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머신러닝 수학 바이블 > 수학/통계학

도서간략정보

머신러닝 수학 바이블
추천도서신간도서
판매가격 35,000원
저자 최승진, 조성민, 한지웅
도서종류 국내도서
출판사 도서출판 홍릉
발행언어 한국어
발행일 2023-01-20
페이지수 422
ISBN 9791156000815
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    도서 상세설명

    • 머신러닝에 대한 관심과 수요가 나날이 증가하며, 머신러닝 관련 도서들이 다수 출간되고 있습니다. 머신러닝은 여러 학문이 공존하는 분야로, 특히 다양한 수학이 근간을 이루고 있어서, 처음 공부하는 분들은 학습에 어려움을 겪게 됩니다. 여러 가지 수학을 공부해야하다 보니, 각 주제마다 어느 깊이까지 공부를 해야 하는지, 어떤 수학을 먼저 공부해야 하는지 가늠하기 어렵습니다. 또한 개별적인 수학과목들은 머신러닝 관점에서 학습이 이루어지는 것이 아니기에, 연관성을 염두에 두고 공부하기도 쉽지 않습니다.

      그런 점에서 본 책은 머신러닝을 시작하는 단계에서, 관련된 필요한 수학들을 잘 정리하여, 머신러닝 공부를 시작하는 분들에게 기초적인 내용들을 잘 전달할 수 있게 구성되어 있습니다. 머신러닝에서 대부분 데이터들이 벡터로 표현이 되기에, 벡터 공간 및 연산 기하학적 설명 그리고 행렬과 관련된 내용을 파악하는 것이 중요합니다. 이에 따라서, 본 책에서도 2장부터 4장까지 관련 내용들을 다루고 있습니다. 머신러닝 모델 학습을 이해하기 위하여 최적화 방법들을 이해하여야 하고, 최적화는 벡터 미적분과 직결되기에, 이에 대한 내용이 5장과 7장에서 다루어 지고 있습니다. 확률과 분포, 또한, 머신러닝에서 중요한 역할을 하고 있기에, 6장에서 기본 내용이 다루어지고 있습니다. 머신러닝 관련 기초 수학 내용이 2장부터 7장까지이고, 나머지 8장부터 12장까지는 기본적인 머신러닝 방법들을 소개함으로써, 앞서 다루어진 기초 수학이 어떻게 머신러닝에서 사용되는지 설명하고 있습니다.

    • PARTⅠ 수학적 기초
      제1장 서론
      제2장 선형대수학(Linear algebra)
      제3장 해석적 기하학
      제4장 행렬의 분해(Matrix Decompositions)
      제5장 벡터의 미분
      제6장 확률과 분포
      제7장 연속 최적화(Continuous Optimization)

      PART Ⅱ 머신러닝 주요 문제들
      제8장 모델이 데이터를 만날 때
      제9장 선형 회귀 분석(Linear Regression)
      제10장 주성분 분석을 이용한 차원 축소
      제11장 가우스 혼합 모델을 사용한 밀도 추정
      제12장 서포트 벡터 머신을 사용한 분류

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