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패턴인식 개론 | 기본 카테고리 2017-05-19 11:36
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[도서]패턴인식 개론

한학용 저
한빛아카데미 | 2014년 02월

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이 책의 장점은 일단 배경지식에 대한 설명이 풍부하다는 거다. 인트로 부터 머신러닝이나 인공지능의 발전 역사를 간략하게 정리해 줌으로써 어떤 알고리즘들이 어떻게 발달 되어 왔는지 시대별로 간략하게 알 수 있다. 


각 알고리즘 들을 주제별로 잘 나눈것도 좋았지만 각 알고리즘을 설명하면서 짧게나마 배경에 대해 언급해 주는 부분이 좋았던 거 같다.


한 번쯤 참고할 만한 머신러닝, 인공지능, 패턴인식 책이라 생각한다.

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Neural Network Design | 기본 카테고리 2017-05-19 11:31
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[직수입양서]Neural Network Design (2nd Edition)


Martin Hagan | 2014년 09월

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신경망에 있어서 진짜 좋은 책. 일단 설명이 진짜 좋다. 빙빙 돌리지 않고 확실하며 많은 예제로 이해를 도와준다. 글도 읽시 쉽게 명확하게 써져 있다. 나는 보진 않았지만 유투브에 저자 직강도 있다하니 필요한 사람은 챙겨보면 좋을 듯 하다.


개인적으로 아쉬운 점은 매틀랩으로 코드를 구현했다는 점이다. 아무래도 매틀랩은 라이센스비도 너무 비싸고 요즘 유행하는 R이나 파이썬으로 충분히 대체 가능하기 때문에 조금 아쉬운 부분이다.


그래도! 신경망에 대해서 공부하고 싶다면 이 책을 일단 읽으라고 추천해 주고 싶다.

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Machine Learning | 기본 카테고리 2017-05-19 11:13
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[외서]Machine Learning

Kevin P. Murphy
MIT Press | 2012년 08월

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이 책은 솔직히 좀 어렵고 빡센 책이다. 다른 머신러닝 책들과 달리 수학적으로 빡세게 파고든다. 특히 베이지안 어프로치 쪽이 많더라. 그래서 이 책은 초보보다는 어느정도 머신러닝 공부 좀 하고 수학적 백그라운도 강한 분들게 권하고 싶다.


하지만 진짜 이 분야를 제대로 한다면 한번쯤은 꼭 돌파해야 하는 허들이 아닌가 싶다. 무엇보다 최신 이론들을 잘 실었고 수학적으로 알고리즘들의 기본을 단단하게 붙잡아 주기 때문이다.


아 단점으로는 에라타가 좀 많다. 

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Machine Learning | 기본 카테고리 2017-05-19 10:58
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[외서]Machine Learning

Thomas Mitchell
McGraw-Hill | 1997년 10월

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이 책은 모든 유형의 기계 학습 알고리즘을 공부하기에 정말 좋음. 대부분의 머신러닝 알고리즘에 대해 좋은 직관적 설명을 하고 있음. 물론 그렇기 때문에 알고리즘 하나, 하나에 대해서 깊이가 떨어질지 모르지만 그것은 용도가 다른 것 뿐이고 전반적이 알고리즘의 큰 그림들을 그린다는 의미에서 이 책은 좋은 책이라고 생각함.

딱 이 책을 읽으면서 알고리즘이 무엇이 있고 그것이 어떻게 쓰이는지 지식을 쌓고 필요할 때 더 깊은 레퍼런스를 찾아보는 것을 추천함.

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Data Mining: Concepts and Techniques | 기본 카테고리 2017-05-18 17:55
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[외서]Data Mining: Concepts and Techniques 3/E


Morgan Kaufmann | 2011년 07월

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이 책은 어떤 면에서는 초보자에게도 적합하지만 어떤 면에서는 초보자가 보기 힘들 수도 있다. 


일단 이 책의 가장 큰 장점은 데이터 마이닝에 대해서 어떻게 발전해 왔는지 역사적으로 잘 설명해 준다는 것에 있다. 따라서 이런 배경지식을 습득함으로 초보자가 한 결 더 이해를 잘 할 수 있게 도와준다.

하지만 내용이 다소 깊고 무엇보다 문체가 건조하고 너무 딱딱해서 어렵게 느낄 수 있다. 그래도! 관련 공부를 한다면 한 번 꼭 봐야할 책이라 생각한다.

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