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상세정보
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- 자료유형
- 단행본
- ISBN
- 9788931556872 93000: \23000
- 언어부호
- 본문언어 - kor, 원저작언어 - jpn
- 청구기호
- 004.73 와876엑
- 저자명
- 와쿠이 요시유키, , 1950-
- 서명/저자
- (AI의 얼개를 기본부터 설명한) 엑셀로 배우는 머신러닝 초(超)입문: AI 모델과 알고리즘을 알 수 있다!/ 와쿠이 요시유키, 와쿠이 사다미 저; 권기태 역
- 발행사항
- 서울 : BM성안당, 2021
- 형태사항
- 247 p : 삽화, 도표 ; 24 cm
- 주기사항
- 부록: A. 신경망의 훈련 데이터, B. 해 찾기의 설치 방법, C. 머신러닝을 위한 벡터의 기초 지식. 외
- 주기사항
- AI는 "Artificial Intelligence"의 약어임
- 주기사항
- 찾아보기: p. 245-247
- 기타저자
- 와쿠이 사다미, , 1952-
- 기타저자
- 涌井良幸, , 1950-
- 기타저자
- 涌井貞美, , 1952-
- 기타저자
- 권기태, , 1962-
- 기타저자
- 용정량행
- 기타저자
- 용정정미
- 기타서명
- 에이아이의 얼개를 기본부터 설명한 엑셀로 배우는 머신러닝 초입문
- 기타서명
- Ekuseru de wakaru kikai gakushū chōnyūmon : ēai no moderu to arugorizumu ga wakaru
- 가격
- \23000
- Control Number
- shingu:332480
MARC
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와쿠이 요시유키와 와쿠이 사다미의 ‘엑셀로 배우는’ 인공지능 시리즈의 세 번째 책인 이 책은 1편 딥러닝, 2편 순환신경망·강화학습에 이어 그보다 좀 더 범위가 큰 머신러닝을 다룬다. 저자는 AI의 시대가 다가올수록 AI 구조에 대해 잘 이해하는 것이 중요하다고 강조한다. 정체를 알 수 없는 AI에게 질병을 진단받거나 구조도 모르는 자율주행차에 몸을 의지해 이동한다거나 무슨 생각을 하는지 알 수 없는 로봇과 일터를 공유하는 것은 불안하기에 AI의 구조를 잘 알아야 한다고 말한다. 그렇기에 이 책은 AI의 구조를 기본부터 해설하고자 했으며 머신러닝의 모델과 알고리즘을 해설하고 엑셀로 확인하는 스타일로 일관하고 있다. 저자의 의도이든 아니든 이 책은 상당히 수학적인 체계를 갖추고 있다. 머신러닝의 기본, 기본 알고리즘, 회귀분석, 서포트 벡터 머신(SVM), 신경망과 딥러닝, RNN과 BPTT, Q학습, DQN, 나이브 베이즈 분류 등을 장별로 다룬다. 부록으로는 신경망의 훈련 데이터, 엑셀의 해 찾기 설치 방법, 머신러닝을 위한 벡터와 행렬, 미분의 기본 지식, 다변수 함수의 근사 공식, 신경망에서 유닛의 오차와 기울기 관계, 신경망에서 유닛 오차의 ‘역’ 점화식, 순환 신경망(RNN)에서 유닛 오차와 기울기 관계, BP와 BPTT에서 도움이 되는 점화식의 복습, 순환 신경망에서 유닛 오차의 ‘역’ 점화식, 중회귀방정식을 구하는 방법 등을 제공한다. 인공지능의 구조, 수학적 모델과 알고리즘의 원리가 궁금한데 엑셀로 실행을 해보면서 쉽게 그 작동 원리를 이해하고 싶은 독자들을 위한 3편으로 세 번째 단추를 채워주는 책이다.
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| 등록번호 | 청구기호 | 소장처 | 대출가능여부 | 대출정보 |
|---|---|---|---|---|
| 0188264 | 004.73 와876엑 | 문헌정보실 | 대출가능 | 마이폴더 |
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