008180515s2016        ggk                      001a    kor
■00120180514104738
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■007ta
■020    ▼a9791158390334▼g93000▼c\25000
■040    ▼a241057
■0411  ▼akor▼hjpn
■056    ▼a005.76▼25
■090    ▼a005.76▼b나872ㅁ
■1001  ▼a나카이  에츠지
■24520▼a(IT  엔지니어를  위한)  머신러닝  이론  입문▼d나카이  에츠지  지음  ▼e김범준  옮김
■260    ▼a파주▼b위키북스▼c2016
■300    ▼axxvii,  258  p▼c24  cm
■44000▼aDS  데이터  사이언스  시리즈▼v001
■50000▼a나카이  에츠지의  한자명은  '中井悅司'임
■50000▼a감수:  곽동민
■50000▼z권중부록:  '헤세행렬의  성질',  '표본평균·표본분산의  일치성과  불편성',  'IRLS법  도출'  외  수록
■504    ▼a참고문헌(p.249-251)과  찾아보기(p.253-258)  수록
■50710▼tITエンジニアのための機械學習理論入門
■520    ▼a머신러닝의  바탕이  되는  데이터  사이언스의  본질을  이해하자!  현재  화제가  되고  있는  머신러닝(기계학습)의  툴과  라이브러리는  내부에서  어떻게  계산을  하는  걸까?  계산해서  얻은  결과는  어떤  의미를  담고  있을까?  그  결과를  어떻게  비즈니스적으로  활용하면  좋을까?  이런  의문을  가진  엔지니어가  늘고  있습니다.    이  책은  IT  개발자  중에서  머신러닝  알고리즘을  공부하고  싶어하며  그  알고리즘  속에  포함된  이론을  이해하여  업무에  활용하고  싶어하는  독자를  대상으로  쓰여졌습니다.  머신러닝  기술은  여러모로  활용되겠지만  이  책은  '데이터  분석  결과를  업무  판단에  이용한다'라는  개념을  가지고  각종  알고리즘을  설명합니다.      알고리즘의  이해를  위해  이  책에서는  머신러닝  이론을  수학적인  배경부터  하나씩  차근차근  설명합니다.  또  파이썬으로  샘플  프로그램을  실행해  볼  수  있도록  하였으며,  그  결과를  보는  것으로  머신러닝을  지탱하는  이론을  실감할  수  있도록  구성돼  있습니다.  
■653    ▼a머신러닝▼a데이터마이닝▼a데이터분석
■7001  ▼a김범준
■90010▼a중정열사
■940    ▼a(아이티  엔지니어를  위한)머신러닝  이론  입문
■949    ▼a디에스  데이터  사이언스  시리즈▼v001
■9500  ▼b\25,000;