머신 러닝 딥 러닝에 필요한 기초 수학 with 파이썬

프로그래밍인사이트

조준우 지음 | 옮김 | 인사이트 | 2020년 11월 04일 출간

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머신 러닝 딥 러닝에 필요한 기초 수학 with 파이썬(프로그래밍인사이트)

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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

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상품상세정보
ISBN	9788966262854(8966262856)
쪽수	420쪽
크기	187 * 240 * 26 mm /800g 판형알림

책소개

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수학으로 다지는 머신 러닝·딥 러닝 기본기!

이 책은 소위 머신 러닝·딥 러닝 ‘왕초보’라 할 수 있는 분들을 대상으로 약 2년간 여러 차례 강의를 진행한 콘텐츠를 토대로 만들어졌습니다. 저자는 강의를 하는 동안 독자의 눈높이에 맞게 내용들을 다듬었으며, 독자와 머신 러닝 사이의 간극을 메우기 위해 머신 러닝·딥 러닝에 필요한 기초 수학만을 간추려 놓았습니다.
우선 1장에서는 간단한 선형회귀를 직접 손으로 시도해 보면서 선형회귀에 대한 감을 익힙니다. 그리고 2장부터 9장까지 함수, 미분, 행렬과 벡터, 최적화, 인공신경망에 대한 내용을 학습합니다. 이렇게 학습한 내용으로 바탕으로 10장에서 선형회귀를 다시 구현합니다.
이 책은 다음과 같은 특징으로 차별화를 시도하였습니다.

배운 내용이 머신 러닝에 어떻게 활용되는지 가능한 한 실용적인 비유와 예를 들어 설명하였습니다.
파이썬 등 프로그래밍 도구를 이용하여 배운 수학 개념을 눈으로 확인해 볼 수 있게 하였습니다.
수학과 실제 작업을 단단하게 연결하는 경험을 통해서 앞으로 새로운 알고리즘을 공부할 때도 스스로 학습할 수 있는 능력을 기를 수 있도록 하였습니다.

1장 머신 러닝과 선형회귀
머신 러닝이란?
머신 러닝의 분류
왜 선형회귀를 배울까?
손으로 직접 해보는 선형회귀
2장 함수: 세상의 모든 것을 입력과 출력으로 바라보기
함수를 공부하기 위한 기초 체력
다항함수
지수함수
로그함수
자주 만나는 특별한 함수: 로지스틱 시그모이드 함수
3장 다변수 함수와 벡터함수: 입력이 여러 개, 출력이 여러 개인 함수
입력과 출력에 따른 함수의 분류
일변수 스칼라함수
일변수 벡터함수
다변수 스칼라함수
다변수 벡터함수
합성함수
자주 만나는 특별한 함수: 소프트맥스 함수
여러 가지 함수를 활용한 초간단 분류기
4장 변화율과 도함수: 출력의 민감도 나타내기
에러를 줄이는 과정
입력과 출력의 민감도
변화율의 정의
순간의 변화율을 위한 극한
다시 정의하는 변화율
일변수 스칼라함수의 도함수
5장 여러 미분법과 다변수 함수의 도함수: 변화율과 도함수를 복잡한 함수로 확장하기
덧셈, 뺄셈, 곱셈, 나눗셈의 미분법
합성함수의 미분법
다변수 함수의 변화율
자주 만나는 특별한 함수의 미분법
6장 수치미분과 자동미분: 컴퓨터로 복잡한 미분을 간편하게
직접미분
수치미분
자동미분
7장 행렬: 데이터를 편리하게 다룰 도구
행렬과 벡터
행렬을 이용한 데이터 표현
넘파이
행렬 곱셈의 해석
행렬을 이용한 코딩
8장 최적화: 눈먼 등산객이 언덕 가장 낮은 곳을 찾아가는 방법
테일러급수
함수의 최대, 최소, 극대, 극소
경사도벡터와 헤시안행렬
최적성 조건: 1계 필요조건
경사하강법
9장 인공신경망: 복잡한 입력과 출력의 관계를 표현하기
인공신경망의 기본 구성
합성함수로 바라보기
인공신경망 학습하기
인공신경망 미분하기
10장 다시 만나는 선형회귀: 모두 모아
샘플 데이터
모델 선택
경사하강법을 이용한 선형회귀
과대적합
확률적 경사하강법
노멀 방정식 풀기
입력이 여러 개인 경우
인공신경망 모델

부록 A 더 알아볼 것들과 마무리
부록 B 개발과 실습 환경
부록 C 파이썬 문법

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