할인금
- 원
- 배송료
- 원
- 주문합계
- 원
네비게이션 실시간 인기 책
-
정가22,000원
-
판매가19,800원 [10% 할인]
-
결제 혜택무이자
카드할인/포인트결제 안내
제휴카드
반디앤루니스 롯데카드 결제금액 최대 25% 청구할인 (1만원 이상 결제건에 한해 월 2회, 건당 최대 1만원 할인) 반디앤루니스 우리V카드 결제금액 10% 청구할인 포인트결제
OK캐쉬백 포인트 최소 10원부터 전액 사용 or 1% 적립 현대카드 M포인트 결제금액의 최대 10% 사용 가능 신한카드 포인트 결제금액의 최대 10% 사용 가능(일부카드) 하나(구.외환) 포인트 보유 한도 내에서 100% 사용 가능 씨티카드 포인트 결제금액의 최대 50% 사용 가능 할인카드
NH농협 TAKE5카드 20% 청구할인(Edu Pack) 채움 플래티늄 멀티카드 20% 청구할인 모바일 Tmoney 신한카드 10% 청구할인 신한카드 Shopping 10% 청구할인 NH농협 체크카드 10% 청구할인 NH20 해봄 신용카드 10% 청구할인 씨티 클리어 카드 7% 청구할인 NH20 해봄 체크카드 5% 청구할인 NH농협 LADY다솜카드 5% 청구할인 신한카드 큐브 5% 청구할인 신한카드 큐브 PLATINUM# 5% 청구할인 
무이자 안내
-
적립금1,100원 적립 [5%P]
추가 적립금 안내
[2천원 추가 적립]
총 주문금액 5만원 이상 구매 시 2,000원 추가 적립
도서(eBook포함)만 구매 시 적립 대상에서 제외업채배송상품 포함(기프트, 업체배송 등) 5만원[멤버십 추가 적립]
슈퍼루니 : 3% 추가 적립
골드루니 : 2% 추가 적립
실버루니 : 1% 추가 적립
단, 국내도서, eBook만 구매 시 적립 불가
판매가 종료된 상품입니다.
회원리뷰
ISBN: 9788979149234
228쪽
152 x 223 (㎜)
지금 이책은
- 판매지수 : 103
- 주간 컴퓨터/IT: 56위
이 분야의 베스트셀러
-
처음 만나는 인공지능 [개정판]
김대수
26,000원
-
비전공자를 위한 이해할 수 있는 IT 지식
최원영
15,120원
-
컴퓨팅 사고 Level Up 소프트 파워 with 스크래치
김호다, 이지민, 정영철 외
20,700원
이 책과 함께 구매한 책
-
스토리로 이해하는 UX 디자인 프로세스 다음커뮤니케이션 UX랩 , 마켓인사이트팀 22,500원
-
빅 데이터의 충격 시로타 마코토 13,500원
-
빅데이터 비즈니스 스즈키 료스케 13,410원
-
채식주의자 한강 10,800원
-
모바일 개발자를 위한 프로 오브젝티브 C 디자인 패턴 카를로 청 27,000원
이 책의 시리즈
전체 선택
쇼핑카트 담기
-
-
만들면서 배우는 Cocos2d-x 멀티 플랫폼 게임 프로그래밍... 31,500원 (10%↓+5%P)
-
[품절] 만들면서 배우는 OS 커널의 구조와 원리 19,800원 (10%↓+5%P)
-
[절판] 만들면서 배우는 언리얼 게임 프로그래밍 30,600원 (10%↓+5%P)
-
[절판] 만들면서 배우는 모던 웹사이트 제작 25,200원 (10%↓+5%P)
-
[절판] 만들면서 배우는 유니티 게임 프로그래밍 22,500원 (10%↓+5%P)
-
책 소개
출판사 리뷰
사람의 말을 이해하는 아이폰의 시리, 사람의 말을 이해하고 퀴즈쇼 우승을 차지한 IBM의 왓슨, 구글의 자동 번역 시스템에는 모두 인공 지능 기술이 숨어 있다. 대용량 데이터 처리 기술이 발전하면서 과거에는 불가능하거나 어렵다고 여겨졌던 일이 가능해지기 시작했다. 체스 같은 제한된 규칙에서 인간과 경쟁하던 인공 지능 기술이 빅데이터를 통해 사람의 말을 이해하는 수준까지 발전했다. 왓슨은 470만 개의 특허와 1,100만 개의 저널을 분석해 250만 개의 화학혼합물을 분석했고, IBM은 이를 미 국립의료연구원에 기증하기도 했다.
