기계 학습 입문

기계 학습, 인공지능, 데이터 분석, 알고리즘, 지도 학습, 비지도 학습, 신경망, 딥러닝, 회귀 분석, 분류, 클러스터링, 자연어 처리, 이미지 인식, 강화 학습, 데이터 전처리, 모델 평가, 과적합, 하이퍼파라미터, 교차 검증, 특성 선택,

씨익북스 편집부 지음

아쿠아북스 2025년 03월 04일 출간

작품소개

책소개

"《기계 학습 입문》은 기계 학습의 기초부터 심화 개념까지 체계적으로 다루는 교재로, 인공지능과 데이터 분석의 세계에 첫 발을 내딛고자 하는 독자들을 위한 최적의 가이드입니다. 이 책은 기계 학습의 핵심 원리와 다양한 알고리즘, 지도 학습과 비지도 학습의 차이점을 명확히 설명하며, 각 개념이 실제 데이터 분석에서 어떻게 활용되는지를 구체적으로 보여줍니다.

특히, 신경망과 딥러닝의 발전을 통해 이미지 인식과 자연어 처리 분야에서의 혁신적인 성과를 어떻게 이룰 수 있었는지를 다루며, 최신 기술 동향을 반영한 내용을 제공합니다. 또한, 회귀 분석과 분류, 클러스터링 같은 기초적인 기계 학습 기법을 통해 실질적인 문제를 해결하는 방법을 익힐 수 있습니다.

이 책은 데이터 전처리, 모델 평가, 과적합 방지 방법 등 실무에서 중요한 요소들에 대해서도 심층적으로 설명합니다. 하이퍼파라미터 조정과 교차 검증을 통한 모델의 성능 향상 기법을 배우고, 특성 선택과 시계열 데이터 처리에 대한 실용적인 팁도 제공합니다. 각 장에서는 이해를 돕기 위한 다양한 예제와 연습문제를 제공하여 독자가 스스로 학습하고 적용할 수 있도록 합니다.

마지막으로, 기계 학습의 기초부터 시작하여 고급 주제까지 포괄적으로 다루고 있는 이 책은 데이터 과학자, 엔지니어, 연구자뿐만 아니라 기계 학습에 관심이 있는 모든 이들에게 추천할 만한 필독서입니다. 이 책을 통해 독자들은 기계 학습의 원리를 이해하고, 실제 문제 해결에 적용할 수 있는 능력을 키우게 될 것입니다. 데이터 기반의 의사결정 시대에 발맞추어 나가고자 하는 모든 이들에게 이 책은 훌륭한 출발점이 될 것입니다."

목차

"기계 학습의 기초 이해
인공지능의 개념과 발전
데이터 분석의 중요성
알고리즘의 역할과 종류
지도 학습의 원리
비지도 학습의 개념
신경망의 구조와 작동원리
딥러닝의 혁신적 접근
회귀 분석의 기초
분류 문제의 해결 방법
클러스터링 기법의 이해
자연어 처리의 기본 개념
이미지 인식 기술의 발전
강화 학습의 원리와 응용
데이터 전처리 방법론
모델 평가 지표와 방법
과적합 문제의 이해와 해결책
하이퍼파라미터 튜닝의 중요성
교차 검증 기법의 활용
특성 선택의 필요성과 방법
시계열 데이터 분석 기법
기계 학습의 응용 사례
데이터 수집과 정제 과정
피처 엔지니어링의 중요성
모델의 성능 개선 전략
알고리즘 비교와 선택 기준
전이 학습의 개념과 활용
딥러닝 프레임워크 소개
신경망 학습 과정의 이해
정확도와 손실 함수의 관계
모델 배포와 운영의 고려사항
성능 향상을 위한 앙상블 기법
비지도 학습의 클러스터링 기법
자연어 처리의 최신 기술 동향
이미지 처리와 딥러닝의 결합
강화 학습의 실제 적용 사례
모델의 해석 가능성
데이터 불균형 문제 해결 방안
파라미터 최적화 기법
모델 성능 평가를 위한 실험 설계
시계열 예측 모델의 개발
기계 학습의 윤리적 고려사항
AI와 데이터 프라이버시
데이터 시각화의 중요성
기계 학습의 미래 전망
구조적 데이터와 비구조적 데이터
대규모 데이터 처리 기법
오픈소스 도구와 리소스 활용
기계 학습 커뮤니티와 협업
실제 프로젝트 사례 연구
기계 학습 학습 자료 및 추천 도서
기계 학습 경진대회 참가 방법
AI 기술의 사회적 영향"

작가정보

저자(글) 씨익북스 편집부

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