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    <title>데이터, 모델, 학습이론으로 배우는 머신러닝 이론과 실습 : [학습서]</title>
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    <title>데이터, 모델, 학습이론으로 배우는 머신러닝 이론과 실습</title>
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    <namePart>권현</namePart>
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      <placeTerm type="text">서울</placeTerm>
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    <publisher>한빛아카데미</publisher>
    <dateIssued>2024년</dateIssued>
    <dateIssued encoding="marc">2024</dateIssued>
    <issuance>monographic</issuance>
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    <languageTerm authority="iso639-2b" type="code">kor</languageTerm>
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    <extent> 404 페이지: 871 g., 190 х 236 х 19 mm</extent>
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  <abstract>이 책은 머신러닝 입문자를 대상으로, 머신러닝을 공부할 때 필요한 기초 이론과 총7개의 머신러닝 핵심 모델을 다룹니다. 각각의 머신러닝 모델을 ‘데이터 설명 → 모델 구조 → 학습이론’ 순서로 설명하여, 데이터 특성과 상황에 맞게 적절한 모델을 선정하고 적용하는 방법을 체계적으로 보여줍니다. 그런 다음 두 가지 유형의 실습(사이킷런을 활용하는 방식, 함수를 직접 구현하는 방식)을 제공하여 개별 머신러닝 모델의 동작을 깊이 이해하고 다양한 상황에 적용할 수 있는 역량을 길러줍니다.</abstract>
  <note type="statement of responsibility">권현, 석호신, 김정수, 오세용, 박주현</note>
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    <topic>Искусственный интеллект</topic>
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    <topic>Машинное обучение</topic>
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    <topic>Компьютерная инженерия</topic>
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  <classification authority="udc">004.4</classification>
  <identifier type="isbn">9791156640349</identifier>
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