패턴 인식과 머신 러닝

책 · 강영민 · 예스24

인공지능 기술은 지난 수십 년 동안 꾸준히 발전해 왔지만, 2020년대에 들어서면서 우리는 그 변화의 속도와 영향력이 완전히 새로운 단계에 도달했음을 실감하고 있다. 대규모 언어 모델과 멀티모달 시스템의 등장, 자율적 에이전트의 가속적 진화, 그리고 이런 기술들이 사회 전반에 미치는 구조적 영향은 인공지능을 더 이상 특정 분야의 연구 문제로만 바라볼 수 없게 만들었다. 이런 변화 속에서 머신러닝을 처음 공부하는 학습자에게 무엇을 어떻게 전달할 것인가 하는 문제는 그 어느 때보다 중요해지고 있다. 이 책은 머신러닝을 처음 시작하는 학습자가 머신러닝의 핵심 개념을 이해하고, 현대 인공지능의 흐름을 파악할 수 있도록 돕는 것을 목표로 한다. 머신러닝을 시작하는 많은 이들은 지금 이루어지고 있는 혁신적 변화를 이해하고 그 변화에 능동적으로 참여하려는 목표를 가지고 있을 것이다. 이를 위해 초판 이후 이루어진 급격한 발전을 고려할 수 있도록 대폭 수정하였다. 이 책은 급변하는 기술을 다루고 ...

딥러닝 · 머신러닝

책 · 세바스찬 라시카 · 예스24

아마존 머신 러닝 분야 베스트셀러! 그 명성 그대로! 머신 러닝, 딥러닝 핵심 알고리즘에서 GAN, 강화 학습까지! 코드 실행만으로는 머신 러닝과 딥러닝을 충분히 이해할 수 없다. 머신 러닝과 딥러닝을 제대로 이해하고 싶다면 코드 외에도 관련 이론과 알고리즘의 뒤편에 있는 수학 개념을 알아야 한다. 이 책은 이해를 돕는 개념 설명, 머신 러닝과 딥러닝 핵심 알고리즘의 작동 방식과 사용 방법, 그 밑바탕이 되는 수학, 실용적인 예제, 빠지기 쉬운 함정을 피하는 방법까지 이론과 코드를 균형 있게 설명한다. 파이썬 언어와 파이썬 기반의 머신 러닝 핵심 라이브러리(SciPy, NumPy, scikit-learn, Matplotlib, Pandas)를 사용해 머신 러닝을, 텐서플로(TensorFlow 2)를 사용해 딥러닝을 실습해본다. 특히 딥러닝은 최신 텐서플로 2에 맞춰 대폭 수정 및 보강되었다. 그러고 나서 GAN과 강화 학습도 자세하게 다룬다. 머신 러닝과 딥러닝 기본기를 탄탄하게 다...

딥러닝 · 머신러닝

책 · 이병준 · 예스24

수학적 최적화를 이해하면, 머신러닝이 보인다! 머신러닝 알고리즘을 잘 이해하고 활용하려면 알고리즘의 기반이 되는 수학 원리를 이해해야 한다. 이 책은 머신러닝을 이해하고 구현하는 데 꼭 필요한 수학 개념만 엄선하여 구성하였다. 선형대수학, 다변수 미분적분학, 확률과 통계의 필수 개념으로 수학의 토대를 다지고 선형 회귀 분석, 서포트 벡터 머신, 주성분 분석의 3가지 핵심 알고리즘을 파이썬 코딩으로 직접 구현해보면 머신러닝 알고리즘의 핵심인 수학적 최적화를 확실하게 이해할 수 있다. 이 책을 통해 머신러닝에 필요한 수학이 무엇이며, 머신러닝과 수학이 어떻게 연결되는지를 이해하면 머신러닝에 한 발짝 더 가까워질 것이다.

딥러닝 · 머신러닝

책 · 크리스토퍼 알렉산더, 사라 이시가와, 머레이 실버스타인 · 예스24

『패턴 랭귀지』는 도시·건축 설계에 새로운 패러다임을 제시하였으며, 컴퓨터공학 분야의 디자인 패턴과 XP 운동에 지대한 영향을 끼쳤다.『패턴 랭귀지』는 건축과 계획에 대하여, 완전히 새로운 사고방식으로 기술한 세 권의 책 중에서 두 번째 책이다. 이 책의 목적은 건축·건설·계획에 대한 현재의 개념을 대신하고, 실제로 적용할 수 있는 완벽한 대안을 제공하고 그 점진적으로 발전해 나가기 위함이다. 사람은 스스로 자신의 집, 거리, 커뮤니티를 설계해야 한다는 생각이 이 책의 핵심 아이디어다. 급진적인 생각일진 모르겠지만, 연구에 의하면 이 세상의 모든 아름다운 곳은 건축가가 아니라 그곳에 사는 인간에 의해 창조되었다. 그리고 그 인간이 환경을 설계하는 데는 항상 일정한 ‘랭귀지’가 필요하다는 것이 이 책의 핵심 내용이다. 이 책은 이런 종류의 언어를 알려준다. 이 ‘랭귀지’를 사용하면 어떠한 환경이나 건물 설계라도 거의 할 수 있다.

책 · 최성철 · 예스24

밑바닥부터 시작하는 파이썬 머신러닝 입문 교재 이 책은 머신러닝의 원리와 알고리즘을 파이썬으로 실습하며 배우는 입문용 교재다. 머신러닝의 개념과 실제 실습 환경을 구축하는 방법에 대해 이해하고, 기본 파이썬 패키지를 이용하여 머신러닝을 구현하는 방법을 학습한다. 다음으로 선형회귀, 로지스틱 회귀와 같은 머신러닝 회귀기법을 살펴보고, 고급 머신러닝 과정인 나이브 베이지안 분류기, 의사결정트리, 앙상블에 대해 알아본다. 이 책을 처음부터 끝까지 직접 실습하면서 따라하다 보면, 머신러닝을 처음 배우는 독자들도 데이터 과학에 익숙해질 것이다. ※ 본 도서는 대학 강의용 교재로 개발되었으므로 연습문제 해답은 제공하지 않습니다.

딥러닝 · 머신러닝

책 · 이용희, 오환, 윤영빈 · 예스24

파이썬 데이터 분석 다음 단계를 고민하는 분께 추천합니다. 데이터를 활용해 '예측하고 판단하는 모델'을 직접 만들어보는 머신러닝 입문서! 여러분, 머신러닝의 세계로 한 걸음씩 내딛으신 것을 진심으로 환영합니다. 오늘날 머신러닝은 미래를 예측하고 반복되는 판단을 자동화하며 우리 삶 곳곳에 스며들어 있습니다. 이 책은 파이썬 문법을 익히고 데이터를 다뤄본 경험이 있는 분들이 그 데이터를 활용해 직접 모델을 만들어볼 수 있도록 고민하며 만들었습니다. 머신러닝은 강력한 사고의 도구와 같습니다. 처음 접하는 통계 개념이나 알고리즘이 다소 어렵고 막막하게 느껴질 수 있지만, 기초부터 차근차근 짚어가며 누구나 따라올 수 있도록 구성했습니다. 이론에만 머무르지 않고 현실의 복잡한 문제를 데이터로 재해석하여 의미 있는 규칙을 찾아내도록 함께 헤쳐나갈 것입니다. 이 책에서는 기초 통계부터 필수 알고리즘, 그리고 이론을 내 것으로 만드는 풍부한 실습을 다룹니다.

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