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Pattern Recognition and Machine Learning

2006. Corr. 2nd | 양장본 Hardcover
Christopher Bishop 저자(글)
Springer · 2006년 08월 17일
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This is the first textbook on pattern recognition to present the Bayesian viewpoint. It presents approximate inference algorithms that permit fast approximate answers in situations where exact answers are not feasible, and it uses graphical models to describe probability distributions.

원서번역서 내용 엿보기

현대 패턴 인식과 머신 러닝의 개념과 효과적 이해를 위한 수학적 사고!

지난 수년간 머신 러닝은 그 어느 때보다도 뜨거운 관심을 받았다. 특히, 2016년 알파고와 이세돌 9단의 대국은 더 많은 사람이 인공지능 분야에 관심을 가지게 하는 촉매제가 되었다. 이는 딥 러닝을 비롯한 여러 머신 러닝 알고리즘의 성능이 최근 매우 향상되었기 때문이다.
머신 러닝은 최근에 새롭게 생겨난 기술이 아니다. 데이터를 기반으로 해서 최적화 문제를 풀거나 예측해야 하는 다양한 분야에서 이미 오랜 시간 동안 머신 러닝 기술이 활용되었다. 최근에 가장 주목을 받고 있는 딥 러닝은 수십 년 전에 처음 제안된 뉴럴 네트워크 알고리즘이 기반이다.
오랜 시간 동안 학계로부터 외면받고 있었던 뉴럴 네트워크 기술이 GPU 등 하드웨어의 발전과 구글/페이스북 등의 회사에서 발생하는 엄청난 양의 데이터, 여러 알고리즘 개선법 등을 만나면서 새로운 모습을 보이게 된 것이다.

이 책은 지난 수십 년간 발전되어 온 확률/통계 기반의 패턴 인식과 머신 러닝 분야의 전반적인 내용을 다루고 있다. 내용을 이해하는 데 있어서 패턴 인식이나 머신 러닝 분야에 대한 사전 지식은 필요하지 않지만, 다변량 미적분과 기초 선형 대수학을 다뤄본 경험은 필요하다.
또한 기초적인 확률 이론에 대한 소개가 포함되어 있으므로 확률론에 대한 기초 지식이 반드시 필요하지는 않다. 기본적으로 학부 고학년생들이나 박사과정 1년 차 학생들을 대상으로 하고 있으나, 해당 분야의 연구자들이나 업계에서 머신 러닝을 활용하는 사람들이 읽기에도 적합하다.
그리고 머신 러닝, 통계, 컴퓨터 공학, 신호 처리, 컴퓨터 비전, 데이터 마이닝, 바이오 인포매틱스와 같은 분야의 강의 과정에서 사용하기도 적합하다.

원서번역서

패턴 인식과 머신 러닝

크리스토퍼 비숍
10% 41,400

작가정보

저자(글) Christopher Bishop

Christopher Michael Bishop (born 7 April 1959) FREng, FRSE, is the Laboratory Director at Microsoft Research Cambridge and professor of Computer Science at the University of Edinburgh and a Fellow of Darwin College, Cambridge. Chris obtained a Bachelor of Arts degree in Physics from St Catherine's College, Oxford, and a PhD in Theoretical Physics from the University of Edinburgh, with a thesis on quantum field theory.

Bio from Wikipedia, the free encyclopedia. Photo by MSRCambridge (Own work) [CC BY-SA 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0)], via Wikimedia Commons.

목차

  • Introductionp. 1
    Probability distributionsp. 67
    Linear models for regressionp. 137
    Linear models for classificationp. 179
    Neural networksp. 225
    Kernel methodsp. 291
    Sparse kernel machinesp. 325
    Graphical modelsp. 359
    Mixture models and EMp. 423
    Approximate inferencep. 461
    Sampling methodsp. 523
    Continuous latent variablesp. 559
    Sequential datap. 605
    Combining modelsp. 653
    Table of Contents provided by Blackwell. All Rights Reserved.

기본정보

상품정보 테이블로 ISBN, 발행(출시)일자 , 쪽수, 크기, 총권수, 언어, 시리즈명을(를) 나타낸 표입니다.
ISBN 9780387310732 ( 0387310738 )
발행(출시)일자 2006년 08월 17일
쪽수 778쪽
크기
196 * 259 * 33 mm / 1361 g
총권수 1권
언어 영어
시리즈명
Information Science and Statistics

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