머신러닝은 현대 기술 혁신의 핵심 동력으로 자리 잡았습니다. 인공지능의 한 분야인 머신러닝은 데이터를 기반으로 학습하고 예측하는 알고리즘을 연구하는 학문입니다. 본서는 고등학생들이 대학 수준의 머신러닝 개론을 미리 접할 수 있도록 구성된 전문 교양 서적입니다. 기초적인 개념부터 최신 기술까지, 머신러닝의 전반적인 내용을 체계적으로 다루고 있어 독자들이 이 분야에 대한 깊이 있는 이해를 얻을 수 있습니다.

이 책은 총 27개의 장으로 구성되어 있으며, 각 장은 머신러닝의 주요 주제를 다룹니다. 머신러닝의 기초와 역사부터 시작하여 지도학습, 비지도학습, 강화학습 등 다양한 학습 방법론을 소개합니다. 또한 인공신경망, 딥러닝, 생성적 적대 신경망(GAN) 등 최신 기술 트렌드도 포함하고 있어, 독자들이 현재 인공지능 분야의 최전선에서 어떤 연구가 이루어지고 있는지 파악할 수 있습니다. 각 장은 해당 주제의 핵심 개념, 알고리즘의 원리, 실제 응용 사례 등을 상세히 설명하여 독자들의 이해를 돕습니다.

본서는 단순히 기술적인 내용만을 다루는 것이 아니라, 머신러닝의 윤리적, 사회적 측면도 깊이 있게 고찰합니다. 알고리즘 편향, 개인정보 보호, 설명 가능한 AI 등 현대 사회에서 중요하게 대두되는 이슈들을 다루며, 독자들이 기술의 발전이 가져올 수 있는 영향에 대해 비판적으로 사고할 수 있도록 유도합니다. 또한 머신러닝 시스템의 설계와 운영, 그리고 미래의 도전 과제를 다룸으로써, 이 분야의 실무적인 측면과 앞으로의 발전 방향에 대한 통찰력을 제공합니다.

이 책은 고등학생들을 주요 대상으로 하지만, 머신러닝에 관심 있는 모든 독자들에게 유용한 자료가 될 것입니다. 복잡한 개념들을 쉽게 설명하고 실제 사례를 통해 이해를 돕는 구성으로, 독자들은 머신러닝의 기본 원리부터 최신 동향까지 체계적으로 학습할 수 있습니다. 머신러닝 분야로의 진로를 고민하는 학생들, 인공지능 기술의 원리를 이해하고자 하는 일반인들, 그리고 이 분야의 최신 동향을 파악하고자 하는 전문가들 모두에게 귀중한 지식과 인사이트를 제공할 것입니다.

1. 머신러닝의 기초와 역사
2. 지도학습의 개념과 원리
3. 선형 회귀와 로지스틱 회귀
4. 결정 트리와 랜덤 포레스트
5. 서포트 벡터 머신(SVM)
6. 나이브 베이즈 분류기
7. K-최근접 이웃(K-NN) 알고리즘
8. 비지도학습의 개념과 원리
9. K-평균 군집화 알고리즘
10. 계층적 군집화와 DBSCAN
11. 주성분 분석(PCA)
12. 특징 선택과 추출 기법
13. 인공신경망의 기초
14. 심층 신경망과 딥러닝
15. 합성곱 신경망(CNN)
16. 순환 신경망(RNN)
17. 강화학습의 기초
18. 심층 강화학습
19. 생성적 적대 신경망(GAN)
20. 준지도 학습과 자기 지도 학습
21. 전이 학습과 메타 학습
22. 앙상블 학습과 부스팅
23. 온라인 학습과 증분 학습
24. 모델 해석과 설명 가능한 AI
25. 머신러닝의 윤리와 공정성
26. 머신러닝 시스템 설계와 운영
27. 머신러닝의 미래와 도전 과제