그림으로 배우는 StatQuest 머신러닝 강의

 

지금까지 이보다 더 시각적이고 직관적인 머신러닝 강의는 없었다

 

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출판사 제이펍
저작권사 StatQuest Publications
원서명 The StatQuest Illustrated Guide To Machine Learning (9798811583607)
도서명 그림으로 배우는 StatQuest 머신러닝 강의
부제 머리에 쏙쏙 들어오는 머신러닝 그림책
지은이 조시 스타머
옮긴이 김태헌
감수자 (없음)
시리즈 I♥A.I. 41
출판일 2023. 02. 16
페이지 308쪽
판 형 46배판(257*188*14.1)
제 본 무선(soft cover)
정 가 27,000원
ISBN 979-11-92469-80-5 (93000)
키워드 머신러닝, 교차검증, 통계, 선형회귀, 경사하강법, 로지스틱회귀, 나이브베이즈, 과적합, 의사결정트리, 신경망
분 야 인공지능 / 머신러닝

 

관련 사이트
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관련 포스트

■2023.01.31 - [출간 전 책 소식] - 세계에서 가장 핫한 머신러닝 강의는?

 

관련 시리즈

■ I♥A.I.

 

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미리보기(지은이·옮긴이 소개, 옮긴이 머리말, 베타리더 후기, 차례, 이 책을 읽는 방법, 1장, 2장 일부)

 

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도서 소개

요약된 글보다 쉽게 머신러닝을 이해하는 혁신적인 방식

 

처음 접하는 머신러닝의 개념과 용어를 확실히 이해하고 싶다. 하지만 보기만 해도 머리 아프고 두꺼운 머신러닝 책은 선뜻 손이 가지 않는다. 이제 그러한 책들은 나중으로 미뤄두자. 이 책에서 재미있는 예시를 포함한 그림을 따라가다 보면 쉬우면서도 확실하게 머신러닝 기본기를 다질 수 있으니 말이다.

 

머신러닝 입문서로서 과연 이만한 책이 있을까. 머신러닝은 1도 모르는 사람도 내용에 빠져들어 읽다 보면 금세 이해하게 될 것이다. 저자의 유머와 명쾌한 해답, 이해를 도와주는 노말사우르스와 스탯스콰치가 아주 기초적인 내용부터 신경망 같은 고급 주제까지 이끌어준다.

 

이 책의 저자 조시 스타머는 개념을 글로 요약하는 대신 혁신적인 StatQuest 방식을 만들어 전 세계 사람들이 데이터 과학 대회에서 우승하고, 시험을 통과하고, 학교를 졸업하고, 직업을 얻고 승진하는 데 도움을 주고 있다. 독자 여러분도 그중 한 명이 되기를 간절히 바란다. 베타리더의 한마디를 인용해 서평을 마무리하겠다. “앞으로 이 책을 모르는 사람이 없었으면 좋겠다.”

 

주요 내용

■ 머신러닝 기초 개념!!!

■ 교차검증!!!

■ 통계 기초 개념!!!

■ 선형회귀!!!

■ 경사 하강법!!!

■ 로지스틱 회귀!!!

■ 나이브 베이즈!!!

■ 모델 성능 평가하기!!!

■ 정규화로 과적합 방지하기!!!

■ 의사결정 트리!!!

■ 서포트 벡터 분류기와 서포트 벡터 머신!!!

■ 신경망!!!

 

지은이 소개

조시 스타머(Josh Starmer)

세상에서 가장 인기 있는 머신러닝 유튜브 채널 ‘StatQuest with Josh Starmer’를 운영 중이다. 2016년부터 통계, 데이터 과학, 머신러닝 개념, 알고리즘을 사람들이 이해하고 기억하기 쉽도록 독특한 시각적 그림을 통해 설명하는 StatQuest는 전 세계의 사람들이 데이터 과학 대회에서 우승하고, 시험을 통과하고, 학교를 졸업하고, 직업을 얻고 승진하는 데 도움을 주고 있다.

 

옮긴이 소개

김태헌

외국계 IT 기업, 국내 금융사 AI 연구소, 외국계 소비재 기업 등에서 다양한 AI 프로젝트 경험을 쌓고 현재는 이커머스 기업의 핀테크 조직에서 시니어 데이터 과학자이자 머신러닝 알고리즘 엔지니어로 일하고 있다. 베이징 대학 졸업 후 캘리포니아 대학교 샌디에이고(UCSD)에서 국제경제 석사 학위를 받았다. 저서로는 2022 세종도서 교양부문으로 선정된 《AI 소사이어티》(미래의 창, 2022)와 《퀀트 전략을 위한 인공지능 트레이딩》(한빛미디어, 2020)이 있으며, 역서로는 《단단한 머신러닝》, 《데이터 과학자와 데이터 엔지니어를 위한 인터뷰 문답집》(이상 제이펍, 2020) 등이 있다.

 

차례

지은이·옮긴이 소개 3

옮긴이 머리말 4

베타리더 후기 5

이 책을 읽는 방법 9

 

CHAPTER 1 머신러닝 기초 개념!!! 10

CHAPTER 2 교차검증!!! 23

CHAPTER 3 통계 기초 개념!!! 32

CHAPTER 4 선형회귀!!! 77

CHAPTER 5 경사 하강법!!! 85

CHAPTER 6 로지스틱 회귀!!! 110

CHAPTER 7 나이브 베이즈!!! 122

CHAPTER 8 모델 성능 평가하기!!! 138

CHAPTER 9 정규화로 과적합 방지하기!!! 166

CHAPTER 10 의사결정 트리!!! 185

CHAPTER 11 서포트 벡터 분류기와 서포트 벡터 머신(SVM)!!! 220

CHAPTER 12 신경망!!! 236

부록(학교에서 배웠겠지만 아마도 지금은 잊어버렸을 내용)!!! 273

 

감사의 말 304

찾아보기 306

 

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