머신러닝의 기초와 응용

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씨익북스 편집부 지음

씨익북스 2025년 01월 31일 출간

작품소개

책소개

"『머신러닝의 기초와 응용』은 현대 데이터 과학의 핵심인 머신러닝을 이해하고 활용하는 데 필요한 기초 지식과 실용적인 기술을 제공합니다. 본서는 머신러닝의 다양한 알고리즘과 이론을 체계적으로 소개하며, 데이터의 역할과 중요성을 강조합니다. 독자들은 데이터 수집부터 전처리, 피처 엔지니어링, 그리고 모델 학습과 예측에 이르기까지의 전 과정을 깊이 있게 이해할 수 있습니다.

특히, 회귀 분석, 분류 문제, 클러스터링 기법 등 다양한 머신러닝 기법을 통해 실생활의 문제를 해결하는 방법을 배울 수 있습니다. 또한, 딥러닝과 신경망의 기초 개념을 소개하고, 이들이 어떻게 복잡한 데이터 패턴을 학습하는지를 설명합니다. 과적합과 정규화 같은 중요한 개념을 통해 모델의 일반화 능력을 향상시키는 방법을 배울 수 있으며, 하이퍼파라미터 튜닝과 교차 검증을 통해 모델 성능을 극대화하는 기법도 다루고 있습니다.

통계와 확률의 기초를 바탕으로 머신러닝의 이론적 기초를 다지고, 최적화 기법을 통해 효율적인 학습 방법을 제시합니다. 이 책은 초보자부터 중급자까지 모두에게 유용한 자료로, 실제 사례와 함께 다양한 응용 분야에서의 머신러닝 활용 가능성을 탐구합니다. 독자들은 이 책을 통해 머신러닝의 기본 원리를 이해하고, 실무에 직접 적용할 수 있는 능력을 갖추게 될 것입니다. 데이터 과학의 미래를 선도할 준비가 되어 있는 여러분을 위해 이 책은 필수적인 가이드가 될 것입니다."

목차

"머신러닝의 역사와 발전 과정
머신러닝의 주요 개념 이해하기
지도학습과 비지도학습의 차이
회귀 분석의 기초
분류 문제의 정의와 접근법
클러스터링 기법의 종류와 응용
딥러닝의 기본 원리
신경망 구조의 이해
과적합 문제와 그 해결 방법
정규화 기법의 중요성
데이터 전처리의 필요성과 방법
피처 엔지니어링의 기초
통계적 기초와 머신러닝의 관계
확률론의 기본 개념
최적화 기법의 이해
하이퍼파라미터 조정의 중요성
교차검증의 개념과 활용
데이터셋의 분할과 샘플링 기법
모델 평가 지표의 종류
정확도, 정밀도, 재현율의 의미
F1 스코어와 ROC 곡선
차원 축소 기법의 활용
앙상블 기법의 이해
전이 학습의 원리
시계열 데이터 분석의 기초
강화 학습의 기본 개념
딥러닝 프레임워크 비교
자연어 처리의 머신러닝 응용
이미지 인식과 컴퓨터 비전
추천 시스템의 작동 원리
데이터의 특성과 분포 이해하기
데이터 증강 기법의 필요성
소음 데이터 처리 방법
모델 해석 가능성의 중요성
딥러닝과 전통적인 머신러닝의 차이
비지도 학습의 활용 사례
클러스터링 알고리즘 비교
회귀 분석에서의 변수 선택
하이퍼파라미터의 최적화 기법
모델의 일반화 능력 향상하기
시계열 예측 모델링
머신러닝의 윤리적 고려사항
데이터 시각화의 중요성
모델 배포와 운영 환경
실시간 데이터 처리의 도전과제
경량화된 모델 설계
시뮬레이션과 머신러닝의 결합
AI와 머신러닝의 미래 전망
업종별 머신러닝 응용 사례
강화 학습의 실제 응용 사례
기계학습과 데이터 과학의 차이
머신러닝 커뮤니티와 자원 활용하기"

작가정보

저자(글) 씨익북스 편집부

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