머신러닝 쉽게 이해하기 (인공지능 시대를 앞서가기 위한 첫걸음 | 미래의 인공지능 서비스를 구상하기 위한 필독서)

에템알페이딘

저자에템알페이딘ETHEMALPAYDIN은로잔공과대학에서박사학위를받고터키이스탄불의명문보아지치대학교컴퓨터공학과교수로재직중이다.세계적인인공지능전문가로머신러닝을전문적으로연구하고있다.머신러닝교과서로널리사용되고있는머신러닝개론(IntroductiontoMachineLearning)의저자다.

머리말
제1장우리가머신러닝에관심을가지는이유
-디지털의힘
-데이터를저장하는컴퓨터
-컴퓨터는데이터를교환한다
-모바일컴퓨팅
-사회적데이터
-방대한데이터:데이터퀘이크
-학습과프로그래밍
-인공지능
-뇌를이해하기
-패턴인식
-우리가학습에대해논할때말하는것
-머신러닝의간략한역사
제2장머신러닝과통계,그리고데이터분석
-중고차가격예측방법학습
-임의성과확률
-일반모델학습하기
-모델선택
-지도학습
-수열학습
-개인신용평가
-전문가시스템
-기대치
제3장패턴인식
-읽기학습
-모델의균질도일치시키기
-생성모델
-얼굴인식
-음성인식
-자연어처리및번역
-다수의모델혼합하기
-이상점감지
-차원축소
-의사결정트리
-능동학습
-순위매기기학습
-베이지안방법론
제4장신경망과딥러닝
-인공신경망
-신경망학습알고리즘
-퍼셉트론이할수있는것과할수없는것
-인지과학의연결주의모델
-병렬처리를위한패러다임으로서의신경망
-다층에서의계층적표현
-딥러닝
제5장학습클러스터와추천
-데이터에서그룹찾기
-추천시스템
제6장행동하는법학습하기
-강화학습
-케이암드밴딧
-시간차학습
-강화학습응용
제7장우리는여기서어디로가야하는가?
-스마트하게,그리고학습할수있도록만들자
-고성능계산
-데이터마이닝
-데이터프라이버시와보안
-데이터과학
-머신러닝과인공지능,그리고우리의미래
맺음말
용어사전

4차산업혁명과인공지능의시대에대비하기위한첫걸음은머신러닝에대한이해다!

데이터로부터학습을하는컴퓨터프로그램인머신러닝은추천시스템,얼굴인식,그리고자율주행차를비롯한여러응용기술들의기저를이룬다.이책은그머신러닝에대한핵심개념을요약하여설명한입문서다.오늘날머신러닝은제품추천부터음성인식까지우리가매일사용하는광범위한응용과아직일상화되지않은자율주행차와같은기술의기반을이루고있다.프로그래밍을하지않고데이터를수집하는새로운컴퓨팅접근법의기초가바로머신러닝이다.과제에대한알고리즘을데이터로부터자동적으로학습하는것이다.

컴퓨팅기기들이더욱보편화되면서우리의삶과작업의대부분이디지털로기록되고있으며,‘빅데이터’가점점더커짐에따라그데이터를지식으로만들어내기위한노력의일환으로머신러닝이론역시진보해왔다.세계적인인공지능전문가로MIT와함께머신러닝교과서를집필했던에템알페이든교수는비전공자를비롯한일반인들을위해최대한간결하고명쾌하게이책을집필했다.이책에서는머신러닝의진화를다루며,중요한학습알고리즘들에대해설명한다.또한머신러닝의다양한응용사례들을제시하여독자들이머신러닝의무궁무진한가능성을가늠해볼수있도록했다.알페이든교수는,방대한수를계산하는대형컴퓨터에서모바일기기로발전된디지털기술이어떻게오늘날의머신러닝붐을일으킬수있었는지그이유를분석했다.그리고머신러닝의기초와대표적인응용들에대해상세히서술했다.

전공자와비전공자모두를위한친절한가이드!

패턴인식을위한머신러닝알고리즘의사용,인간의뇌로부터영감을받아만들어진인공신경망,인스턴스들사이의연관성을학습하는알고리즘들,그리고고객세분화및학습추천을위한응용,자동화된대리인이보상을극대화하고페널티를최소화하기위해행동을학습할때의강화학습.쉽사리감이오지않겠지만,이런것들은우리가인공지능의시대를살아가기위해꼭알아야할주제들이다.독자들은이책을읽는과정에서자연스럽게그개념과원리를이해하게될것이다.무엇보다도,이책의가장큰장점은독자들의부담감을줄인것이다.

수많은비전공자들이머신러닝을이해하고자하지만시작부터어려움을겪게만드는프로그래밍언어나수식을배제했으며,전문적인표현도최대한쉽게풀어서설명한다.공학적지식이거의없는문과생도이해할수있도록인공지능의기본원리에대해수식이나프로그래밍언어를전혀사용하지않고설명하는책이다.이책을완독하면머신러닝과인공지능이대해확실히어느정도의감을잡게될것이다.또한저자는머신러닝에대한미래의방향성도고려하여내용에반영하였다.‘데이터과학‘의새로운분야와데이터프라이버시와보안에관한윤리적,법적관련성에대해서도논할것이다.