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    머신 러닝 딥 러닝에 필요한 기초 수학 with 파이썬

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    머신 러닝 딥 러닝에 필요한 기초 수학 with 파이썬

    • 조준우 저
    • 인싸이트
    • 2020년 11월 04일
    • 정가
      27,000원
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    ISBN: 9788966262854 420쪽 188 x 240 (㎜)

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    “이 책은 추상화되어 쉽게 와닿지 않는 수학적인 개념을 구체적인 예시로 설명하고 있어 머신 러닝을 공부하려는 분들에게, 특히 문과 출신의 ‘수포자’들에게 도움이 되리라 생각합니다. 여러 권의 책을 한 번씩 보는 것보다 이 책을 여러 번 보는 것이 더욱 효과적일 것입니다.”
    -나성호(빅데이터ᆞ머신 러닝 전문 강사, 멀티캠퍼스, 러닝스푼즈 머신 러닝 전임강사)


     


    “책장을 넘기며 꼼꼼하고 상세한 설명뿐만 아니라 쉬운 비유와 예제들에 여러 번 감탄하였습니다. 개념 하나하나를 코드를 통해 눈으로 직접 확인할 수 있는 점도 정말 좋았습니다.”
    -이진원(삼성전자 Staff Engineer, 텐서플로코리아 운영진)


     


    저자 소개

    조준우
    • 구분 : 저서
    • 국적 : 대한민국
    • 분류 : 과학/공학 저자
    • 인기지수 : 1
    최근저서

    3차원 인체 스캐너에서 획득한 자료로 인체 곡면을 최적 전개하여, 의복 패턴을 자동으로 재단하는 논문으로 영남대학교에서 박사 학위를 받았다. 학위 논문을 계기로 최적화 분야에 관심을 가지고 꾸준히 공부하던 중 인공지능 분야가 최적화와 밀접한 관련이 있다는 것을 알고, 누구나 궁금해하지만 우리말로는 잘 다뤄지지 않은 내용들을 정리하여 개인 블로그(https://metamath1.github.io/)에 올려 놓았다. 블로그에 올린 내용을 바탕으로 패스트캠퍼스에서 인공지능을 위한 수학을 강의하게 되었으며, 강의를 하던 중 기회가 되어 책까지 쓰게 되었다. 한국과학기술정보연구원 선임연구원을 거쳐 현재는 창업 후 개발자로 일하고 있으며, 최근 사진에서 3차원 곡면을 생성하는 인공지능 분야에 관심을 갖고 관련 논문들을 열심히 읽고 있다.

    목차

    1장 머신 러닝과 선형회귀
    머신 러닝이란?
    머신 러닝의 분류
    왜 선형회귀를 배울까?
    손으로 직접 해보는 선형회귀

    2장 함수: 세상의 모든 것을 입력과 출력으로 바라보기
    함수를 공부하기 위한 기초 체력
    다항함수
    지수함수
    로그함수
    자주 만나는 특별한 함수: 로지스틱 시그모이드 함수

    3장 다변수 함수와 벡터함수: 입력이 여러 개, 출력이 여러 개인 함수
    입력과 출력에 따른 함수의 분류
    일변수 스칼라함수
    일변수 벡터함수
    다변수 스칼라함수
    다변수 벡터함수
    합성함수
    자주 만나는 특별한 함수: 소프트맥스 함수
    여러 가지 함수를 활용한 초간단 분류기

    4장 변화율과 도함수: 출력의 민감도 나타내기
    에러를 줄이는 과정
    입력과 출력의 민감도
    변화율의 정의
    순간의 변화율을 위한 극한
    다시 정의하는 변화율
    일변수 스칼라함수의 도함수

    5장 여러 미분법과 다변수 함수의 도함수: 변화율과 도함수를 복잡한 함수로 확장하기
    덧셈, 뺄셈, 곱셈, 나눗셈의 미분법
    합성함수의 미분법
    다변수 함수의 변화율
    자주 만나는 특별한 함수의 미분법

    6장 수치미분과 자동미분: 컴퓨터로 복잡한 미분을 간편하게
    직접미분
    수치미분
    자동미분

    7장 행렬: 데이터를 편리하게 다룰 도구
    행렬과 벡터
    행렬을 이용한 데이터 표현
    넘파이
    행렬 곱셈의 해석
    행렬을 이용한 코딩

    8장 최적화: 눈먼 등산객이 언덕 가장 낮은 곳을 찾아가는 방법
    테일러급수
    함수의 최대, 최소, 극대, 극소
    경사도벡터와 헤시안행렬
    최적성 조건: 1계 필요조건
    경사하강법

    9장 인공신경망: 복잡한 입력과 출력의 관계를 표현하기
    인공신경망의 기본 구성
    합성함수로 바라보기
    인공신경망 학습하기
    인공신경망 미분하기

    10장 다시 만나는 선형회귀: 모두 모아
    샘플 데이터
    모델 선택
    경사하강법을 이용한 선형회귀
    과대적합
    확률적 경사하강법
    노멀 방정식 풀기
    입력이 여러 개인 경우
    인공신경망 모델

    부록 A 더 알아볼 것들과 마무리
    부록 B 개발과 실습 환경
    부록 C 파이썬 문법

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