기계 학습

오일석

저자_오일석
1992년부터전북대학교컴퓨터공학부교수로재직중이다.1984년에서울대학교컴퓨터공학부를졸업하고,1992년에KAIST전산학과에서박사학위를받았다.한국정보과학회SA(소프트웨어와응용)논문지와한국콘텐츠학회논문지의편집위원장을지냈다.주요연구분야는기계학습과컴퓨터비전,패턴인식이다.저서로는『ITCookBook,컴퓨터비전』(한빛아카데미,2014년,대한민국학술원2015년우수학술도서),『패턴인식』(교보문고,2008년,문화체육관광부2009년우수학술도서),『C프로그래밍과스타일링』(교보문고,2009년),『컴퓨터스토리』(교보문고,2011년),번역서로는『앱인벤터2』(한빛아카데미,2015년)가있다.

Chapter01소개
1.1기계학습이란
1.2특징공간에대한이해
1.3데이터에대한이해
1.4간단한기계학습의예
1.5모델선택
1.6규제
1.7기계학습유형
1.8기계학습의과거와현재,미래
연습문제

Chapter02기계학습과수학
2.1선형대수
2.2확률과통계
2.3최적화
연습문제

Chapter03다층퍼셉트론
3.1신경망기초
3.2퍼셉트론
3.3다층퍼셉트론
3.4오류역전파알고리즘
3.5미니배치스토캐스틱경사하강법
3.6다층퍼셉트론에의한인식
3.7다층퍼셉트론의특성
연습문제

Chapter04딥러닝기초
4.1딥러닝의등장
4.2깊은다층퍼셉트론
4.3컨볼루션신경망
4.4컨볼루션신경망사례연구
4.5생성모델
4.6딥러닝은왜강력한가?
연습문제

Chapter05딥러닝최적화
5.1목적함수:교차엔트로피와로그우도
5.2성능향상을위한요령
5.3규제의필요성과원리
5.4규제기법
5.5하이퍼매개변수최적화
5.62차미분을이용한최적화
연습문제

Chapter06비지도학습
6.1지도학습과비지도학습,준지도학습
6.2비지도학습
6.3군집화
6.4밀도추정
6.5공간변환의이해
6.6선형인자모델
6.7오토인코더
6.8매니폴드학습
연습문제

Chapter07준지도학습과전이학습
7.1표현학습의중요성
7.2내부표현의이해
7.3준지도학습
7.4전이학습
연습문제

Chapter08순환신경망
8.1순차데이터
8.2순환신경망
8.3장기문맥의존성
8.4LSTM
8.5응용사례
연습문제

Chapter09강화학습
9.1강화학습의원리와성질
9.2정책과가치함수
9.3동적프로그래밍
9.4몬테카를로방법
9.5시간차학습
9.6근사방법
9.7응용사례
연습문제

Chapter10확률그래피컬모델
10.1확률과그래프의만남
10.2베이지안네트워크
10.3마르코프랜덤필드
10.4RBM과DBN
연습문제

Chapter11커널기법
11.1커널트릭
11.2커널리지회귀
11.3커널PCA
11.4SVM분류
11.5SVM회귀
연습문제

Chapter12앙상블방법
12.1동기와원리
12.2재샘플링기법
12.3결정트리와랜덤포리스트
12.4앙상블결합
12.5딥러닝과앙상블
연습문제

1.기계학습의A부터Z까지폭넓게다루고,특히딥러닝을깊이있게설명한다.
2.어렵고방대한주제이지만친절하고자세하게설명해서입문자를배려한다.
3.다양한그림과예제,알고리즘을함께제시해서독자의이해력을높인다.
4.컴퓨터공학전공자와비전공자모두이책을활용할수있다.

한권으로꿰뚫는기계학습의원리와응용
기계학습에입문하려는학생,개발자,연구원모두를대상으로하는책이다.
다양한수준의독자가기계학습에흥미를가지고접근할수있도록기계학습의원리와응용을폭넓게다루었고,특히딥러닝을깊이있게설명했다.
원시적인학습모델에서출발하여현대학습모델까지역사적맥락을짚으며설명했으며,새로운기법과이전기법을대비하여알고리즘에대한통찰력을얻도록구성했다.
또한다양한그림과예제,알고리즘을함께제시하여보다쉽게수학을접할수있도록했고,기승전결의이야기방식을통해독자의호기심을자극하여지적흥미를끝까지유지하도록배려했다.