현재까지 발견된 이 책의 오탈자 정보와 오류, 그리고 보다 매끄러운 문장을 위해 수정한 내용을 안내해드립니다. 번역과 편집 시에 미처 확인하지 못하고 불편을 끼쳐드려 죄송하다는 말씀을 드립니다. 아래의 오탈자 사항은 추후 재쇄 시에 반영하도록 하겠습니다. 

이외의 오탈자 정보를 발견하시면 옮긴이(https://data-manyo.tistory.com)나 출판사(readers.jpub@gmail.com)로 연락주시면 고맙겠습니다.

252쪽 그림 9.8의 우측 x3(김O연 님 제보)

x3 ==> x4

151쪽 식 6.5(송O 님 제보)(1쇄에서 발견된 건데 2쇄 때 미처 반영하지 못했습니다. ㅠㅠ)

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178쪽 하단에서 2행(JaeUng Hyun님 제보)

서포트 벡터 머신 등은 판변식 모델

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서포트 벡터 머신 등은 판별식 모델

371쪽 문제 13.8의 3행(JaeUng Hyun님 제보)

데이터를 판변해서 허위 레이블을 얻는다.

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데이터를 판별해서 허위 레이블을 얻는다.

책 전체에서(송O 님 제보)

이 책에는 '감촉'과 '촉감'이 많은 곳에서 혼용되고 있습니다. 

모두 같은 의미라 보시면 되시고, 재쇄 시에는 '감촉'을 모두 '촉감'으로 수정하겠습니다. 

45쪽 2행 표기 수정(송O 님 제보)

Lrank

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67쪽 하단에서 3행(송O 님 제보)

흡수된 형태의 ==> 합쳐진 형태의

68쪽 세 번째 문단 1행에서(송O 님 제보)

에서 w^를 구하려면 ==> 에서 최적의 w^를 구하려면

107쪽 가운데 문단 4행에서(송O 님 제보)

D로 Dv에서 ==> Dv는 D에서

(기호 표시는 책을 참고해 주세요.)

130쪽 두 번째 문단 1행에서(송O 님 제보)

오차 역전파 신경망의 강력한 표현 능력으로 인해

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이러한 오차 역전파 신경망의 강력한 표현 능력으로 인해

131쪽 마지막 문단 1행에서(송O 님 제보)

경사gradient(혹은 기울기)에 기반한 탐색search 방법이 가장 광범위하게 사용되는 최적화 파라미터를 찾는 방법입니다.

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경사gradient(혹은 기울기)에 기반한 탐색search 방법은 가장 광범위하게 사용되는 최적화 파라미터 탐색 방법입니다. 

152쪽 마지막 문단 3행에서(송O 님 제보)

만약 𝜶i < 0이라면

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만약 𝜶i > 0이라면