| 000 | 00000nam c2200205 c 4500 | |
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| 085 | ▼a 006.31 ▼2 DDCK | |
| 090 | ▼a 006.31 ▼b 2020z13 | |
| 100 | 1 | ▼a 오상훈 |
| 245 | 1 0 | ▼a 기계학습 : ▼b 수학적 이해에서 알고리즘까지 / ▼d 오상훈 지음 |
| 250 | ▼a 개정판 | |
| 260 | ▼a 서울 : ▼b 홍릉, ▼c 2020 | |
| 300 | ▼a ix, 272 p. : ▼b 천연색삽화 ; ▼c 26 cm | |
| 504 | ▼a 참고문헌 수록 | |
| 945 | ▼a KLPA |
Holdings Information
| No. | Location | Call Number | Accession No. | Availability | Due Date | Make a Reservation | Service |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| No. 1 | Location Main Library/Monographs(3F)/ | Call Number 006.31 2020z13 | Accession No. 111827463 (10회 대출) | Availability Available | Due Date | Make a Reservation | Service |
| No. 2 | Location Sejong Academic Information Center/Science & Technology/ | Call Number 006.31 2020z13 | Accession No. 151358069 (3회 대출) | Availability Loan can not(reference room) | Due Date | Make a Reservation | Service |
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|---|---|---|---|---|---|---|---|
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|---|---|---|---|---|---|---|---|
| No. 1 | Location Sejong Academic Information Center/Science & Technology/ | Call Number 006.31 2020z13 | Accession No. 151358069 (3회 대출) | Availability Loan can not(reference room) | Due Date | Make a Reservation | Service |
Contents information
Author Introduction
오상훈(지은이)
목원대학교 AI응용학과 교수다. 카이스트(KAIST) 전기 및 전자공학과에서 머신 러닝 연구로 공학박사 학위를 받았다. LG반도체 근무 후(1988∼1989), 한국전자통신연구원 기초기술연구부와 이동통신기술연구단에서 신경 회로망의 학습 알고리즘과 성능 분석을 연구했다(1990∼1998). 일본 이화학연구소 산하의 뇌과학종합연구소(BSI, Brain Science Institute)에서 독립성분분석과 암묵신호 분리를 연구했고(2000), 카이스트 뇌과학연구센터에서 뇌공학 연구를 했으며(1999, 2001), 미국 조지아공과대학교에서 단백질 구조 예측과 데이터 불균형 문제를 연구했다(2008∼2009). AI프렌즈학회 감사, 한국콘텐츠학회 부회장으로 활동하고 있다. 주요 저서로 《인공지능: 수학적 이해에서 알고리즘까지》(2025) 등이 있다. 머신 러닝 분야에서 “Unsupervised multi-sense language models for natural language processing tasks”(2021) 등 100편 이상의 논문을 SCI, SCOPUS, KCI 등 등재 학술지에 등재하거나 국제학술 대회에서 발표했다.
Table of Contents
제1장 서론 (Introduction) 제2장 k-최근접 이웃 알고리즘 (k-NN: k-Nearest Neighbor Algorithm) 제3장 선형판별 분석 (LDA: Linear Discriminant Analysis) 제4장 퍼셉트론 (Perceptron) 제5장 전방향 신경회로망 (Feed-Forward Neural Networks) 제6장 회귀 신경회로망 (Recurrent Neural Networks) 제7장 SVM Support Vector Machine 제8장 앙상블 학습 (Ensemble Learning) 제9장 컨볼루션 신경회로망 (Convolutional Neural Network) 제10장 주성분 분석 (Principal Component Analysis) 제11장 독립 성분 분석 (Independent Component Analysis) 제12장 클러스터링 (Clustering) 제13장 생성대립 회로망 (Generative Adversarial Network)