수식 없이 이해하는 머신러닝, 딥러닝!재미있는 삽화와 이야기로 배우는 인공지능!다양한 머신러닝의 뿌리가 되는 ‘볼츠만 머신러닝’을 중심으로 설명!‘어떻게 하면 쉽고 재미있게 인공지능을 이해할 수 있을까?’라는 근본적인 고민에서 출발한 『백설공주 거울과 인공지능 이야기』는 ‘머신러닝은 무엇인가?’부터 시작하여 최근 연구의 돌파구를 만든 딥러닝, 그리고 딥러닝 초기 연구의 계기가 되었던 볼츠만 머신을 이용한 머신러닝을 ‘수식 없이’, ‘이야기와 함께’ 설명한다. 학생의 역할을 하는 동화 속의 왕비와 선생님의 역할을 하는 거울이 삽화와 함께 대화를 이어가면서 볼츠만 머신러닝을 재미나고 이해하기 쉽게 설명한다. 인공지능을 접하지 않았던 개발자는 물론, 관심 있는 사람이라면 누구든지 읽을 수 있는, 그야말로 세상에 없던 새로운 머신러닝 책이다.
1982년 도쿄 출생으로, 2008년 도쿄공업대학교 대학원 이공학연구과 물성물리학전공 박사 과정을 조기 수료하였다. 도쿄공업 대학교 산학관 제휴 연구원으로서 양자 어닐링을 연구하고 로마 대학교 물리학과 연구원, 교토대학교 대학원 정보학연구과 시스템과학 전공 조교를 거쳤다. 2016년 10월에 도호쿠대학교 대학원 정보과학연구과 응용정보과학전공 준교수가 된 후, 지금에 이르렀다. 2012년에 제6회 일본물리학회 젊은 장려상(第6回日本物理??若手??賞)을, 2016년에 문부과학성 젊은 과학자상(平成28年度文部科?大臣表彰若手科?者)을 수상하였다. 저서에는 『기계 학습 입 문-볼츠만 기계 학습에서 딥러딩까지』(옴출판사)가 있다.
CHAPTER 01 아는 것이 없는 거울 11.1 마법의 거울과 왕비 21.2 머신러닝을 해 보자 6 Column 머신러닝이란? 91.3 데이터를 보고 배우기 10 Column 기계가 스스로 배운다는 것 13CHAPTER 02 미모의 비결 152.1 마법 거울의 대답 16 Column 수학의 필요성 202.2 회귀 문제에 도전하기 21 Column 컴퓨터도 사람과 마찬가지다!? 272.3 미모를 평가하는 함수 28 Column 컴퓨터의 선생님 37CHAPTER 03 최적화 문제 풀어 보기 393.1 왕비의 전력질주 40 Column 알고리즘에서 배울 수 있는 것 493.2 모형의 한계 50 Column 훈련 데이터와 테스트 데이터 543.3 새로운 특징값 만들기 55 Column 함수를 복잡하게 만드는 방법 623.4 신경망 63 Column 뇌가 정보를 처리하는 구조 66CHAPTER 04 딥러닝에 도전하기 674.1 레버가 안 움직여! 68 Column 딥러닝의 융성 764.2 과적합에 주의하자 77 Column 과적합과의 투쟁, 머신러닝 814.3 배치 학습과 온라인 학습 82 Column 돌아온 확률적 경사 하강법 91CHAPTER 05 미래 예측하기 935.1 식별 기능을 가진 거울 945.2 경계선을 찾아라 96 Column 서포트 벡터 머신의 일반화 성능 1025.3 이게 분리할 순 있긴 한 거야? 103 Column 공간 왜곡 능력자, 커널법 1065.4 구멍 뚫린 데이터 채우기 107 Column 데이터의 성질 1135.5 데이터 안에 숨은 본질을 찾아라 114 Column 희소성과 사람의 직감 120CHAPTER 06 더 예뻐 보이게 해 주는 거울 1216.1 소중한 이미지 데이터 122 Column 자석을 이용한 머신러닝? 1246.2 볼츠만 머신을 이용한 이미지 처리 125 Column 머신러닝과 통계역학 1406.3 더 복잡한 특징을 포착하려면? 141 Column 변분 원리 1466.4 비가시변수와 함께 좀 더 다양한 세계로 147 Column 샘플링 전용 머신 1526.5 복잡한 데이터의 정체 153 Column 힌튼의 뚝심 164CHAPTER 07 얼굴만으로도 미모 점수를? 1657.1 모르는 것이 없는 거울 1667.2 거울아, 거울아, 거울아 176 참고문헌: 마법의 거울을 만드는 방법 182 에필로그 188 찾아보기 189
