최적화 개념부터 텐서플로를 활용한 딥러닝까지
머신러닝에 필요한 선형대수, 통계학, 최적화 이론부터
파이썬, 사이킷런, 텐서플로를 활용한 실습까지
『선형대수와 통계학으로 배우는 머신러닝 with 파이썬』은 머신러닝의 기본적인 사용 방법뿐만 아니라 통계학, 선형대수, 최적화 이론 등 머신러닝에 필요한 배경 이론까지 다룬다. 머신러닝 알고리즘을 소개하는 것에 그치지 않고 이론적으로 이해가 필요한 부분은 수학 수식을 통해 자세히 설명함으로써, 해당 머신러닝 알고리즘의 작동 방식을 파악할 수 있다. 프로그래밍 실습은 머신러닝 파트에서는 사이킷런 라이브러리를, 딥러닝 파트에서는 텐서플로 라이브러리를 사용한다. 각 코드의 라인별 부가 설명을 통해 해당 코드의 역할을 이해할 수 있으며, 각 장 마지막의 전체 코드로 전체 흐름 또한 파악할 수 있다. 머신러닝의 배경 이론 이해를 바탕으로 실습하는 이 책을 통해, 머신러닝 기본기를 다지는 것을 넘어 자신의 분야에 응용할 수 있을 것이다.
- 머신러닝 수학 수식 전개 과정을 상세히 표현한다.
- 머신러닝 알고리즘 개념을 쉬운 그림으로 알기 쉽게 설명한다.
- 복잡한 수학 수식과 프로그래밍 코드를 자세하게 설명한다.
- 머신러닝 분야에 관심이 있고 머신러닝을 배우고 싶은 분
- 머신러닝을 공부한 경험이 있지만 실제 사용에 어려움을 느끼는 분
- 머신러닝 알고리즘의 원리를 이해하고 싶은 분
저자 운영 카페 https://cafe.naver.com/aifromstat
공부한 내용을 기록하고 나누는 것을 좋아하는 프리랜서
충북대학교에서 통계학을 전공하고 고려대학교에서 통계학 석사를 졸업했다. 이후 플로리다 주립 대학교(Florida State University) 통계학 박사 과정 중 휴학 후 취업 전선에 뛰어들었다. 어렸을 때부터 게임을 좋아해 크래프톤(구 블루홀) 데이터 분석실에서 일했다. 주로 머신러닝을 이용한 이탈률 예측과 고객 분류 업무를 수행했다. 배틀그라운드 핵 관련 업무를 계기로 IT 보안에 흥미를 느껴, 이후 NHN IT보안실에서 일하며 머신러닝을 이용한 매크로 자동 탐지 시스템을 개발하고 특허를 출원했다. 현재는 머신러닝 관련 책을 쓰고 강의를 하는 프리랜서다. 공부한 내용을 공유하는 데 보람을 느껴 블로그와 카페를 운영하고 있다. 관심 분야는 인공지능, 머신러닝, 통계학, 선형대수, 커널, 임베디드, IT보안, 사물인터넷, 물리학, 철학이다.
- 프리랜서
- 한국정보통신기술협회 외부교수
- 패스트캠퍼스 강사
- 前) NHN IT 보안실
- 前) 크래프톤(구 블루홀) 데이터 분석실
머신러닝과 필연적 관계인 ‘수학’
수식이 어려운 당신에게 꼭 필요한 책!
머신러닝을 이해하기 위해서는 머신러닝을 근본적으로 떠받치고 있는 선형대수와 통계학, 최적화 개념에서부터 출발해야 한다. 『선형대수와 통계학으로 배우는 머신러닝 with 파이썬』은 이러한 개념을 다룰 때 수식 표현을 사용하고 코드보다 수학적인 지식을 먼저 서술함으로써, 머신러닝 알고리즘마다 원리를 이해하는 것을 목적으로 한다. 또한 ‘책에 쓰인 수학 기호’를 정리한 표를 통해 수식 이해에 어려움을 느끼는 독자의 진입 장벽을 낮추었다. 따라서 선형대수나 통계학에 대한 지식이 부족한 분들도 수학적 원리를 이해하며 기초를 탄탄히 쌓기에 큰 도움이 될 것이다.
