기계 학습

오일석 지음 | 한빛아카데미 | 2017년 12월 05일 출간

Klover

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도서 소득공제란?

2018년7월 1일 부터 근로소득자가 신용카드 등으로 도서구입을 위해 사용한 금액이 추가 공제됩니다.
(추가 공제한도 100만원까지 인정)

*총 급여 7,000만 원 이하 근로소득자 중 신용카드, 직불카드 등 사용액이 총급여의 25%가 넘는 사람에게 적용
*현재 ‘신용카드 등 사용금액’의 소득 공제한도는 300만 원이고 신용카드사용액의 공제율은 15%이지만, 도서·공연 사용분은 추가로 100만 원의 소득 공제한도가 인정되고 공제율은 30%로 적용
*시행시기 이후 도서·공연 사용액에 대해서는 “2018년 귀속 근로소득 연말 정산”시기(19.1.15~)에 국세청 홈택스 연말정산간소화 서비스 제공

도서 소득공제 대상

도서(국내도서,외국도서,해외주문도서), eBook(구매) , 도서 소득공제 대상 상품에 수반되는 국내 배송비 (해외 배송비 제외)

*제외상품 : 잡지 등 정기 간행물, 음반, DVD, 기프트, eBook(대여,학술논문), 사은품, 선물포장, 책 그리고 꽃
*상품정보의 “소득공제” 표기를 참고하시기 바랍니다.

도서 소득공제 가능 결제수단

카드결제 : 신용카드(개인카드에 한함), 제휴신용카드

현금결제 : 예치금, 교보e캐시(충전에 한함), 해피머니상품권, 컬쳐캐쉬, 교보문고 기프트카드, 실시간계좌이체, 온라인입금

간편결제 : 네이버페이, 삼성페이, 카카오페이, PAYCO

* 현금결제는 현금영수증을 개인소득공제용으로 신청 시에만 도서 소득공제 됩니다.
* 교보e캐시 도서 소득공제 금액은 교보eBook > e캐시 > 충전/사용내역에서 확인가능합니다.
* 페이나우, 11PAY와 휴대폰결제, 교보캐시는 도서 소득공제 불가

부분 취소 안내

대상상품+제외상품을 주문하여 신용카드 "2회 결제하기"를 선택한 경우, 부분취소/반품 시 예치금으로 환원됩니다.
(신용카드 결제 후 예치금으로 환원된 경우 승인취소 되지 않습니다.)

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상품상세정보
ISBN	9791156641582(1156641586)
쪽수	664쪽
크기	189 * 236 * 29 mm /1228g 판형알림

책소개

이 책이 속한 분야

1.기계 학습의 A부터 Z까지 폭넓게 다루고, 특히 딥러닝을 깊이 있게 설명한다.
2.어렵고 방대한 주제이지만 친절하고 자세하게 설명해서 입문자를 배려한다.
3.다양한 그림과 예제, 알고리즘을 함께 제시해서 독자의 이해력을 높인다.
4.컴퓨터공학 전공자와 비전공자 모두 이 책을 활용할 수 있다.

상세이미지

Chapter 01 소개
1.1 기계 학습이란
1.2 특징 공간에 대한 이해
1.3 데이터에 대한 이해
1.4 간단한 기계 학습의 예
1.5 모델 선택
1.6 규제
1.7 기계 학습 유형
1.8 기계 학습의 과거와 현재, 미래
연습문제

Chapter 02 기계 학습과 수학
2.1 선형대수
2.2 확률과 통계
2.3 최적화
연습문제

Chapter 03 다층 퍼셉트론
3.1 신경망 기초
3.2 퍼셉트론
3.3 다층 퍼셉트론
3.4 오류 역전파 알고리즘
3.5 미니배치 스토캐스틱 경사 하강법
3.6 다층 퍼셉트론에 의한 인식
3.7 다층 퍼셉트론의 특성
연습문제

Chapter 04 딥러닝 기초
4.1 딥러닝의 등장
4.2 깊은 다층 퍼셉트론
4.3 컨볼루션 신경망
4.4 컨볼루션 신경망 사례연구
4.5 생성 모델
4.6 딥러닝은 왜 강력한가?
연습문제

Chapter 05 딥러닝 최적화
5.1 목적함수: 교차 엔트로피와 로그우도
5.2 성능 향상을 위한 요령
5.3 규제의 필요성과 원리
5.4 규제 기법
5.5 하이퍼 매개변수 최적화
5.6 2차 미분을 이용한 최적화
연습문제

Chapter 06 비지도 학습
6.1 지도 학습과 비지도 학습, 준지도 학습
6.2 비지도 학습
6.3 군집화
6.4 밀도 추정
6.5 공간 변환의 이해
6.6 선형 인자 모델
6.7 오토인코더
6.8 매니폴드 학습
연습문제

Chapter 07 준지도 학습과 전이 학습
7.1 표현 학습의 중요성
7.2 내부 표현의 이해
7.3 준지도 학습
7.4 전이 학습
연습문제

Chapter 08 순환 신경망
8.1 순차 데이터
8.2 순환 신경망
8.3 장기 문맥 의존성
8.4 LSTM
8.5 응용 사례
연습문제

Chapter 09 강화 학습
9.1 강화 학습의 원리와 성질
9.2 정책과 가치함수
9.3 동적 프로그래밍
9.4 몬테카를로 방법
9.5 시간차 학습
9.6 근사 방법
9.7 응용 사례
연습문제

Chapter 10 확률 그래피컬 모델
10.1 확률과 그래프의 만남
10.2 베이지안 네트워크
10.3 마르코프 랜덤필드
10.4 RBM과 DBN
연습문제

Chapter 11 커널 기법
11.1 커널 트릭
11.2 커널 리지 회귀
11.3 커널 PCA
11.4 SVM 분류
11.5 SVM 회귀
연습문제

Chapter 12 앙상블 방법
12.1 동기와 원리
12.2 재샘플링 기법
12.3 결정 트리와 랜덤 포리스트
12.4 앙상블 결합
12.5 딥러닝과 앙상블
연습문제

출판사 서평

한 권으로 꿰뚫는 기계 학습의 원리와 응용
기계 학습에 입문하려는 학생, 개발자, 연구원 모두를 대상으로 하는 책이다.
다양한 수준의 독자가 기계 학습에 흥미를 가지고 접근할 수 있도록 기계 학습의 원리와 응용을 폭넓게 다루었고, 특히 딥러닝을 깊이 있게 설명했다.
원시적인 학습 모델에서 출발하여 현대 학습 모델까지 역사적 맥락을 짚으며 설명했으며, 새로운 기법과 이전 기법을 대비하여 알고리즘에 대한 통찰력을 얻도록 구성했다.
또한 다양한 그림과 예제, 알고리즘을 함께 제시하여 보다 쉽게 수학을 접할 수 있도록 했고, 기승전... 더보기

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상품 품절	공급사(출판사) 재고 사정에 의해 품절/지연될 수 있으며, 품절 시 관련 사항에 대해서는 이메일과 문자로 안내드리겠습니다.
소비자 피해보상 환불지연에 따른 배상	상품의 불량에 의한 교환, A/S, 환불, 품질보증 및 피해보상 등에 관한 사항은 소비자분쟁해결 기준 (공정거래위원회 고시)에 준하여 처리됨 대금 환불 및 환불지연에 따른 배상금 지급 조건, 절차 등은 전자상거래 등에서의 소비자 보호에 관한 법률에 따라 처리함