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길벗캠퍼스 데이터사이언스를 위한 기초수학 with 파이썬 박민서

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데이터사이언스를 위한 기초수학 with 파이썬

박민서 저자(글)

길벗캠퍼스 · 2023년 01월 17일

정가 :10% 24,300원 27,000원

기본정보


ISBN	9791140702701 ( 114070270X )
발행(출시)일자	2023년 01월 17일
쪽수	352쪽
크기	183 * 235 * 15 mm

책 소개

이 책이 속한 분야

국내도서 > 컴퓨터/IT > 프로그래밍 언어 > Python(파이썬)

인공지능의 시작, 데이터사이언스를 위한 수학적 메타인지를 강화한다!
이 책을 통해 미분, 벡터, 선형대수, 확률, 통계 등 데이터를 다루는 머신러닝과 인공신경망과 같은 딥러닝을 공부하는데 필요한 데이터사이언스의 중요한 수학적 개념에 대해서 왜 배워야 하는지, 무엇을 알아야 하는지, 어떤 역할을 하는지 인문계 학생도 전략적으로 학습할 수 있다.

이 책의 장점을 알려주는 세 가지 학습 효과
1. 파이썬 코드로 수학 개념을 완벽하게 풀이 및 검증
2. 어려운 개념은 그림과 도해로 누구나 쉽게 이해 가능
3. 다양한 상황을 설정한 예제로 수학적 활용 능력치 강화

작가정보

저자(글) 박민서

교수
2009.10. 메사추세츠 대학교 컴퓨터과학 박사
2010.1~2015.3 삼성 SDS 수석연구원
2011.4~2016.3 성균관대학교 삼성융합의과학원 수석연구원
2015.3~2019.9 SK 텔레콤 부장/팀리더
2019.10~2021.5 한화시스템 상무
2018.9~현재 KAIST 기술경영전문대학원 겸직교수
2021.9~현재 서울여자대학교 데이터사이언스학과 교수
홈페이지: https://sites.google.com/view/minseo-park

〈첫째 마당〉 데이터사이언스에서의 수학
1장 | 데이터사이언스 시작하기
1-1 데이터사이언스란? 011
통계와 머신러닝의 차이점 012
1-2 데이터사이언스의 프로세스 015
1-3 프로그래밍과 머신러닝의 차이점 019
1-4 데이터사이언스를 위한 준비물 021
주피터 노트북을 활용한
프로그래밍 환경 만들기 021
구글 코랩을 활용한
프로그래밍 환경 만들기 024
1-5 데이터사이언스를 위한 수학의 필요성 026

〈둘째 마당〉 데이터사이언스에서의 기초 함수
2장 | 기초 함수
2-1 1차 함수 031
1차 함수에서 기울기와 절편의 의미 032
2-2 2차 함수 037
최솟값과 최댓값의 원리를 통해
최적화 이해하기 038
2-3 지수 함수 041
지수 함수의 이동 045
2-4 로그 함수 050
로그 함수의 이동 051
3장 | 시그모이드 함수
3-1 시그모이드 함수의 정의 058
3-2 시그모이드 함수의 활용 059
3-3 시그모이드 함수의 원리와 오차 062

〈셋째 마당〉 데이터사이언스에서의 미분함수
4장 | 미분함수
4-1 데이터사이언스에서 중요한 수학 개념 073
4-2 딥러닝의 작동원리와 미분함수 075
4-3 미분함수 079
5장 | 미분의 응용
5-1 미분 법칙 092
5-2 딥러닝에서의 오차역전파 097
5-3 오차역전파의 계산 원리 101
계산 그래프 101
역전파 계산 원리 104
오차역전파 계산방식 112

〈넷째 마당〉 데이터사이언스에서의 벡터
6장 | 벡터의 기초
6-1 선형대수 117
차례
수학 인디.indb 4 2023-01-11 오전 9:38:45
6-2 벡터 124
벡터의 정의 124
벡터의 특징 126
벡터의 표현 128
벡터의 종류 131
데이터사이언스에서 벡터의 활용 141
7장 | 벡터의 특성
7-1 선형 결합 145
7-2 선형 독립 150
7-3 선형 종속 152
7-4 벡터 공간 158
7-5 벡터 공간의 표현 161
7-6 부분 공간 162
7-7 벡터의 기저 167
좌표 평면(R2 )에서의 기저 167
좌표 공간(R3)에서의 기저 168
표준 기저 벡터 169
8장 | 벡터의 연산 1
8-1 벡터의 덧셈 173
벡터 덧셈의 성질 176
8-2 벡터의 뺄셈 180
8-3 벡터의 곱셈 : 내적 184
벡터의 내적 방법 187
9장 | 벡터의 연산 2
9-1 벡터의 연산 : 복습(덧셈, 뺄셈, 내적) 195
9-2 벡터의 곱셈 : 외적 198
벡터의 외적 연산 방법 199
벡터의 내적과 외적의 비교 203
9-3 특수 벡터 : 직교 벡터 204
SVM의 원리 205
직교 벡터의 원리 208
9-4 벡터의 크기 210
9-5 벡터의 활용 216
9-6 벡터의 거리 218
맨하튼 거리 218
유클리드 거리 220

〈다섯째 마당〉 데이터사이언스에서 확률
10장 | 확률의 기초
10-1 확률 시작하기 전에 : 통계와 머신러닝 227
10-2 확률이란 229
수학적 확률 vs. 통계적 확률 230
확률의 기본 용어 230
확률의 정의 및 성질 231
10-3 독립 시행의 확률 233
독립 시행의 확률 구하기
: 곱으로 구하기 235
10-4 조건부 확률 240
독립 사건과 종속 사건 240
조건부 확률 242
EASY TO EVERYONE
수학 인디.indb 5 2023-01-11 오전 9:38:45
11장 | 베이지안 확률
11-1 곱셈 정리 250
11-2 베이즈 정리(베이지안 확률) 252
11-3 베이지안 확률 응용
: 데이터사이언스에 적용하기 261

〈여섯째 마당〉 데이터사이언스에서의 통계
12장 | 통계
12-1 확률변수 269
확률변수의 유형 273
확률변수와 확률함수와의 관계 275
확률함수의 유형 275
확률질량함수 vs. 확률밀도함수 278
12-2 확률분포 279
확률변수의 기댓값 279
분산(V (X ))과 표준편차(σ(X )) 284
확률 분포 유형 289
13장 | 통계적 추정과 검정
13-1 통계적 추정 299
대푯값 299
모집단과 표본 302
회귀분석 304
13-2 통계적 검정 309
가설 설정 : 귀무가설 vs. 대립가설
& 1종 오류 vs. 2종 오류 310
유의 수준 결정 314
유의 확률과 신뢰구간 315
검정방법 : 양측 검정, 단측 검정 318
검정 통계량 319

〈일곱째 마당〉 데이터사이언스에서의 성능 평가
14장 | 데이터사이언스에서의 성능 평가
14-1 혼동 행렬 330
14-2 ROC curve 338
14-3 AUC 342

도서명	상품상세참조
저자, 출판사	상품상세참조
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쪽수	상품상세참조
제품구성	상품상세참조
발행일	상품상세참조
목차 또는 책소개	상품상세참조
ISBN	9791140702701

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