Description
복잡한 이론은 덜고, 꼭 필요한 핵심만 담았다!
머신러닝을 익히는 가장 간결한 안내서
머신러닝을 익히는 가장 간결한 안내서
이 책은 전 세계 11개 언어로 번역되어 수천 개 대학에서 교재로 사용되는 베스트셀러로, 간결하고 명료하게 머신러닝을 설명한다. 기초 수학 개념부터 핵심 알고리즘, 딥러닝과 신경망까지 차근차근 다루며, 클러스터링, 토픽 모델링, 메트릭 학습, 추천 시스템 등 현대 머신러닝 문제 해결을 위한 완전한 도구를 제공한다. 실무에 꼭 필요한 기술을 중심으로 이론과 실제 구현을 연결해 누구나 빠르고 확실하게 배울 수 있다.
저자는 풍부한 실무 경험을 바탕으로 특성 공학, 정규화, 불균형 데이터셋 처리, 앙상블, 모델 평가 등 실제 프로젝트에 바로 적용할 수 있는 기술을 설명한다. 복잡한 수식에 얽매이지 않고 직관적인 설명과 예제로 구성되어 있어 기초를 견고하게 다지고 싶은 입문자부터 실무 역량을 넓히려는 실무자까지 모두에게 유용하다.
이 책에서 다루는 내용
- 심층 신경망을 포함한 지도 및 비지도 학습 알고리즘
- 본질을 살린 직관적이고 명확한 알고리즘 및 수학 개념 설명
- 모델 구축, 디버깅, 평가를 위한 실용 기법
- 앙상블, 추천 시스템, 메트릭 학습 등 고급 주제
저자는 풍부한 실무 경험을 바탕으로 특성 공학, 정규화, 불균형 데이터셋 처리, 앙상블, 모델 평가 등 실제 프로젝트에 바로 적용할 수 있는 기술을 설명한다. 복잡한 수식에 얽매이지 않고 직관적인 설명과 예제로 구성되어 있어 기초를 견고하게 다지고 싶은 입문자부터 실무 역량을 넓히려는 실무자까지 모두에게 유용하다.
이 책에서 다루는 내용
- 심층 신경망을 포함한 지도 및 비지도 학습 알고리즘
- 본질을 살린 직관적이고 명확한 알고리즘 및 수학 개념 설명
- 모델 구축, 디버깅, 평가를 위한 실용 기법
- 앙상블, 추천 시스템, 메트릭 학습 등 고급 주제
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머신러닝, 핵심만 빠르게! (기초 수학 개념부터 딥러닝, 특성 공학, 데이터 불균형 처리, 앙상블, 모델 평가까지)
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