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선형대수와 통계학으로 배우는 머신러닝 with 파이썬
- 글쓴이
- 장철원 저
- 출판사
- 비제이퍼블릭(BJ퍼블릭)
- 출판일
- 2021년 1월 26일
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저자
장철원
충북대학교에서 통계학을 전공하고 고려대학교에서 통계학 석사 학위를 받은 후 플로리다 주립 대학교 통계학 박사과정에 진학했다. 어렸을 때부터 게임을 좋아하여 게임 회사인 크래프톤의 데이터 분석실에서 근무하며 머신러닝을 활용한 이탈률 예측, 고객 분류 작업 등을 담당했다. 특히 배틀그라운드의 핵 관련 업무를 하면서 IT 보안 분야에 흥미를 느끼게 되었다. 이후 NHN 클라우드사업본부 IT 보안실에서 머신러닝을 활용한 매크로 자동 탐지 시스템을 개발하여 특허를 출원했다. 삼성전자, KB국민은행, LG에너지솔루션 등 여러 기업에서 IT 관련 강의를 했으며, 현재도 다양한 교육 활동을 진행하고 있다. 꾸준히 IT 도서도 집필하고 있으며 소프트웨어 개발도 한다. 또한 지식을 공유하는 데 보람을 느껴 블로그, 카페, 유튜브를 운영하며 다른 사람과 활발히 소통하고 있다.
책 소개
분야IT 모바일
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
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
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