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이름:존 켈러허 (John D. Kelleher)

최근작
2019년 10월 <데이터 과학>

존 켈러허(John D. Kelleher)

더블린공과대학교 컴퓨터과학부 교수이자 부속기관인 정보통신 및 엔터테인먼트 연구소 소장. 인공지능, 기계학습 분야에서 세계적으로 인정받는 전문가다. 더블린시립대학교, 유럽미디어연구소, 독일인공지능연구센터 등 여러 대학과 연구소에서 일했다. 지은 책으로 《딥러닝》 《데이터 예측을 위한 머신 러닝》(공저)이 있다.  

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저자의 말

<데이터 예측을 위한 머신 러닝> - 2017년 4월  더보기

이 책을 쓰는 목적은 머신 러닝의 기본 원리에 대한 접근 가능한 입문용 교과서를 제공하고 사업 분야, 과학 분야, 기타 조직의 실제 데이터 예측 분석 문제를 푸는 데 사용하는 머신 러닝 방법을 제공하는 것이다. 따라서 이 책은 머신 러닝 책들이 다루는 표준 주제를 넘어 예측 분석 프로젝트의 생애, 데이터 준비, 속성 설계, 모델 적용 등의 주제를 다룬다. 이 책의 설계는 수년간의 머신 러닝 강의 경험에 따른 것이며 책의 접근 방식과 자료들은 강의실에서 개발되고 실제 테스트를 거친 것들이다. 이 책은 접하기 쉬운 책으로 만들기 위해 다음과 같은 원칙들을 따른다. 1. 머신 러닝의 전체를 개관하기보다는 가장 중요하고 인기 있는 알고리즘을 명확하게 설명한다. 교사로서 분야를 관통하는 핵심 개념에 대한 깊은 지식을 학생에게 전달하면 학생에게 단단한 토대가 돼 해당 분야를 학생 스스로 탐색할 수 있다고 믿는다. 이렇게 좁게 집중함으로써 분야의 근본 알고리즘과 그 사용에 대해 소개하고, 설명하고, 시각화, 개념화하는 데 더 많은 시간을 할애할 수 있었다. 2. 알고리즘의 기술적, 형식적 설명을 제시하기 전에 알고리즘이 하려고 하는 바를 편안하게 설명한다. 각 주제에 대한 비공식적 소개를 제공함으로써 학생에게 더 기술적인 내용을 공략할 수 있는 탄탄한 토대를 제공한다. 이 교재를 이용해 학부생, 대학원생,전문가 등의 여러 청중에게 가르쳐 본 경험에 따르면 비공식적인 소개를 통해 학생이 주제에 쉽게 접근할 수 있었다. 3. 완전히 동작하는 예제를 제공한다. 이 책이 제시하는 예제는 모두 완전히 동작하며 이를 통해 독자들은 이해한 바를 자세히 확인할 수 있다.

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