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기계학습 -수학적 이해에서 알고리즘까지-
출판사 : 홍릉과학출판사
저 자 : 오상훈
ISBN : 9791156006039
발행일 : 2019.03.20
도서종류 : 국내도서
발행언어 :
페이지수 : 264
판매가격 : 23,000원
판매여부 : 재고확인요망
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   기계학습 -수학적 이해에서 알고리즘까지- 목차
제 1 장 서론 (Introduction)
제 2 장 k-최근접 이웃 알고리즘 (k-NN: k-Nearest Neighbor Algorithm)
제 3 장 선형판별 분석 (LDA: Linear Discriminant Analysis)
제 4 장 퍼셉트론 (Perceptron)
제 5 장 전방향 신경회로망 (Feed-Forward Neural Networks)
제 6 장 회귀 신경회로망 (Recurrent Neural Networks)
제 7 장 SVM Support Vector Machine
제 8 장 앙상블 학습 (Ensemble Learning)
제 9 장 컨볼루션 신경회로망 (Convolutional Neural Network)
제 10 장 주성분 분석 (Principal Component Analysis)
제 11 장 독립 성분 분석 (Independent Component Analysis)
제 12 장 클러스터링 (Clustering)
제 13 장 생성대립 회로망 (Generative Adversarial Network)
   도서 상세설명   

신경회로망으로 시작되었던 연구가 이제는 통계적인 방법들과 함께 기계에 지능을 구현한다는같은 목적을 지닌 연구 분야로 묶이면서 기계학습(Machine Learning)이라는 분야로 우리에게 다가왔으며, 이러한 기계학습이 인공지능의 핵심 알고리즘으로 자리를 잡으면서 현 시점에 이르러 대학들이 학부과정에서도 기계학습 강의를 개설하여 학생들이 공부를 하게 되었다.

기계학습은 수학적인 이해 및 분석을 기반으로 학습 알고리즘을 제시하기에 대학원 과정에서 주로 다루어졌으며 학부생과 일반인들이 학습하기에는 많은 어려움을 겪고 있다. 이 책은 기계학습 모델과 관련된 수학적인 배경을 자세히 설명함으로써 학부생, 대학원생, 일반인들로 하여금 기계학습 모델의 학습 알고리즘이 제시된 과정을 자세히 공부할 수 있도록 하기 위하여 발간되었다. 즉, 미분, 적분, 기하, 벡터와 행렬, 확률과정, 선형대수, 정보이론 등의 기본지식을 기반으로 다양한 기계학습 모델의 학습 알고리즘이 유도된 과정을 학습할 수 있도록 하였다.

본 저자는 1980년대 Hopfield Model의 연구를 시작으로, MLP의 학습과 관련된 여러 현상들에 대한 확률론적인 분석 유도와 새로운 오차함수 제시, 불균형 데이터 문제의 학습방법 제시, 음성의 스펙트럼 변동에 강인한 심층신경회로망 구조 제시, 홍수 예측 응용연구 등을 비롯하여 ICA 및 BSS 알고리즘 비교연구, ICA에 기반한 ANC(Adaptive Noise Cancelling) 및 BSS(Blind Signal Separation), SVM, GAN 등의 연구도 수행한 경험이 있다. 이 경험을 바탕으로 이 책의 많은 부분을 작성할 수 있었다고 생각한다.

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