상세정보

전 세계 11개 언어로 번역되어 수천 개 대학에서 교재로 사용되는 베스트셀러로, 간결하고 명료하게 머신러닝을 설명한다. 기초 수학 개념부터 핵심 알고리즘, 딥러닝과 신경망까지 차근차근 다루며, 클러스터링, 토픽 모델링, 메트릭 학습, 추천 시스템 등 현대 머신러닝 문제 해결을 위한 완전한 도구를 제공한다. 실무에 꼭 필요한 기술을 중심으로 이론과 실제 구현을 연결해 누구나 빠르고 확실하게 배울 수 있다.

저자는 풍부한 실무 경험을 바탕으로 특성 공학, 정규화, 불균형 데이터셋 처리, 앙상블, 모델 평가 등 실제 프로젝트에 바로 적용할 수 있는 기술을 설명한다. 복잡한 수식에 얽매이지 않고 직관적인 설명과 예제로 구성되어 있어 기초를 견고하게 다지고 싶은 입문자부터 실무 역량을 넓히려는 실무자까지 모두에게 유용하다.

복잡한 이론은 덜고, 꼭 필요한 핵심만 담았다!
머신러닝을 익히는 가장 간결한 안내서

이 책은 전 세계 11개 언어로 번역되어 수천 개 대학에서 교재로 사용되는 베스트셀러로, 간결하고 명료하게 머신러닝을 설명한다. 기초 수학 개념부터 핵심 알고리즘, 딥러닝과 신경망까지 차근차근 다루며, 클러스터링, 토픽 모델링, 메트릭 학습, 추천 시스템 등 현대 머신러닝 문제 해결을 위한 완전한 도구를 제공한다. 실무에 꼭 필요한 기술을 중심으로 이론과 실제 구현을 연결해 누구나 빠르고 확실하게 배울 수 있다.
저자는 풍부한 실무 경험을 바탕으로 특성 공학, 정규화, 불균형 데이터셋 처리, 앙상블, 모델 평가 등 실제 프로젝트에 바로 적용할 수 있는 기술을 설명한다. 복잡한 수식에 얽매이지 않고 직관적인 설명과 예제로 구성되어 있어 기초를 견고하게 다지고 싶은 입문자부터 실무 역량을 넓히려는 실무자까지 모두에게 유용하다.

이 책에서 다루는 내용
•심층 신경망을 포함한 지도 및 비지도 학습 알고리즘
•본질을 살린 직관적이고 명확한 알고리즘 및 수학 개념 설명
•모델 구축, 디버깅, 평가를 위한 실용 기법
•앙상블, 추천 시스템, 메트릭 학습 등 고급 주제

정보제공 :

옮긴이의 글 

추천의 글 

지은이의 글



1장 소개 

1.1 머신러닝이란? 

1.2 학습의 종류 

1.2.1 지도 학습 

1.2.2 비지도 학습 

1.2.3 준지도 학습 

1.2.4 강화 학습

1.3 지도 학습의 작동 원리 

1.4 모델이 새로운 데이터에 작동하는 이유 



2장 표기법과 정의 

2.1 표기법 

2.1.1 데이터 구조 2.1.2 대문자 시그마(sigma) 기호 

2.1.3 대문자 파이 기호 2.1.4 집합 연산 2.1.5 벡터 연산 

2.1.6 함수 2.1.7 max와 arg max 2.1.8 할당 연산자 

2.1.9 도함수와 그레이디언트 

2.2 확률 변수 

2.3 불편 추정량 

2.4 베이즈 정리 

2.5 파라미터 추정 

2.6 파라미터 vs. 하이퍼파라미터 

2.7 분류 vs. 회귀 

2.8 모델 기반 학습 vs. 사례 기반 학습 

2.9 얕은 학습 vs. 딥러닝



3장 기본 알고리즘 

3.1 선형 회귀 

3.1.1 문제 3.1.2 해결책 

3.2 로지스틱 회귀 

3.2.1 문제 3.2.2 해결책 

3.3 결정 트리 학습 

3.3.1 문제 3.3.2 해결책 

3.4 서포트 벡터 머신

3.4.1 잡음 다루기 3.4.2 비선형성 다루기 

3.5 k-최근접 이웃 



4장 학습 알고리즘 

4.1 학습 알고리즘의 구성요소 

4.2 경사 하강법 

4.3 머신러닝 엔지니어가 일하는 방법 

4.4 학습 알고리즘의 특징 



5장 기본 실무 기술 

5.1 특성 공학 

5.1.1 원핫 인코딩 5.1.2 구간 분할   5.1.3 정규화 

5.1.4 표준화 5.1.5 누락된 특성 다루기 

5.1.6 데이터 대체 기법 

5.2 학습 알고리즘 선택 

5.3 훈련 세트, 검증 세트, 테스트 세트 

5.4 과소적합과 과대적합 

5.5 규제 

5.6 모델 성능 평가 

5.6.1 혼동 행렬 5.6.2 정밀도/재현율 5.6.3 정확도 

5.6.4 비용 민감도 기반 정확도 5.6.5 ROC 곡선 아래 면적(AUC) 

5.7 하이퍼파라미터 튜닝 

5.7.1 교차 검증 



6장 신경망과 딥러닝 

6.1 신경망 

6.1.1 다층 퍼셉트론 6.1.2 피드포워드 신경망 

6.2 딥러닝 

6.2.1 합성곱 신경망 6.2.2 순환 신경망 



7장 문제 해결 

7.1 커널 회귀

7.2 다중 분류 

7.3 단일 클래스 분류 

7.4 다중 레이블 분류 

7.5 앙상블 학습 

7.5.1 부스팅과 배깅7.5.2 랜덤 포레스트 

7.5.3 그레이디언트 부스팅 

7.6 시퀀스 레이블링 

7.7 시퀀스-투-시퀀스 학습 

7.8 능동 학습

7.9 준지도 학습 

7.10 원샷 학습 

7.11 제로샷 학습 



8장 특수 기법 

8.1 불균형한 데이터셋 다루기 

8.2 결합 모델 

8.3 신경망 훈련 

8.4 고급 규제 기법

8.5 다중 입력 다루기 

8.6 다중 출력 다루기 

8.7 전이 학습

8.8 알고리즘 효율성 



9장 비지도 학습 

9.1 밀도 추정

9.2 군집 

9.2.1 k-평균9.2.2 DBSCAN과 HDBSCAN 

9.2.3 클러스터 개수 결정하기 9.2.4 다른 군집 알고리즘 

9.3 차원 축소 

9.3.1 주성분 분석 9.3.2 UMAP 



10장 다른 학습 방법 

10.1 메트릭 학습 

10.2 순위 학습 

10.3 추천 학습 

10.3.1 행렬 분해 방법10.3.2 잡음 제거 오토인코더 

10.4 자기 지도 학습: 단어 임베딩 

10.5 이상치 탐지



11장 결론

11.1 이 책에서 다루지 않은 것들

11.2 감사의 글 

11.3 다음에 읽을 책

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