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파이썬을 이용한 통계적 머신러닝
파이썬을 이용한 통계적 머신러닝
Detailed Information
- 자료유형
- 단행본
- ISBN
- 9791158082536
- DDC
- 006.31-23
- 청구기호
- 006.31 박66ㅍ
- 저자명
- 박유성
- 서명/저자
- 파이썬을 이용한 통계적 머신러닝 / 박유성 지음
- 발행사항
- 파주 : 자유아카데미, 2020
- 형태사항
- xiii, 368 p : 삽화, 도표 ; 26 cm
- 가격
- \29000
- Control Number
- gtec:403741
- 책소개
-
통계적 머신러닝이 전통적인 통계학과 가장 크게 다른 점은 통계적 추론에 대한 지식이 없어도 된다는 것이다. 물론 새로운 머신러닝 기법을 개발하기 위해서는 여전히 통계적 지식이 요구되지만 통계의 사용자 입장에서 통계적 지식 없이 통계분석을 하고 해석하는 것은 획기적이라고 할 수 있다. 통계적 머신러닝은 통계적 추론 대신 상식에 기초한 일반화(generalization)와 규제화(regularization)를 사용하여 통계학적 지식이 부족하거나 심지어 없는 사람도 광범위한 통계분석을 가능하게 만들었다.
통계적 머신러닝과 딥러닝은 손실함수, 일반화, 규제화 방법에 공통점을 가지고 있다. 딥러닝은 이미지, 언어, 소리 등 비정형데이터에 강점이 있지만 통계적 머신러닝은 정형데이터에 강점이 있다. 통계적 머신러닝은 모형이 간단하여 해석이 용이하지만 딥러닝 모형은 작게는 수백 개, 많게는 수천만 개의 모수가 있어 해석이 불가능하다. 좀 더 자세한 비교는 제1장을 읽어보기를 바란다.
MARC
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