빅데이터 기술은 기계 학습, 자연어 처리, 통계학, 분산 병렬 컴퓨팅 등의 기술이 결합된 시스템을 말한다. 이 책에서는 C 언어 예제를 통해 직접 실험하면서 데이터를 처리하는 기계 학습 원리를 학습할 수 있게 되어 있다. 기계 학습은 이론에 치우쳐 이해하기 어렵다는 단점이 있는데 간단한 코드와 실습을 통해 기초 원리를 쉽게 학습하게 구성되어 있다.
【주요 내용】
● 기계 학습의 역사
● 파라미터 조정과 학습
● 텍스트 마이닝과 귀납 학습
● 감독 학습
● 진화적 방법에 의한 규칙 학습
● 유전자 알고리즘
● 퍼셉트론과 신경망
● 역전파에 의한 학습
예제 코드 http://www.hanb.co.kr/exam/1923
\"데이터를 얻는 능력, 즉 데이터를 이해하는 능력, 처리하는 능력, 가치를 뽑아내는 능력, 시각화하는 능력, 전달하는 능력이야말로 앞으로 10년간 엄청나게 중요한 능력이 될 것이다.\" _구글 수석 경제학자, 할 베리언
런던의 투자기관 더웬트 캐피털(Derwent Capital)은 수백만 건의 트위터를 분석 후 경기를 '경계, 평온, 활기' 등으로 분류해서 시장을 분석했다. S&P 500 지수가 2.2% 하락한 2011년 7월에 헤지펀드 평균 운용수익률이 0.76%인데 더웬트는 1.86%를 기록했다.
decide.com은 온라인 쇼핑몰의 가격 추이, 블로그 리뷰, 신제품 출시 뉴스 등을 분석해 전자 제품의 향후 가격 등락을 판단하여 지금이 구매 적기인지를 판단해준다.
이처럼 대용량 데이터에 기반한 다양한 서비스와 응용 사례가 등장하고 있다. 소프트웨어 인프라가 오픈 소스로 풀리고 범용화하는 시스템에서 데이터는 유일한 가치의 원천이 되고 있다. 이러한 데이터를 이해하고 처리해서 가치를 뽑아내는 능력이 중요해지고 있다. 기계 학습은 간단하면서도 효율적인 방법으로 대용량 데이터를 처리하는 방법이다. 파라미터 조정에 의한 학습, 귀납 학습, 감독 함습, 진화적 방법에 의한 규칙 학습, 유전자 알고리즘, 신경망에 의한 학습 등을 C 언어로 작성된 프로그램 예제로 구체적으로 실험하고 공부할 수 있다.
옮긴이 서문
인터넷이 널리 보급되고 모바일 디바이스가 범람하면서 누구든 언제 어디서나 정보를 접하고 만들어 내는 시대가 되었습니다. 지난 날과는 비교도 할 수 없을 만큼 시시각각 엄청난 양의 정보가 생산되고 소비되고 있습니다.
그래서인지 최근에는 대용량 데이터에 관한 서적이나 정보가 이전보다 더 주목을 받는 것 같습니다. 이제는 쌓여가는 거대한 정보를 어떻게 분석해서 가치 있는 정보를 만드는지가 개인이나 기업에 훨씬 더 중요해졌습니다.
이 책은 인공지능 분야의 하나인 기계 학습을 소개합니다. 기계 학습으로 수집된 데이터를 분석하고, 이를 이용하는 방법을 구체적인 예제로 설명해서, 처음 시작하는 독자에게 충실한 길잡이가 될 것입니다. 이 책에서 사용된 예제는 저자의 말처럼 단순하지만, 기계 학습을 공부하는 데 효과적입니다. 또한 체계적으로 개념을 정리하면서 하나씩 직접 구현하고 시험해 볼 수 있어 책을 읽는 재미가 있고 지루하지 않습니다.
번역을 의뢰받고 처음으로 기계 학습을 체계적으로 접했지만, 위에 나열한 이 책의 장점은 책을 읽고 코드를 실행하며 직접 느낀 것입니다. 그래서 전공자뿐만 아니라 기계 학습에 흥미가 있는 독자라면 어렵지 않게 읽을 것으로 생각합니다. 아무쪼록 제가 책에서 받았던 느낌이 잘 전달되었으면 좋겠습니다.
끝으로 이 책과 인연을 맺게 해주시고 좋은 책으로 옮길 수 있게 꼼꼼한 교정과 조언을 해주신 한빛미디어 한동훈씨에게 감사의 말을 전합니다.
저자 소개
- 구분 : 저서
- 국적 : 일본
- 분류 : 과학/공학 저자
- 인기지수 : 128
후쿠이대학 대학원 공학연구과 교수로 일본에서 『이거라면 할 수 있다 C 프로그래밍 입문』, 『기초부터 배우는 TCP/IP 애널라이즈 작성과 패킷 분석』, 『C로 하는 수치 계산과 시뮬레이션』 등 10여 권의 책을 집필한 베스트셀러 저자다.
