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(선형대수와 통계학으로 배우는) 머신러닝 with 파이썬: 최적화 개념부터 텐서플로를 활용한 딥러닝까지
(선형대수와 통계학으로 배우는) 머신러닝 with 파이썬: 최적화 개념부터 텐서플로를 활용한 딥러닝까지
상세정보
- 자료유형
- 단행본
- ISBN
- 9791165920395 93000: \37500
- 청구기호
- 005.133 장83ㅁ
- 저자명
- 장철원
- 서명/저자
- (선형대수와 통계학으로 배우는) 머신러닝 with 파이썬: 최적화 개념부터 텐서플로를 활용한 딥러닝까지/ 장철원 지음
- 발행사항
- 서울 : BJpublic, 2021
- 형태사항
- xxv, 597 p : 삽도, 도표 ; 25 cm
- 서지주기
- 참고문헌(p. 585-586)과 찾아보기(p. 587-597) 수록
- 기타서명
- (선형대수와 통계학으로 배우는) 머신러닝 위드 파이썬
- 가격
- \37500
- Control Number
- shingu:326730
- 책소개
-
머신러닝에 필요한 선형대수, 통계학, 최적화 이론부터
파이썬, 사이킷런, 텐서플로를 활용한 실습까지
『선형대수와 통계학으로 배우는 머신러닝 with 파이썬』은 머신러닝의 기본적인 사용 방법뿐만 아니라 통계학, 선형대수, 최적화 이론 등 머신러닝에 필요한 배경 이론까지 다룬다. 머신러닝 알고리즘을 소개하는 것에 그치지 않고 이론적으로 이해가 필요한 부분은 수학 수식을 통해 자세히 설명함으로써, 해당 머신러닝 알고리즘의 작동 방식을 파악할 수 있다.
프로그래밍 실습은 머신러닝 파트에서는 사이킷런 라이브러리를, 딥러닝 파트에서는 텐서플로 라이브러리를 사용한다. 각 코드의 라인별 부가 설명을 통해 해당 코드의 역할을 이해할 수 있으며, 각 장 마지막의 전체 코드로 전체 흐름 또한 파악할 수 있다.
머신러닝의 배경 이론 이해를 바탕으로 실습하는 이 책을 통해, 머신러닝 기본기를 다지는 것을 넘어 자신의 분야에 응용할 수 있을 것이다.
이 책의 특징
- 머신러닝 수학 수식 전개 과정을 상세히 표현한다.
- 머신러닝 알고리즘 개념을 쉬운 그림으로 알기 쉽게 설명한다.
- 복잡한 수학 수식과 프로그래밍 코드를 자세하게 설명한다.
이 책이 필요한 독자
- 머신러닝 분야에 관심이 있고 머신러닝을 배우고 싶은 분
- 머신러닝을 공부한 경험이 있지만 실제 사용에 어려움을 느끼는 분
- 머신러닝 알고리즘의 원리를 이해하고 싶은 분
MARC
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