기계가 배우는 법

머신러닝, 인공지능, 알고리즘, 데이터, 모델, 학습, 예측, 분류, 회귀, 클러스터링, 데이터 전처리, 신경망, 딥러닝, 강화 학습, 특성 추출, 과적합, 교차 검증, 데이터셋, 피처 엔지니어링, 하이퍼파라미터, 상관관계, 분산

씨익북스 편집부 지음

씨익북스 2025년 01월 30일 출간

작품소개

책소개

"기계가 배우는 법"은 머신러닝과 인공지능의 핵심 개념을 이해하기 쉽게 설명하는 책입니다. 알고리즘의 기초부터 데이터 전처리, 모델 학습, 예측, 분류, 회귀, 클러스터링 등 다양한 주제를 다룹니다. 신경망과 딥러닝, 강화 학습의 원리를 탐구하며, 특성 추출과 피처 엔지니어링을 통해 모델의 성능을 향상시키는 방법을 소개합니다. 과적합 방지와 교차 검증, 하이퍼파라미터 튜닝을 통해 최적의 모델을 구축하는 방법도 설명합니다. 데이터셋의 상관관계와 분산을 분석하여 더 나은 인사이트를 얻을 수 있도록 돕는 이 책은 머신러닝을 배우고자 하는 모든 이들에게 필독서입니다.

목차

"기계 학습의 기초 이해
머신러닝과 인공지능의 차이
알고리즘의 역할과 중요성
데이터의 힘: 왜 데이터가 중요한가
모델의 정의와 종류
학습 유형: 감독 학습과 비감독 학습
예측의 원리: 미래를 읽는 기술
분류 문제와 해결 방법
회귀 분석의 기초
클러스터링 기법의 이해
데이터 전처리의 중요성
신경망의 구조와 작동 원리
딥러닝의 혁신과 응용
강화 학습의 개념과 응용
특성 추출이란 무엇인가
과적합의 문제와 해결책
교차 검증의 필요성과 방법
데이터셋 구축의 원칙
피처 엔지니어링의 중요성
하이퍼파라미터 튜닝의 기초
상관관계와 인과관계의 차이
분산의 의미와 데이터 분석에서의 역할
머신러닝의 역사와 발전
데이터 시각화의 중요성
모델 평가 지표의 이해
예측 정확도를 높이는 방법
비지도 학습의 활용 사례
딥러닝 프레임워크 비교
신경망 최적화 기법
강화 학습의 게임 이론적 기반
데이터 증강 기법
전이 학습의 개념과 응용
시계열 데이터 분석의 기초
자연어 처리와 머신러닝
이미지 인식의 기초
모델 배포 및 운영 전략
데이터 윤리와 책임
클라우드 기반 머신러닝 서비스
AI 모델의 해석 가능성
적절한 데이터 수집 전략
기계 학습의 최신 트렌드
딥러닝 vs 머신러닝: 어느 쪽이 더 나은가
모델의 일반화 능력
AI의 미래: 기회와 도전
머신러닝과 빅데이터의 관계
데이터 프라이버시와 보안
AI가 가져올 사회적 변화
프로젝트 관리를 위한 머신러닝
머신러닝 교육과 학습 자료
AI와 인간의 협업 모델
데이터 기반 의사결정의 중요성
모델링 과정에서의 실수와 교훈
AI의 윤리적 문제와 해결 방안"

작가정보

저자(글) 씨익북스 편집부

"세상을 아름다운 지식으로 물들이자" 위 모토를 바탕으로 다양한 지식 서적을 보급하고 있다.