간결한 설명과 최소한의 수학적 지식을 통해 체계적으로 정리한 머신러닝 입문서!


도서구매 사이트(가나다순)(링크가 안 되는 곳은 등록되는 대로 링크를 걸어드리겠습니다)


출판사 제이펍
저작권사 清华大学出版社
원서명 机器学习(원서 ISBN: 9787302423287)
저자명 조우쯔화
역자명 김태헌
출판일 2020년 2월 28일
페이지 536쪽
시리즈 I♥A.I. 24(아이러브 인공지능 24)
판 형 188*245*26
제 본 무선(soft cover)
정 가 30,000원
ISBN 979-11-88621-98-9(93000)
키워드 머신러닝 / 딥러닝 / 인공지능 / 신경망 / 베이지안 / 강화학습 / 기계학습 / 심층학습 / 준지도학습 / 클러스터링 / 서포트 벡터 머신 / 앙상블 학습
분야 인공지능 / 머신러닝

관련 사이트

관련 포스트

관련 시리즈

관련 도서
■ (관련 시리즈 참고)

교재 검토용 증정 안내
■ 학교 및 학원에서 교재 선정을 위해 책을 파일로 검토해보고자 하시는 분들은 다음의 페이지에서 신청 양식을 작성해주시기 바랍니다. 확인 후 연락을 드리도록 하겠습니다. http://goo.gl/vBtPo3

강의보조자료 다운로드
교재로 채택하신 분들은 메일을 보내주시면 아래의 자료를 보내드리겠습니다: jeipubmarketer@gmail.com
■ 본문의 그림과 표

관련 파일 다운로드
연습문제 해답(이 자료는 저작권사로부터 제공받지 못한 자료입니다. 역자께서 개인적으로 시간과 노력을 들여 준비하고 있으며, 순차적으로 등록될 예정임을 안내해 드립니다)

샘플 PDF(차례, 추천사, 옮긴이 머리말, 머리말, 이 책의 사용법, 베타리더 후기, 주요 기호표, 1장 '서론' 전체, 2장 '모델 평가 및 선택' 일부, 3장 '선형 모델' 일부, 16장 '강화 학습' 일부)

정오표 페이지

도서구매 사이트(가나다순)(링크가 안 되는 곳은 등록되는 대로 링크를 걸어드리겠습니다)


도서 소개
간결한 설명과 최소한의 수학적 지식을 통해 체계적으로 정리한 머신러닝 입문서!
출간 3개월 만에 3만 부 판매!(중국 기준)
누적 50만 부 돌파!(2020년 2월 중국 기준)
중국 주요서점 장기 베스틀셀러(중국 기준)

이 책은 인공지능 분야의 명예의 전당이라는 AAAI의 펠로우로 선정된 저자가 머신러닝을 처음 접하는 독자를 위해 2년간 정성을 다해 집필한 책입니다. 이공계 고학년과 대학원의 16주 머신러닝 강의에 맞춰 각 장이 30페이지가 넘지 않는 16개의 장과 수준 있는 연습문제로 구성하였으며, 최대한 다양한 독자에게 머신러닝을 소개하기 위해 최소한의 수학적 지식만을 사용하였습니다.

이 책의 주요 목적은 독자들에게 나무와 숲을 함께 볼 수 있는 ‘초급 지도’를 제공해 머신러닝 입문자들이 올바른 방향으로 나갈 수 있도록 도와주는 것입니다. 다양한 머신러닝 알고리즘을 이해하기 쉽도록 이론뿐만 아니라 내부 처리 로직까지 설명하고 있어서 실제 머신러닝 기법의 개념과 원리를 탄탄하게 배울 수 있습니다.

아울러 체계적이고 간결한 내용 전개는 학부나 대학원의 교재뿐만 아니라 독학을 위한 자습서나 연구 참고용 도서로도 좋습니다.

지은이 소개
조우쯔화(Zhou Zhihua)
  • 난징대학교 컴퓨터과학과 교수
  • 미국 컴퓨터학회(ACM) 선정 우수과학자
  • AAAI, IEEE, IAPR, IET/IEE 펠로우
  • 국가 우수청년장학금 수상자
  • Chang Jiang Scholars 특별 초청 교수
  • 현) 중국 인공지능학회 머신러닝 전문위원회 회장, 중국 컴퓨터학회 인공지능 및 패턴인식 전문위원회 부회장, IEEE 컴퓨터학회 난징지부 의장

옮긴이 소개
김태헌
하나금융융합기술원에서 데이터 과학자로 일하면서 로보어드바이저, 신용평가 시스템 개발 등의 프로젝트에 참여하고 있다. 중학생 시절부터 10여년간을 중국에서 보냈으며, 베이징 대학교를 졸업하고 미국 캘리포니아 대학교 샌디에이고 캠퍼스에서 국제경제 석사 학위를 받았다.

차례
CHAPTER 01 서론 1
1.1 들어가며 1
1.2 머신러닝의 기본 용어 2
1.3 가설 공간 5
1.4 귀납적 편향 8
1.5 발전 과정 13
1.6 응용 현황 18
1.7 더 읽을거리 22
연습문제 25 
참고문헌 26 
머신러닝 쉼터 28


제이펍 소식 더 보기(제이펍의 소통 채널에서 더욱 다양한 소식을 확인하세요!)

 네이버 책     포스트     유튜브     인스타그램     트위터     페이스북



댓글을 달아 주세요