역자 소개
- 국적 : 대한민국
- 분류 : 경제/경영/자기계발 저자 , 과학/공학 저자 , 기타
- 인기지수 : 845
평소 IT 기술에 관심이 많아 컴퓨터 기술 분야의 전문 번역가로 활동하고 있다. 최근에는 건강의 소중함을 새삼 깨닫고 다이어트 앱의 도움을 받아 틈틈이 운동도 병행하며 균형 잡힌 삶을 위해 노력 중이다. 옮긴 책으로는 《인프라 엔지니어의 교과서》, 《게임 수학&물리 입문》, 《왜 게임에 빠질까》, 《유니티 게임 제작 입문》 등이 있다.
목차
1장 기계 학습이란
__1.1 기계 학습의 역사
____기계 학습
____기계 학습 시스템의 역사
__1.2 기계 학습 종류
____이 책에서 다루는 기계 학습 종류
____기계 학습 프로그램 구현 방법
2장 파라미터 조정에 의한 학습
__2.1 파라미터 조정과 학습
____학습 데이터 세트의 기계 학습과 파라미터 조정
____파라미터 조정 실행 예
__2.2 파라미터 조정에 의한 시계열 데이터 학습
____학습 데이터 세트 작성
____시계열 데이터의 변동 경향 학습
3장 귀납 학습
__3.1 암기 학습
____텍스트 마이닝과 기계 학습
____n-gram 출현빈도에 기초한 텍스트 데이터 학습
____일본어 텍스트 데이터 학습
__3.2 일반화 도입
____문서의 일반적인 특징 추출
____특징 추출에 응용
4장 감독 학습
__4.1 감독 학습이란
____감독에 의한 학습
____감독 학습 예
__4.2 감독 학습에 기초한 데이터 분류 시스템 구성
____의사결정 트리 구성 지원 프로그램
____분류 지식의 기계 학습 프로그램
5장 진화적 방법에 의한 규칙 학습
__5.1 진화적 방법에 의한 기계 학습
____랜덤 탐색과 계통적 탐색
____진화 연산
__5.2 유전자 알고리즘에 따른 지식 획득
____유전자 알고리즘 실제__
____유전자 알고리즘에 의한 지식 획득 프로그램
6장 신경망
__6.1 퍼셉트론형 신경망
____신경망
____퍼셉트론__
____퍼셉트론 학습
__6.2 역전파에 의한 학습__
____역전파에 의한 학습 과정
____역전파 프로그램
__6.3 신경망에 의한 실제 데이터 학습
____학습 준비
____bp.c 프로그램에 의한 학습과 미지의 데이터 예측
__부록
__A. Cygwin 내려받기와 인스톨
__B. testprogram.c 프로그램 소스 리스트
__C. 문자 코드 변환 프로그램 iconv 사용 방법
__D. 논리식과 논리연산
__E. 전수검사에 의한 퍼즐 풀이 프로그램
__1.1 기계 학습의 역사
____기계 학습
____기계 학습 시스템의 역사
__1.2 기계 학습 종류
____이 책에서 다루는 기계 학습 종류
____기계 학습 프로그램 구현 방법
2장 파라미터 조정에 의한 학습
__2.1 파라미터 조정과 학습
____학습 데이터 세트의 기계 학습과 파라미터 조정
____파라미터 조정 실행 예
__2.2 파라미터 조정에 의한 시계열 데이터 학습
____학습 데이터 세트 작성
____시계열 데이터의 변동 경향 학습
3장 귀납 학습
__3.1 암기 학습
____텍스트 마이닝과 기계 학습
____n-gram 출현빈도에 기초한 텍스트 데이터 학습
____일본어 텍스트 데이터 학습
__3.2 일반화 도입
____문서의 일반적인 특징 추출
____특징 추출에 응용
4장 감독 학습
__4.1 감독 학습이란
____감독에 의한 학습
____감독 학습 예
__4.2 감독 학습에 기초한 데이터 분류 시스템 구성
____의사결정 트리 구성 지원 프로그램
____분류 지식의 기계 학습 프로그램
5장 진화적 방법에 의한 규칙 학습
__5.1 진화적 방법에 의한 기계 학습
____랜덤 탐색과 계통적 탐색
____진화 연산
__5.2 유전자 알고리즘에 따른 지식 획득
____유전자 알고리즘 실제__
____유전자 알고리즘에 의한 지식 획득 프로그램
6장 신경망
__6.1 퍼셉트론형 신경망
____신경망
____퍼셉트론__
____퍼셉트론 학습
__6.2 역전파에 의한 학습__
____역전파에 의한 학습 과정
____역전파 프로그램
__6.3 신경망에 의한 실제 데이터 학습
____학습 준비
____bp.c 프로그램에 의한 학습과 미지의 데이터 예측
__부록
__A. Cygwin 내려받기와 인스톨
__B. testprogram.c 프로그램 소스 리스트
__C. 문자 코드 변환 프로그램 iconv 사용 방법
__D. 논리식과 논리연산
__E. 전수검사에 의한 퍼즐 풀이 프로그램
머리말
<역자 서문>
인터넷이 널리 보급되고 모바일 디바이스가 범람하면서 누구든 언제 어디서나 정보를 접하고 만들어 내는 시대가 되었습니다. 지난 날과는 비교도 할 수 없을 만큼 시시각각 엄청난 양의 정보가 생산되고 소비되고 있습니다.
