데이터, 모델, 학습이론으로 배우는 머신러닝 이론과 실습

권현 , 석호식 , 김정수 , 오세홍 , 박주현 지음

한빛아카데미 2024년 07월 15일 출간 국내도서 : 2024년 07월 15일 출간

작품소개

책소개

이 책은 머신러닝 입문자를 대상으로, 머신러닝을 공부할 때 필요한 기초 이론과 총7개의 머신러닝 핵심 모델을 다룹니다. 각각의 머신러닝 모델을 ‘데이터 설명 → 모델 구조 → 학습이론’ 순서로 설명하여, 데이터 특성과 상황에 맞게 적절한 모델을 선정하고 적용하는 방법을 체계적으로 보여줍니다. 그런 다음 두 가지 유형의 실습(사이킷런을 활용하는 방식, 함수를 직접 구현하는 방식)을 제공하여 개별 머신러닝 모델의 동작을 깊이 이해하고 다양한 상황에 적용할 수 있는 역량을 길러줍니다.

목차

Chapter 01 인공지능과 머신러닝의 이해
01 인공지능 개념
02 인공지능의 발전
03 머신러닝 기초

Chapter 02 머신러닝을 위한 수학과 넘파이 라이브러리
01 머신러닝을 위한 기초수학
02 예제로 풀어보는 머신러닝 수학
03 머신러닝을 위한 넘파이 라이브러리

Chapter 03 선형 회귀
01 회귀의 개념과 데이터셋
02 단순 선형 회귀
03 단순 선형 회귀 모델의 학습(경사하강법)
04 다중 선형 회귀
05 예제로 풀어보는 선형 회귀
06 코드로 구현하는 선형 회귀

Chapter 04 로지스틱 회귀
01 로지스틱 회귀의 데이터
02 로지스틱 회귀 모델
03 예제로 풀어보는 로지스틱 회귀
04 코드로 구현하는 로지스틱 회귀

Chapter 05 퍼셉트론
01 퍼셉트론의 구조
02 활성화 함수
03 퍼셉트론의 학습 과정
04 퍼셉트론과 논리 게이트
05 예제로 풀어보는 퍼셉트론
06 코드로 구현하는 퍼셉트론

Chapter 06 다층 퍼셉트론
01 다층 퍼셉트론의 핵심
02 다층 퍼셉트론의 학습 원리
03 모델 성능 평가 지표
04 다층 퍼셉트론의 성능 향상을 위한 고려 사항
05 꼭 알아야 할 예제
06 예제로 풀어보는 다층 퍼셉트론
07 코드로 구현하는 퍼셉트론

Chapter 07 k-최근접 이웃
01 모델 기반 학습과 사례 기반 학습
02 k-최근접 이웃의 주요 개념
03 거리 측도
04 k-최근접 이웃을 통한 분류
05 k-최근접 이웃을 통한 회귀
06 k-최근접 이웃의 하이퍼파라미터
07 예제로 풀어보는 k-최근접 이웃
08 코드로 구현하는 k-최근접 이웃

Chapter 08 의사결정 트리
01 지도학습 측면에서의 의사결정 트리
02 의사결정 트리의 기본 개념
03 의사결정 트리 모델의 구조
04 의사결정 트리 모델의 동작 원리
05 의사결정 트리의 회귀 적용
06 예제로 풀어보는 의사결정 트리
07 코드로 구현하는 의사결정 트리

Chapter 09 군집화
01 비지도학습의 정의와 데이터
02 군집화의 기본 개념
03 k-평균 군집화의 핵심 원리
04 k-평균 군집화 관련 고려 사항
05 예제로 풀어보는 군집화
06 코드로 구현하는 군집화

Appendix Basic Cheat Sheet
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작가정보

저자(글) 권현

육군사관학교에서 수학을 전공하고 한국과학기술원(KAIST) 전산학부에서 석사와 박사 학위를 취득했다. 박사 취득 후 2020년에 육군사관학교로 전입하여 현재 AIㆍ데이터과학과 부교수로 재직 중이다. 주요 연구 분야는 인공지능, 머신러닝, 인공지능 보안, 시스템 보안 등으로 SCIE급 논문 62편(1저자 51편, 교신저자 9편)을 출판하였으며 머신러닝, 딥러닝, 컴퓨터 비전, 자연어 처리 등을 강의하고 있다. 저서로는 『군전자통신』(황금알, 2016)이 있다.

저자(글) 석호식

서울대학교에서 컴퓨터공학을 전공한 후 동 대학 전기컴퓨터공학부에서 석사 및 박사 학위를 취득했다. 육군사관학교 전산학과에서 교수사관으로 근무한 후 강원대학교 컴퓨터공학과에서 교수로 재직하였으며, 2022년부터 육군사관학교 AIㆍ데이터과학과 교수로 재직 중이다. 주요 연구 분야는 머신러닝이며, 인공지능과 최적화 이론 등을 강의하고 있다. 저서로는 『컴퓨터공학의 이해』(홍릉, 2020), 『컴퓨터개론』(양서각, 2003), 『컴퓨터 네트워크』(양서각, 2003)가 있다.

저자(글) 김정수

육군사관학교에서 응용물리학을 전공하고 한국과학기술원(KAIST) 전기및전자공학부에서 석사를 취득했다. 2022년부터 2023년까지 육군사관학교 AIㆍ데이터과학과에서 인공지능 입문, 패턴인식의 국방 활용, 최신 인공지능 트렌드를 강의하였으며, 주요 연구 분야는 컴퓨터 비전, 딥러닝 네트워크 성능 개선이다.

저자(글) 오세홍

육군사관학교에서 무기시스템공학을 전공하고 미국 미시간대학교 전기컴퓨터공학과에서 석사를 취득했다. 2023년부터 현재까지 육군사관학교 AIㆍ데이터과학과에서 인공지능 입문, 강화학습을 강의하고 있으며, 주요 연구 분야는 이상치 탐지와 음성 인식이다.

저자(글) 박주현

중앙대학교에서 컴퓨터공학을 전공하고 동 대학원 컴퓨터공학과에서 석사 학위를 취득한 후, 현재 인공지능학 박사 과정 중이다. 2022년부터 현재까지 육군사관학교 AIㆍ데이터과학과 조교수로 재직 중이며, 인공지능 입문/개론, 국방 AI 헬스케어 응용, 캡스톤 디자인, 자료구조 등의 과목을 강의하고 있다.