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패턴 인식과 머신 러닝
패턴 인식과 머신 러닝 / 크리스토퍼 비숍 지음  ; 김형진 옮김
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패턴 인식과 머신 러닝
자료유형  
 동서단행본
ISBN  
9791188621255 93000 : \46000
언어부호  
본문언어 - kor, 원저작언어 - eng
DDC  
006.31-22
청구기호  
006.31 B622pㄱ
저자명  
비숍, 크리스토퍼
서명/저자  
패턴 인식과 머신 러닝 / 크리스토퍼 비숍 지음 ; 김형진 옮김
원서명  
[원표제]Pattern recognition and machine learning
발행사항  
파주 : 제이펍, 2018
형태사항  
xxiv, 828 p. : 천연색삽화, 도표 ; 25 cm
총서명  
제이펍의 인공지능 시리즈 = Jpub's A.I. series ; 11
주기사항  
부록: A. 데이터 집합 -- B. 확률 분포 -- C. 행렬의 성칠. 외
주기사항  
2019년도 대한민국학술원 선정 교육부 우수학술도서
주기사항  
대한민국학술원 기증
기타저자  
김형진
기타저자  
Bishop, Christopher M.
가격  
기증\46000
Control Number  
bwcl:113575
책소개  
현대 패턴 인식과 머신 러닝의 개념과 효과적 이해를 위한 수학적 사고!

지난 수년간 머신 러닝은 그 어느 때보다도 뜨거운 관심을 받았다. 특히, 2016년 알파고와 이세돌 9단의 대국은 더 많은 사람이 인공지능 분야에 관심을 가지게 하는 촉매제가 되었다. 이는 딥 러닝을 비롯한 여러 머신 러닝 알고리즘의 성능이 최근 매우 향상되었기 때문이다.
머신 러닝은 최근에 새롭게 생겨난 기술이 아니다. 데이터를 기반으로 해서 최적화 문제를 풀거나 예측해야 하는 다양한 분야에서 이미 오랜 시간 동안 머신 러닝 기술이 활용되었다. 최근에 가장 주목을 받고 있는 딥 러닝은 수십 년 전에 처음 제안된 뉴럴 네트워크 알고리즘이 기반이다.
오랜 시간 동안 학계로부터 외면받고 있었던 뉴럴 네트워크 기술이 GPU 등 하드웨어의 발전과 구글/페이스북 등의 회사에서 발생하는 엄청난 양의 데이터, 여러 알고리즘 개선법 등을 만나면서 새로운 모습을 보이게 된 것이다.

이 책은 지난 수십 년간 발전되어 온 확률/통계 기반의 패턴 인식과 머신 러닝 분야의 전반적인 내용을 다루고 있다. 내용을 이해하는 데 있어서 패턴 인식이나 머신 러닝 분야에 대한 사전 지식은 필요하지 않지만, 다변량 미적분과 기초 선형 대수학을 다뤄본 경험은 필요하다.
또한 기초적인 확률 이론에 대한 소개가 포함되어 있으므로 확률론에 대한 기초 지식이 반드시 필요하지는 않다. 기본적으로 학부 고학년생들이나 박사과정 1년 차 학생들을 대상으로 하고 있으나, 해당 분야의 연구자들이나 업계에서 머신 러닝을 활용하는 사람들이 읽기에도 적합하다.
그리고 머신 러닝, 통계, 컴퓨터 공학, 신호 처리, 컴퓨터 비전, 데이터 마이닝, 바이오 인포매틱스와 같은 분야의 강의 과정에서 사용하기도 적합하다.
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