뼛속까지 문과생도 단번에 이해하는 쉬운 말로 풀어 쓴 머신러닝 이야기 (2 판)

뼛속까지 문과생도 단번에 이해하는 쉬운 말로 풀어 쓴 머신러닝 이야기 (2 판)

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Description
세상이 변화하고 시대가 발전하고 기술이 진보하면서, 낯설고 멀게만 느껴졌던 인공지능과 머신러닝은 나와 가장 친숙한 일상 곳곳에 자리잡게 되었습니다. 교육, 금융, 가전, 산업, 식품 등 기술과는 전혀 관련이 없어 보였던 많은 분야에 인공지능과 머신러닝이 접목되기 시작하면서, 살면서 내가 전혀 접할 일이 없다고 생각했던 기술 서적을 읽거나 살면서 내가 전혀 쓸 일이 없다고 생각했던 기술적인 보고서나 논문을 써야 하는 일들을 처음 겪게 되신 분들도 그 변화의 속도만큼 많아졌을 것이라고 생각합니다.

필자는 문과 출신으로 경제학을 전공하였으나 이공계로의 직무 전환을 통해 개발자가 되었고, 삼성전자에서 2년 넘게 빅스비 엔진을 개발하는 시스템 개발자로 근무한 바 있습니다. 필자 스스로가 코딩의 C도 모르는 바로 그 뼛속까지 문과생이었던 사람이었고, 대부분의 문과생 분들이 기술적인 내용을 공부하는 과정에서 대충 무슨 의미인지 전체적인 감은 오지만 명쾌하게 이해되지 않아서 답답한 그 기분을 누구보다 잘 알고 있기에, 인공지능과 머신러닝을 힘겹게 공부하고 있는 비전공자 분들께 도움을 드리고자 이 책을 집필하게 되었습니다.

이 책은 이해와 설명의 효율을 극대화하고자, 수식의 사용을 최대한 지양하고 누구든지 일상에서 친숙하게 접할 수 있는 사례를 비유적으로 제시하여 이야기처럼 풀어서 머신러닝을 설명하는 데 그 목적을 두었습니다. 이 책이 어쩔 수 없이 머신러닝을 공부해야만 하는 상황에 놓인 수많은 문과생 분들의 기술에 대한 심리적 장벽을 조금이라도 낮출 수 있기를 진심으로 바랍니다.
저자

이승도

-서울오산고등학교졸업
-서울대학교경제학부우등졸업(Cumlaude)
-국내대기업및대표공기업/공공기관다수면접경험
-금융공기업,증권사,은행면접경험
-삼성전자개발팀SoftwareEngineer근무(2015~2017)
-성균관대학교근무(2018~현재)

목차

1.인공지능,머신러닝,딥러닝의개념과관계
2.머신러닝의절차:기계의배움에도순서가있다
3.머신러닝의방법론

4.딥러닝의이해
4.1.알고리즘의개념
4.2.딥러닝의개념
4.3.딥러닝의예시:과자공장
4.4.딥러닝의강점:규칙이없는데이터다루기

5.자연어처리
5.1.자연어의개념
5.2.자연어처리의개념
5.3.자연어처리의활용분야

6.지도학습알고리즘의이해:분류분석
6.1.분류분석의특성
6.2.나이브베이지안:스팸메일에쓰이는흔한제목
6.3.의사결정나무:어느교실의스무고개
6.4.랜덤포레스트:다수결로하는스무고개
6.5.K-최근접이웃:좋아하는계절알아내기
6.6서포트벡터머신:체육시간의축구파와농구파

7.비지도학습알고리즘의이해:군집분석
7.1.군집분석의특성
7.2.군집분석의두가지방법:어느교실의조짜기
7.3.계층적군집분석
7.4.계층적이지않은군집분석

8.반지도학습의이해
8.1반지도학습의개념
8.2.반지도학습의특징
8.3.반지도학습의방법:미술부와성악부나누기
8.4.SGAN알고리즘:베낀숙제잡아내기
8.5.반지도학습의사례

9.강화학습의이해
9.1.강화학습의개념
9.2.강화학습의예시
9.3.마르코프결정과정

10.탐색과최적화알고리즘:최단경로찾기
10.1.탐색과최적화
10.2.탐욕알고리즘
10.3.다익스트라알고리즘

11.머신러닝이전의인공지능
11.1.규칙기반인공지능
11.2.규칙기반학습의특징

출판사 서평

수식없이이야기처럼쉬운말로풀어서머신러닝과인공지능을개괄적으로이해할수있는책입니다.일상에친숙한다양한사례를활용하고,남녀노소누구나갖고있는경험인'학교'라는공간에서일어나는사례를다수활용하여더욱친근하게다가오는내용으로구성되어있습니다.기술적인논문이나서적을읽고본인의논문에활용하거나업무적으로활용해야하는상황에놓인분들께적합한책이며이책이브릿지역할이되어다음단계로서기술적으로전문적인글을읽는데큰도움이될것이라고생각합니다.