머신러닝을 위한 수학

책 · 이시카와 아키히코 · 예스24

머신러닝·딥러닝의 출발점, 수학의 기초부터 튼튼하게! 『인공지능을 위한 수학』은 인공지능 전문 서적을 볼 때, 수많은 수식에 현기증을 느끼는 분, 인공지능 알고리즘을 체계적으로 배우고 싶지만, 어떤 수학책부터 봐야 할지 막막한 분, 인공지능 알고리즘으로 모델을 만들고는 있지만, 블랙박스처럼 사용하고 있어서 이 기회에 수학을 제대로 다시 배워보고 싶은 분들을 위한 도서이다. 이 책은 처음부터 끝까지 인공지능(머신러닝, 딥러닝)에 사용하는 수학적 개념을 재조명하는 데 집중하고 있다. 먼저, 기본편에서는 인공지능을 이해하는 데 필요한 최소한의 수학 개념을 고교, 대학 수학 과정의 수준으로 설명하고, 이어서 응용편에서는 앞서 배운 개념들이 실제로 인공지능을 개발할 때 어떻게 쓰이는지, 잘 알려진 알고리즘을 이용하여 쉽게 다가갈 수 있게 설명한다. 이 책을 통해 인공지능 관련서에 나오는 복잡한 수식에 대한 거부감을 줄이고, 인공지능 관련서를 읽을 때 필요한 수학적인 맷집과 기초 체력을 키울뿐...

딥러닝 · 머신러닝

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 · 권철민 · 예스24

자세한 이론 설명과 파이썬 실습을 통해 머신러닝을 완벽하게 배울 수 있다! 『파이썬 머신러닝 완벽 가이드』는 이론 위주의 머신러닝 책에서 탈피해, 다양한 실전 예제를 직접 구현해 보면서 머신러닝을 체득할 수 있도록 만들었습니다. 캐글과 UCI 머신러닝 리포지토리에서 난이도가 있는 실습 데이터를 기반으로 실전 예제를 구성했고, XGBoost, LightGBM, 스태킹 기법 등 캐글의 많은 데이터 사이언스에서 애용하는 최신 알고리즘과 기법을 상세하게 설명했다. 이번 개정2판에서는 최신 사이킷런 버전(1.0.2)을 포함해 책에서 사용되는 모든 라이브러리를 최신 버전으로 업그레이드한 실습 코드를 구현하고, 다양한 유형의 하이퍼파라미터를 가지는 XGBoost나 LightGBM 모델의 최적 하이퍼파라미터 튜닝을 위한 베이지안 최적화 기법 적용 실습을 제공한다.

딥러닝 · 머신러닝

책 · 김종락, 원병선 · 예스24

수학과 머신러닝·딥러닝의 연결고리로 인공지능을 이해한다! 인공지능 기술을 잘 이해하고 활용하려면 이론적 기반이 되는 수학 원리와 알고리즘을 반드시 이해해야 한다. 이 책은 수학자의 친절한 해설로 인공지능에 꼭 필요한 수학 개념부터 머신러닝·딥러닝까지 연계하여 구성하였다. 인공지능의 필수 주제인 선형대수학, 미분적분학, 확률과 통계로 수학적 토대를 다지고, 인공지능의 연구 분야인 머신러닝·딥러닝의 주요 개념을 수학적으로 분석한다. 수학 이론과 머신러닝·딥러닝의 기본 알고리즘을 파이썬 코드로 구현함으로써 인공지능의 핵심에 한층 더 쉽게 다가갈 수 있다.

딥러닝 · 머신러닝

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 · 칩 후옌 · 예스24

프로덕션 환경에서 머신러닝을 다룰 때 무수히 생겨나는 물음표를 해결해줄 MLOps 지침서 머신러닝 시스템 개발은 선형이 아닌 순환 프로세스다. 모델을 개발해 배포하고 나서도 끊임없는 모니터링과 업데이트가 필요하다. 이 책은 비즈니스 관점에서 머신러닝 시스템을 설계하고 운영할 때 맞닥뜨리는 모든 단계를 다룬다. 책에서 소개하는 다양한 접근법과 사례 연구는 머신러닝 시스템을 성공으로 이끌기 위한 인사이트를 제공한다. 저자가 수많은 기업과 협업한 경험을 기반으로 제시하는 실무 중심 접근법은 시스템이 안고 있는 난제를 해결하는 데 발판이 되어줄 것이다.

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