그래서인지 최근에는 대용량 데이터에 관한 서적이나 정보가 이전보다 더 주목을 받는 것 같습니다. 이제는 쌓여가는 거대한 정보를 어떻게 분석해서 가치 있는 정보를 만드는지가 개인이나 기업에 훨씬 더 중요해졌습니다.
이 책은 인공지능 분야의 하나인 기계 학습을 소개합니다. 기계 학습으로 수집된 데이터를 분석하고, 이를 이용하는 방법을 구체적인 예제로 설명해서, 처음 시작하는 독자에게 충실한 길잡이가 될 것입니다. 이 책에서 사용된 예제는 저자의 말처럼 단순하지만, 기계 학습을 공부하는 데 효과적입니다. 또한 체계적으로 개념을 정리하면서 하나씩 직접 구현하고 시험해 볼 수 있어 책을 읽는 재미가 있고 지루하지 않습니다.
번역을 의뢰받고 처음으로 기계 학습을 체계적으로 접했지만, 위에 나열한 이 책의 장점은 책을 읽고 코드를 실행하며 직접 느낀 것입니다. 그래서 전공자뿐만 아니라 기계 학습에 흥미가 있는 독자라면 어렵지 않게 읽을 것으로 생각합니다. 아무쪼록 제가 책에서 받았던 느낌이 잘 전달되었으면 좋겠습니다.
끝으로 이 책과 인연을 맺게 해주시고 좋은 책으로 옮길 수 있게 꼼꼼한 교정과 조언을 해주신 한빛미디어 한동훈씨에게 감사의 말을 전합니다. _김성재
배송 시 유의사항
- 반디앤루니스에서 구매하신 도서는 물류 대행 위탁업체 웅진 북센을 통해 배송됩니다.
(배송 포장에 "웅진 북센"으로 표기될 수 있습니다.)
- 구매한 상품의 품질과 배송 관련 문의는 반디앤루니스로 문의 바랍니다.
- 천재지변 및 택배사의 사정에 따라 배송이 지연될 수 있습니다.
- 결제(입금) 완료 후 출판사 및 유통사의 사정으로 품절 또는 절판 되어 상품 구입이 어려울 수 있습니다. (별도 안내 예정)
- 도서산간지역의 경우 추가 배송비가 발생될 수 있습니다.
반품/교환
상품 설명에 반품/ 교환 관련한 안내가 있는 경우 그 내용을 우선으로 합니다. (업체 사정에 따라 달라질 수 있습니다)
반품/교환
-
반품/교환 반품/교환 방법 홈 > 고객센터 > 자주찾는질문 “반품/교환/환불” 안내 참고 또는 1:1상담게시판 반품/교환 가능 기간 반품,교환은 배송완료 후 7일 이내, 상품의 결함 및 계약내용과 다를 경우 문제발견 후 30일 이내에 신청가능 반품/교환 비용 변심 혹은 구매착오의 경우에만 반송료 고객 부담(별도 지정 택배사 없음) 반품/교환 불가 사유 - 소비자의 책임 사유로 상품 등이 손실 또는 훼손된 경우
- 소비자의 사용, 포장 개봉에 의해 상품 등의 가치가 현저히 감소한 경우
- 복제가 가능한 상품 등의 포장을 훼손한 경우 : 예)만화책, 잡지, 화보집 등
- 시간의 경과에 의해 재판매가 곤란한 정도로 가치가 현저히 감소한 경우
- 전자상거래등에서의 소비자보호에 관한 법률이 정하는 소비자 청약철회 제한 내용에 해당되는 경우
- 해외주문 상품(해외 원서)의 경우(파본/훼손/오발송 상품을 제외)
소비자 피해보상
환불지연에 따른 배상- 상품의 불량에 의한 반품, 교환, A/S, 환불, 품질보증 및 피해보상 등에 관한 사항은
소비자 분쟁해결 기준(공정거래위원회고시)에 준하여 처리됨 - 대금 환불 및 환불지연에 따른 배상금 지급 조건, 절차 등은 전자상거래 등에서의
소비자 보호에 관한 법률에 따라 처리함
반품/교환 주소 경기도 파주시 문발로 77, 웅진북센(반디앤루니스)
