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그림과 수식으로 배우는 통통 머신러닝 머신러닝의 개념부터 실용적인 알고리즘까지 한 권에!

제이펍의 인공지능 시리즈 7
스기야마 마사시 지음 | 심효섭 옮김 | 제이펍 | 2017년 09월 11일 출간
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상품상세정보
ISBN 9791185890906(1185890904)
쪽수 252쪽
크기 172 * 226 * 17 mm /499g 판형알림
원서명/저자명 イラストで學ぶ機械學習 最小二乘法による識別モデル學習を中心に/杉山將

책소개

이 책이 속한 분야

여러 형태의 과업을 해결하기 위한 패턴 분류 알고리즘부터 최소제곱 학습으로 배우는 최첨단 머신러닝 학습 기법까지 『그림과 수식으로 배우는 통통 머신러닝』. 최첨단 머신러닝 학습 기법의 대부분은 사실 고전적인 최소제곱 학습의 확장으로 해석할 수 있다. 이 책은 이런 관점에서 다양한 학습 기법을 최소제곱 학습에 기초하여 소개한다. 따라서 최소제곱 학습만 확실히 이해해 둔다면, 중간 규모 정도의 데이터에 대한 고도의 학습 기법을 적용할 수 있다. 또한, 이 책은 머신러닝의 큰 그림과 함께 다양한 형태의 과제를 해결할 수 있는 학습 알고리즘을 소개한다. 특히, 최소제곱 학습을 기반으로 한 MATLAB 구현 예를 제공하므로 실험 결과를 간단히 재현해 볼 수 있다.

상세이미지

그림과 수식으로 배우는 통통 머신러닝(제이펍의 인공지능 시리즈 7) 도서 상세이미지

목차

PART 1 시작하며 1
CHAPTER 1 머신러닝이란? 2
1.1 학습의 종류 3
1.2 머신러닝 과업들 5
1.3 머신러닝의 접근법 8

CHAPTER 2 학습 모델 12
2.1 선형 모델 12
2.2 커널 모델 15
2.3 계층 모델 18

PART 2 지도 학습 기반 회귀 21
CHAPTER 3 최소제곱 학습 22
3.1 최소제곱 학습 22
3.2 최소제곱해의 성질 25
3.3 대규모 데이터를 다루기 위한 학습 알고리즘 27

CHAPTER 4 제약 최소제곱 학습 32
4.1 부분 공간 제약 최소제곱 학습 33
4.2 제약 최소제곱 학습 34
4.3 모델 선택 38

CHAPTER 5 희소 학습 44
5.1 제약 최소제곱 학습 44
5.2 제약 최소제곱 학습의 해를 구하는 방법 46
5.3 희소 학습에 의한 특징 선택 51
5.4 제약 최소제곱 학습 52
5.5 제약 최소제곱 학습 53

CHAPTER 6 로버스트 학습 56
6.1 손실 최소화 학습 57
6.2 후버 손실 최소화 학습 59
6.3 튜키 손실 최소화 학습 64
6.4 제약 후버 손실 최소화 학습 66

PART 3 지도 학습 기반 분류 71
CHAPTER 7 최소제곱 학습 기반 분류 72
7.1 최소제곱 분류 72
7.2 0/1 손실과 마진 75
7.3 다중 클래스 78

CHAPTER 8 서포트 벡터 분류 81
8.1 마진 최대화 분류 81
8.2 서포트 벡터 분류기의 해를 구하는 방법 84
8.3 희소성 87
8.4 커널 트릭을 이용한 비선형화 89
8.5 힌지 손실 최소화 학습 관점에서의 해석 91
8.6 램프 손실을 이용한 로버스트 학습 94

CHAPTER 9 앙상블 분류 99
9.1 결정주 분류 100
9.2 배깅 102
9.3 부스팅 106

CHAPTER 10 확률적 분류 114
10.1 로지스틱 회귀 114
10.2 최소제곱 확률적 분류 119

CHAPTER 11 연속열 데이터의 분류 124
11.1 연속열 데이터의 모형화 124
11.2 조건부 확률장 모형의 학습 129
11.3 조건부 확률장 모형을 이용한 레이블 연속열 예측 131

PART 4 비지도 학습 133
CHAPTER 12 이상 검출 134
12.1 국소 이상 인자 134
12.2 서포트 벡터 이상 검출 137
12.3 밀도비 기반 이상 검출 140

CHAPTER 13 비지도 기반 차원 축소 145
13.1 선형 차원 축소의 개요 146
13.2 주성분 분석 147
13.3 국소성 보존 사영 150
13.4 커널 주성분 분석 153
13.5 라플라스 고유사상 156

CHAPTER 14 클러스터링 159
14.1 K-평균 클러스터링 159
14.2 커널 K-평균 클러스터링 161
14.3 스펙트럴 클러스터링 163
14.4 파라미터의 자동 결정 165

PART 5 심화 학습 171
CHAPTER 15 온라인 학습 172
15.1 수동 공격 학습 172
15.2 적응 규제화 학습 179

CHAPTER 16 반지도 학습 184
16.1 입력 데이터가 이루는 다양체 구조의 활용 184
16.2 라플라스 규제화 최소제곱 학습의 해를 구하는 방법 187
16.3 라플라스 규제화에 대한 해석 189

CHAPTER 17 지도 학습 기반 차원 축소 191
17.1 분류 문제에 대한 판별 분석 191
17.2 충분 차원 축소 198

CHAPTER 18 전이 학습 200
18.1 공변량 시프트 상황에서의 전이 학습 200
18.2 클래스 밸런스 변화 상황에서의 전이 학습 208

CHAPTER 19 멀티 태스크 학습 215
19.1 최소제곱 회귀를 이용한 멀티 태스크 학습 215
19.2 최소제곱 확률적 분류기를 이용한 멀티 태스크 학습 218
19.3 다차원 출력 함수의 학습 220

PART 6 마무리하며 225
CHAPTER 20 앞으로의 전망 226

참고문헌 230
찾아보기 231

책 속으로

제약 최소제곱 학습과 교차 확인법을 함께 사용하는 것은 실제 응용에서 매우 유용한 회귀 방법이다. 그러나 파라미터 수가 많으면, 해나 학습한 함수의 출력값을 계산하는 데 시간이 많이 걸리는 문제가 있다. 이번 장에서는 파라미터의 대부분이 0으로 학습되는 것이 특징인 희소 학습을 소개한다. 파라미터 대부분이 0이 되므로 해나 학습한 함수의 출력을 빠르게 계산하는 데 도움이 된다.
_44쪽

실제 문제에서 대규모의 훈련 표본을 다룰 때에는 많든 적든 어느 정도의 이상값이 포함되어 있
다고 보는 것이 당연하다. 이 때문에 최소제곱... 더보기

출판사 서평

이 책의 주요 내용
● 1부: 시작하며
지도 학습 / 비지도 학습 / 강화 학습
● 2부: 지도 학습 기반 회귀
최소제곱 학습 / 제약 최소제곱 학습 /희소 학습 / 로버스트 학습
● 3부: 지도 학습 기반 분류
서포트 벡터 분류기 / 앙상블 분류 / 배깅과 부스팅 / 로지스틱 회귀 / 최소제곱 확률적 분류기 / 조건부 확률장
● 4부: 비지도 학습
비지도 학습 기법 / 차원 축소 기법 / 클러스터링 기법
● 5부: 심화 학습
순차적 학습 기법 / 반지도 학습 기법 / 지도 학습 기반의 ... 더보기

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